JP2019067207A - Work determination program, work determination method and work determination apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、作業判定プログラム、作業判定方法および作業判定装置に関する。 The present invention relates to a work determination program, a work determination method, and a work determination apparatus.
高所作業の現場では、作業者の墜落や転落を極力回避できるように、作業者は安全器具を装着して作業を行う。従来、安全帯の使用は、作業者に委ねられていたが、近年では、通信機能を有するセンサ付き安全帯によって各作業者の安全帯の使用状況を収集して管理する技術が知られている。例えば、センサ付き安全帯は、フックが使用中であるか外れているかを判定して、管理サーバに送信する。管理サーバは、各作業者の各センサ付き安全帯から受信した情報にしたがってフックが外れている作業者を特定して、アラーム等を出力する。 At the site of work at height, the worker wears safety equipment and performs work so that the fall and fall of the worker can be avoided as much as possible. In the past, the use of safety belts was entrusted to workers, but in recent years there is known a technology for collecting and managing the use conditions of the safety belts of each worker by a sensored safety belt having a communication function . For example, the safety band with sensor determines whether the hook is in use or not and transmits it to the management server. The management server specifies an operator whose hook is disengaged according to the information received from each worker's safety band with a sensor, and outputs an alarm or the like.
しかしながら、上記技術では、作業リスクの高い作業者を検出することが難しい。例えば、センサ付き安全帯を用いることで、安全帯が使用されているか否かを示すオンオフ情報を収集できるが、事故の発生有無やいわゆるヒヤリハットなどの事故未遂などを収集することができない。このため、実際に事故が発生した状況などを特定できず、作業中の作業者の危険度を予測できない。 However, with the above-mentioned technology, it is difficult to detect a worker with a high work risk. For example, by using a safety band with a sensor, it is possible to collect on / off information indicating whether or not the safety band is used, but it is not possible to collect the occurrence of an accident or an attempted accident such as a so-called near miss. For this reason, it is not possible to identify the situation in which an accident actually occurred, etc., and it is not possible to predict the degree of risk of the worker during work.
一つの側面では、作業リスクの高い作業者を検出することができる作業判定プログラム、作業判定方法および作業判定装置を提供することを目的とする。 In one aspect, it is an object of the present invention to provide a task determination program, a task determination method, and a task determination apparatus capable of detecting a worker having a high task risk.
第1の案では、作業判定プログラムは、コンピュータに、作業現場に取り付けられているか否かを示す取付情報を送信する送信機能を有する安全帯を装着して作業を行う作業者の事故発生状況を記憶する記憶部を参照する処理を実行させる。作業判定プログラムは、コンピュータに、前記作業者の前記安全帯から、前記取付情報を取得し、前記作業者が装着するセンサから、前記作業者の作業環境に関する環境情報を取得する処理を実行させる。作業判定プログラムは、コンピュータに、取得された前記取付情報および前記環境情報によって特定される作業状態が前記事故発生状況と類似する場合に、警告を出力する処理を実行させる。 In the first proposal, the work determination program installs the safety belt having a transmission function for transmitting attachment information indicating whether or not it is attached to the work site to the computer, and sets the accident occurrence status of the worker who performs the work A process of referring to the storage unit to be stored is executed. The work determination program causes the computer to execute the process of acquiring the attachment information from the safety band of the worker, and acquiring environment information on the work environment of the worker from a sensor worn by the worker. The work determination program causes the computer to execute processing for outputting a warning when the work state specified by the acquired attachment information and the environment information is similar to the accident occurrence state.
一つに側面では、作業リスクの高い作業者を検出することができる。 In one aspect, it is possible to detect workers with high work risk.
以下に、本願の開示する作業判定プログラム、作業判定方法および作業判定装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、各実施例は矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。 Hereinafter, embodiments of a work determination program, a work determination method, and a work determination apparatus disclosed in the present application will be described in detail based on the drawings. The present invention is not limited by this embodiment. Moreover, each Example can be combined suitably within the range without contradiction.
[全体構成]
図1は、実施例1にかかるシステムの全体構成例を示す図である。図1に示すように、このシステムは、高所で作業を行う作業者が装着する安全帯1と、作業者が身体の一部に装着するセンサ5と、現場監督者が所持する管理端末7と、クラウドサービスを提供する作業判定装置10とが無線通信可能に接続される。ここで、作業者は、安全帯1を1つ以上装着して、高所で作業を行い、現場監督者は、作業者の作業内容や進捗を管理する。なお、安全帯1とセンサ5とが別々の筐体である例を説明するが、これに限定されず、安全帯1がセンサ5を有していてもよい。
[overall structure]
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an entire configuration of a system according to a first embodiment. As shown in FIG. 1, this system includes a
安全帯1は、作業現場に固定された足場や柱などの支持物や固定物に安全に取り付けられているか否かを判定するセンサなどの判定機能と、その判定結果である取付情報を作業判定装置10に送信する送信機能とを有する安全フックなどの一例である。さらに、安全帯1は、張力センサを有し、落下したときに急激に悪化する身体負荷を検出する。この張力センサは、作業者の体重が急激にかかるとオンとなる。
The
例えば、安全帯1は、作業者が所持する収納部に収納されているときは判定機能と、張力センサおよび送信機能とを抑制する。また、安全帯1は、フック部分が作業現場に装着されているときはオン信号を作業判定装置10に送信し、フック部分が作業現場に装着されていないときはオフ信号を作業判定装置10に送信する。
For example, the
また、安全帯1は、フックが正常に取り付けられた状態で、張力センサによって一定値以上の張力(身体負荷)が検出されたときはオン信号を作業判定装置10に送信する。また、安全帯1は、フックが正常に取り付けられていないときは、一定値未満の張力(身体負荷)が発生しても張力センサが作動せず、オフ信号を作業判定装置10に送信する。なお、送信間隔は、任意に設定できるが、例えば1秒おきに送信する。
Further, the
センサ5は、作業者が作業している作業環境に関する環境情報をセンシングして作業判定装置10に送信する測定器の一例である。例えば、センサ5は、作業者の位置情報(座標)、作業者が位置する高さ、作業者の心拍数、作業者の加速度データなどを測定して作業判定装置10に送信する。なお、各種センシングなどは、GPS(Global Positioning System)など公知の手法を採用することができ、送信間隔も任意に設定できるが、例えば1秒おきに送信する。
The
管理端末7は、作業現場の作業計画、作業者の情報、作業時間、進捗などの管理に使用されるコンピュータ機器の一例であり、例えばタブレット端末やスマートフォンなどである。この管理端末7は、作業判定装置10から警告などを受信すると、ディスプレイに警告を表示させて、現場監督者に報知する。
The management terminal 7 is an example of a computer device used to manage a work plan of a work site, information on workers, work time, progress, etc., and is, for example, a tablet terminal or a smartphone. When the management terminal 7 receives a warning or the like from the
作業判定装置10は、他の装置の無線通信によって各種情報を送受信するコンピュータ装置の一例であり、各作業者の取付情報や環境情報を統合管理するとともに、過去の作業履歴などを管理する。
The
このようなシステムにおいて、作業判定装置10は、作業現場に取り付けられているか否かを示す取付情報を送信する送信機能を有する安全帯1を装着して作業を行う作業者の事故発生状況を記憶する。そして、作業判定装置10は、作業者の安全帯1から、取付情報を取得し、作業者が装着するセンサ5から、作業者の作業環境に関する環境情報を取得する。その後、作業判定装置10は、取得された取付情報および環境情報によって特定される作業状態が事故発生状況と類似する場合に、警告を出力する。
In such a system, the
つまり、作業判定装置10は、作業者の作業情報をリアルタイムに受信し、過去の事故発生状況と類似する作業の検出を行う。そして、作業判定装置10は、事故発生状況と類似する作業を行っている作業者を検出すると、管理端末7や該当作業者のセンサ5に警告を送信する。このようにすることで、作業判定装置10は、事故が発生する可能性の比較的高い状況にいる、作業リスクの高い作業者を検出することができる。
That is, the
[機能構成]
続いて、図1で示した各装置の機能構成について説明する。なお、安全帯1は、通信機能を有する公知の安全帯1と同様の機能を有し、センサ5は、一般的なセンサと同様の機能を有し、管理端末7は、一般的なコンピュータ装置と同様の機能を有するので、詳細な説明は省略する。ここでは、一般的な機能とは異なる機能を有する作業判定装置10について説明する。
[Function configuration]
Subsequently, the functional configuration of each device shown in FIG. 1 will be described. The
図2は、実施例1にかかる作業判定装置10の機能構成を示す機能ブロック図である。図2に示すように、作業判定装置10は、通信部11、記憶部12、制御部20を有する。
FIG. 2 is a functional block diagram showing the functional configuration of the
通信部11は、他の装置の間の通信を制御する処理部であり、例えば通信インタフェースや無線インタフェースなどである。例えば、通信部11は、安全帯1から取付情報を受信し、センサ5から環境情報を受信し、センサ5や管理端末7に警告を送信する。
The
記憶部12は、プログラムやデータを記憶する記憶装置の一例であり、例えばメモリやハードディスクなどである。この記憶部12は、過去履歴DB13、事故状況DB14、作業者DB15、ステータスDB16、センサ値DB17を有する。
The
過去履歴DB13は、作業者から取得した過去の情報を記憶するデータベースである。図3は、過去履歴DB13に記憶される情報の例を示す図である。図3に示すように、過去履歴DB13は、「高度、安全状態ID、張力センサ、身体負荷、開始年月日、開始時刻、終了年月日、終了時刻、事故フラグ」を対応付けて記憶する。
The
ここで記憶される「高度」は、作業者が作業している場所の高度を示す情報である。「安全状態ID」は、安全帯1が安全に取り付けられているか否かを示す取付情報である。「身体負荷」は、張力センサによる検出結果を示す情報である。「開始年月日」は、作業が実行された年月日である。「開始時刻」は、作業が開始された時刻である。「終了年月日」は、作業が完了した年月日である。「終了時刻」は、作業が完了した時刻である。「事故フラグ」は、事故の発生有無を示す情報であり、例えば張力センサがONの時間や身体負荷が閾値(例えば100)以上上がった時間などが事故として特定される。
The "altitude" stored here is information indicating the altitude of the place where the worker is working. The “safety state ID” is attachment information indicating whether or not the
例えば、図3の1行目は、2017年1月3日の13:34:19から2017年1月3日の13:35:02の作業履歴であり、安全帯1が正常時使用された状態で、高度40mで作業された履歴を示し、身体負荷が8.4%で張力センサがオフであり、事故が発生していないことを示す。なお、事故フラグは、事故が発生したときに限らず、未然に防げた、いわゆるヒヤリハットの発生も含まれる。
For example, the first line in FIG. 3 is the work history of 13:34:19 on Jan. 3, 2017 to 13:35:02 on Jan. 3, 2017, and
例えば、図3の5行目は、落下などによって身体負荷が急上昇したが、安全帯1が正常に取り付けられていたので、安全帯1の張力センサが起動し、落下を未然に防止できたことを示す。この場合、未然に防止できているが、身体負荷が閾値(例えば、40%など)以上であることから、ヒヤリハット発生と判定して、事故フラグがオンとなる。一方、図3の11行目は、落下などによって身体負荷が急上昇し、安全帯1が正常に取り付けられていなかったので、安全帯1の張力センサが起動せず、落下が発生したことを示す。この場合、事故発生と判定して、事故フラグがオンとなる。
For example, in the fifth line of Fig. 3, the physical load suddenly rose due to a drop, etc., but the
なお、ここでは、一例として、高度や身体負荷を含む情報を過去履歴として保持する例を説明したが、これに限定されるものではなく、センサ5で取得可能な他のセンサ値を保持することもできる。例えば、加速度値、心拍数、位置などを対応付けることもできる。また、ここで保持される情報は、安全帯1やセンサ5から取得できる情報から作成することもできる。また、安全帯1やセンサ5から取得できる各情報を別々に管理することもできる。
In addition, although the example which hold | maintains the information containing an altitude and a body load as a past history as an example was demonstrated here, it is not limited to this, holding the other sensor value which can be acquired by
事故状況DB14は、事故またはヒヤリハットが発生した事故状況の特徴を記憶するデータベースである。なお、説明上、事故またはヒヤリハットをまとめて事故と記載する。図4は、事故状況DB14に記憶される情報の例を示す図である。図4に示すように、事故状況DB14は、「高度変化、身体負荷の変化、役職」を対応付けて記憶する。「高度変化」は、事故発生前から事故発生時までに変化した高度に関する情報であり、「身体負荷の変化」は、事故発生前後における身体負荷の変化である。「役職」は、作業者の役職を示す。 The accident situation DB 14 is a database storing characteristics of an accident situation in which an accident or a near incident has occurred. In addition, for the sake of explanation, an accident or a near incident is collectively described as an accident. FIG. 4 is a diagram showing an example of information stored in the accident situation DB 14. As shown in FIG. 4, the accident situation DB 14 stores “height change, change in physical load, job title” in association with one another. The "altitude change" is information on the altitude that has changed from before the accident to the time of the accident, and the "change in body load" is a change in the body load before and after the accident. "Position" indicates the position of the worker.
図4の例では、高度変化が−20m以上かつ身体負荷の変化が−13%以上の作業は、事故発生と類似することを示す。同様に、作業者が現場監督で、高度変化0mから+20m以上かつ身体負荷の変化が+13%以上の作業は、事故発生と類似することを示す。より詳細には、現在の作業前に、+20m以上の高所で作業した後に身体負荷が急激に下がった場合、事故発生の可能性が高いと判定する。同様に、普段は高所で作業しない現場監督が、地上で作業した後に20m以上の高所で作業したときに身体負荷が急激に上がった場合は、事故発生の可能性が高いと判定する。 In the example of FIG. 4, it is shown that work with a change in altitude of -20 m or more and a change in physical load of -13% or more is similar to an accident occurrence. Similarly, a worker who is a field supervisor and shows an operation with a height change of 0 m to +20 m or more and a change in physical load of + 13% or more is similar to the occurrence of an accident. More specifically, if the physical load drops sharply after working at a height of +20 m or more before the current work, it is determined that the possibility of an accident is high. Similarly, a field supervisor who usually does not work at heights determines that the possibility of an accident is high if the physical load rises sharply when working at heights of 20 m or more after working on the ground.
つまり、高い場所で長時間作業した後に、急に低い場所で作業することは危険であり、同様に、普段の地上でしか作業しない人が急に高い場所で作業することは危険であると判定される。なお、事故状況は、上記項目で特定されるものに限定されず、例えば心拍数の上昇値、加速度値の変化、作業年数(経験年数)、年齢、その日の合計作業時間、安全状態のオフの時間、担務している作業の種類などで特定することもできる。 In other words, after working for a long time in a high place, it is dangerous to work in a suddenly low place, and similarly, it is judged that it is dangerous for a person who is only working on the ground to work in a high place. Be done. In addition, accident situation is not limited to what is specified by the above-mentioned item, for example, rising value of heart rate, change of acceleration value, working years (years of experience), age, total working time of the day, safety off It can also be identified by the time, type of work, etc.
作業者DB15は、作業者に関する情報を記憶するデータベースである。図5は、作業者DB15に記憶される情報の例を示す図である。図5に示すように、作業者DB15は、「センサID、デバイスID、作業者名、役職、連絡先」を対応付けて記憶する。「センサID」は、作業者に装着されるセンサ5を識別する識別子である。「デバイスID」は、作業者が使用する安全帯を識別する識別子である。「作業者名」は、作業者の名称であり、「役職」は、作業者の役職である。「連絡先」は、作業者の連絡先であり、例えばメールアドレス、電話番号、SNS(Social Networking Service)のID、ブルートゥース(登録商標)のIDなどである。
Worker DB15 is a database which memorizes information about a worker. FIG. 5 is a diagram showing an example of information stored in the
図5の例では、現場監督の特許太郎は、「742b62cdc3」の安全帯1を使用するとともに「SS1」のセンサ5を使用し、連絡先が「XXX」であることを示し、作業者リーダの特許花子は、「742b62cdc5」の安全帯1を使用するとともに「SD1」のセンサ5を使用し、連絡先が「YYY」であることを示す。
In the example of FIG. 5, the on-site supervisor Patent Taro uses the
ステータスDB16は、安全帯1から取得した取付情報を記憶するデータベースである。図6は、ステータスDB16に記憶される情報の例を示す図である。図6に示すように、ステータスDB16は、「安全状態ID、開始年月日、開始時刻、終了年月日、終了時刻、デバイスID」を対応付けて記憶する。
The status DB 16 is a database that stores mounting information acquired from the
ここで記憶される「安全状態ID」は、安全帯1が安全に取り付けられているか否かを示す取付情報である。「開始年月日」は、作業が開始された年月日であり、「開始時刻」は、作業が開始された時刻である。「終了年月日」は、作業が終了した年月日であり、「終了時刻」は、作業が終了した時刻である。「デバイスID」は、取付情報を送信した安全帯を特定する情報である。
The “safety state ID” stored here is attachment information indicating whether or not the
図6の1行目の作業ログは、2017年7月3日の13:34:19から2017年7月3日の13:35:02に実行された、デバイスID「742b62cdc3」の取付情報を示し、この作業では安全帯1が正常に取り付けられていることを示す。なお、ここで記憶される情報は、受信した情報を時系列で記憶することもでき、デバイスIDごとに別々に記憶することもできる。
The work log in the first line of FIG. 6 is executed from 13:34:19 on July 3, 2017 to 13:35:02 on July 3, 2017, and the mounting information for the device ID “742b62cdc3” is displayed. Indicate that
センサ値DB17は、センサ5から取得した環境情報を記憶するデータベースである。図7は、センサ値DB17に記憶される情報の例を示す図である。図7に示すように、センサ値DB17は、「センサID、位置情報、高度、身体負荷、開始年月日、開始時刻、終了年月日、終了時刻」を対応付けて記憶する。
The
ここで記憶される「センサID」は、センサ5を識別する識別子である。「位置情報」は、作業者の位置を示す情報であり、例えば座標やGPSの測定などである。「高度」は、作業者が作業している高度を示す。「身体負荷」は、安全帯1の張力センサで取得された情報であり、安全帯1から取得した情報のうち時刻などから関連付けて記憶する。身体負荷[%]については、たとえば張力センサから測定可能な情報がニュートン[N]であった場合、安全帯1が担保出来る最大の張力[N]までの割合を%で示すことができる。具体的には、「身体負荷[%]=張力センサの値[%]/安全帯が安全を担保できる強度(最大の張力)[%]×100」で算出できる。別例としては、「身体負荷[%]=張力センサにかかってる現在の値[kgf]/安全帯が安全を担保できる最大の重さ[kgf]×100」で算出することもできる。なお、「身体負荷」は、ステータスDB16で管理することもできる。なお、「開始年月日」等は、上述した情報と同じなので、詳細な説明を省略する。
The “sensor ID” stored here is an identifier for identifying the
図7の1行目のログは、2017年7月3日の13:34:19から2017年7月3日の13:35:02に実行された作業時に、センサID「SS1」のセンサ5が取得したセンサ値であり、位置情報が「AA」、高度が「40m」であることを示す。また、このときの身体負荷が「8.4%」であったことを示す。
The log in the first line of FIG. 7 corresponds to the
制御部20は、作業判定装置10全体を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。この制御部20は、事故判定部21、収集部22、判定部23、警告部24を有する。なお、事故判定部21、収集部22、判定部23、警告部24は、プロセッサなどの電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例などである。また、事故判定部21は、判定部の一例であり、収集部22は、取得部の一例であり、判定部23と警告部24は、警告出力部の一例である。
The
事故判定部21は、事故またはヒヤリハットが発生した状況を特定して、事故状況DB14に格納する処理部である。具体的には、事故判定部21は、過去履歴DB13に記憶される情報から事故発生を検出する。そして、事故判定部21は、当該事故発生の前後の状況から事故発生に影響を及ぼしたと想定される状況を特定し、事故状況として事故状況DB14に格納する。
The accident determination unit 21 is a processing unit that specifies a situation in which an accident or a near incident has occurred and stores the situation in the accident situation DB 14. Specifically, the accident determination unit 21 detects the occurrence of an accident from the information stored in the
図8は、事故状況の判定手法を説明する図である。ここでは、一例として高度と身体負荷に着目した例で説明する。図8の(a)に示すように、事故判定部21は、過去履歴から、高度=20m、身体負荷=48.5%のときに事故が発生したことを検出すると、その前後の履歴を抽出する。そして、事故判定部21は、事故発生の直前に、高度が20m下がり、身体負荷が13%以上下がったことを検出する。すると、事故判定部21は、高度−20m、身体負荷−13%が事故発生の予兆であると判定し、「高度変化、身体負荷の変化」=「−20m以上、−13%以上」を事故状況として、事故状況DB14に格納する。 FIG. 8 is a diagram for explaining a method of judging an accident situation. Here, an example focusing on altitude and physical load will be described as an example. As shown in (a) of FIG. 8, when the accident determination unit 21 detects that an accident has occurred when the altitude is 20 m and the physical load is 48.5% from the past history, it extracts the history before and after that Do. Then, immediately before the accident occurrence, the accident determination unit 21 detects that the altitude has dropped by 20 m and the body load has dropped by 13% or more. Then, the accident determination unit 21 determines that the altitude is -20 m and the physical load -13% is a sign of the occurrence of the accident, and "the altitude change, the change in the physical load" = "-20 m or more, -13% or more" As a situation, it stores in accident situation DB14.
つまり、事故判定部21は、高所から高度が下がった場所に作業場所が移ったときを、安心などによる気の緩みを原因とする事故発生の予兆として検出することができる。 That is, the accident determination unit 21 can detect when the work place has moved from a high place to a place where the altitude has dropped as a sign of occurrence of an accident caused by looseness of mind due to security or the like.
別例として、作業監督者の履歴である図8の(b)を例にして説明すると、事故判定部21は、過去履歴から、高度=20m、身体負荷=489.1%のときに事故が発生したことを検出すると、その前後の履歴を抽出する。そして、事故判定部21は、事故発生の直前に、高度0mの状態から20m以上高くなり、身体負荷が13%以上高くなったことを検出する。すると、事故判定部21は、高度0から+20m、身体負荷+13%が事故発生の予兆であると判定し、「高度変化、身体負荷の変化」=「0mから+20m以上、+13%以上」を事故状況として、事故状況DB14に格納する。 As another example, in the case of FIG. 8B, which is the history of the work supervisor, when the accident determination unit 21 determines that the altitude is 20 m and the physical load is 489.1% from the past history, the accident occurs. When the occurrence is detected, the history before and after that is extracted. Then, the accident determination unit 21 detects that the physical load has increased by 13% or more, which is 20 m or more higher than the height of 0 m immediately before the occurrence of the accident. Then, the accident determination unit 21 determines that the altitude is 0 to +20 m and the physical load + 13% is a sign of occurrence of the accident, and "the altitude change, the change of the physical load" = "0 m to +20 m or more, + 13% or more" As a situation, it stores in accident situation DB14.
つまり、事故判定部21は、普段は高所で作業をしない人が高所で作業するときを、緊張などを原因とする事故発生の予兆として検出することができる。なお、小数点の切り捨てや四捨五入等は、任意に設定変更することができる。 That is, the accident determination unit 21 can detect a time when a person who does not usually work at a high place works at a high place as a sign of occurrence of an accident caused by tension or the like. In addition, rounding off or rounding off of decimal point can be set and changed arbitrarily.
なお、高度や身体負荷以外にも着目して、事故状況を特定することもできる。例えば、事故発生前までに閾値以上の高度で作業していた時間、事故発生前までの心拍数の増加値、事故発生前までの加速度値の増加値、事故発生前までの安全状態IDがオフである合計時間などを、事故状況に含めることもできる。すなわち、事故判定部21は、事故が発生するまでの、身体的特徴の変化と高度変化と安全帯1の使用状況とを任意に組み合わせて、事故状況を検出することができる。
It should be noted that the accident situation can also be identified by paying attention to things other than altitude and physical load. For example, while working at an altitude above the threshold before the accident, increase in heart rate before the accident, increase in acceleration before the accident, and safety state ID before the accident are off The total time, etc. may be included in the accident situation. That is, the accident determination unit 21 can detect the accident situation by arbitrarily combining the change in the physical feature, the change in altitude, and the use state of the
収集部22は、安全帯1やセンサ5から各種情報を収集する処理部である。具体的には、収集部22は、安全帯1から受信した取付情報などをステータスDB16に格納する。また、収集部22は、センサ5から受信した環境情報と取付情報を用いて、センサ値DB17に格納する情報を生成して格納する。また、収集部22は、同じ時間帯に収集された取付情報と環境情報とを組み合わせて過去履歴を生成し、過去履歴DB13に格納する。
The collection unit 22 is a processing unit that collects various types of information from the
判定部23は、収集部22によって収集された各種情報と事故状況DB14に記憶される事故状況とから、作業中の各作業者の作業のうち危険な作業を判定する処理部である。具体的には、判定部23は、リアルタイムに収集される取付情報や環境情報から、事故状況に類似する作業を検出する。そして、判定部23は、事故状況に類似する作業が検出されると、警告部24に通知する。
The
警告部24は、危険な作業中と判定された作業者や管理者に警告を送信する処理部である。例えば、警告部24は、判定部23が危険な作業者を検出すると、該当する作業者のセンサやスマートフォンなどに警告を送信し、現場監督者が使用する管理端末7に警告を送信する。
The warning unit 24 is a processing unit that transmits a warning to a worker or a manager who is determined to be in a dangerous operation. For example, when the
ここで、危険予測から警告送信までを具体的に説明する。図9は、危険予測を説明する図である。図9に示すように、判定部23は、収集部22によって収集されるたびに、最新の収集情報(図9の(a))と事故状況(図9の(b))とを照合する。図9では、判定部23は、最新の高度が前回の高度よりも28m下がっており、身体負荷が13%以上下がっていることから、事故状況の1行目に該当すると判定する。この結果、判定部23は、センサID「SS1」の作業者が危険な状況と予測して、警告部24に通知する。
Here, from the risk prediction to the warning transmission will be specifically described. FIG. 9 is a diagram for explaining the risk prediction. As shown in FIG. 9, the
そして、警告部24は、判定部23から通知されたセンサID「SS1」に対応付けられる連絡先を作業者DB15から特定し、特定した連絡先に警告を送信する(図9の(c))。また、警告部24は、予め設定されている管理端末7の連絡先を用いて、管理端末7に警告を送信する。
Then, the warning unit 24 specifies from the
ここで、判定部23は、現在の作業が事故状況と一致する場合に限らず、事故状況と類似する場合であっても、危険な作業と判定することもできる。例えば、判定部23は、事故状況の数値にある程度の幅を持たせて判定することもできる。また、判定部23は、事故状況に一致かつ安全状態がオフのときだけ、危険な作業と判定することもできる。また、判定部23は、事故状況が複数の項目で特定されている場合、現在の作業状況が事故状況の複数の項目のうち所定数以上一致する場合に、危険な作業と判定することもできる。
Here, the
また、警告部24は、一致する項目の数に応じて警告のレベルを変更することもできる。例えば、警告部24は、全部一致する場合は、強制的にセンサ5のバイブレーションを振動させたり、管理端末7のディスプレイに表示させたりし、全部は一致しないが1項目以上は一致する場合は、管理端末7のみに警告を送信することもできる。
The warning unit 24 can also change the warning level according to the number of matching items. For example, the warning unit 24 forcibly vibrates the vibration of the
[処理の流れ]
次に、作業判定装置10が実行する各処理について説明する。ここでは、事故発生状況の特定と警告判定について説明する。
[Flow of processing]
Next, each process which work judging
(事故発生状況の特定処理)
図10は、事故発生状況の特定処理の流れを示すフローチャートである。図10に示すように、作業判定装置10の事故判定部21は、処理開始が指示されると(S101:Yes)、過去履歴DB13から過去履歴を読み込む(S102)。
(Specific processing of accident occurrence situation)
FIG. 10 is a flowchart showing a flow of identification processing of an accident occurrence situation. As shown in FIG. 10, when instructed to start the process (S101: Yes), the accident determination unit 21 of the
続いて、事故判定部21は、過去履歴に事故フラグがONのデータがあるか否かを判定する(S103)。そして、事故判定部21は、事故フラグがONのデータがある場合(S103:Yes)、事故フラグがONのデータおよびその前後のデータを特定して抽出する(S104)。 Subsequently, the accident determination unit 21 determines whether or not there is data whose accident flag is ON in the past history (S103). Then, when there is data in which the accident flag is ON (S103: Yes), the accident determination unit 21 identifies and extracts data in which the accident flag is ON and data before and after that (S104).
続いて、事故判定部21は、事故発生までの高度差を算出し(S105)、事故発生までの身体負荷の変化を特定する(S106)。そして、事故判定部21は、高度差および身体負荷の変化を事故発生状況と特定し、事故状況DB14に格納する(S107)。 Subsequently, the accident determination unit 21 calculates the difference in altitude until the occurrence of the accident (S105), and specifies the change in the physical load until the occurrence of the accident (S106). Then, the accident determination unit 21 identifies the change in the altitude difference and the physical load as the accident occurrence situation, and stores the change in the accident situation DB 14 (S107).
その後、事故判定部21は、S103に戻って以降の処理を繰り返す。なお、事故判定部21は、事故フラグがONのデータがない場合(S103:No)、処理を終了する。また、この処理は、定期的に実行することもでき、管理者等の指示により実行することもできる。 Thereafter, the accident determination unit 21 returns to S103 and repeats the subsequent processing. In addition, the accident determination part 21 complete | finishes a process, when there is no data whose accident flag is ON (S103: No). Also, this process can be performed periodically, or can be performed according to an instruction from a manager or the like.
(警告判定処理)
図11は、警告判定処理の流れを示すフローチャートである。図11に示すように、作業判定装置10の収集部22は、センサデータ等を受信すると(S201:Yes)、受信したセンサデータ等を該当DBに格納する(S202)。
(Warning judgment processing)
FIG. 11 is a flowchart showing the flow of the warning determination process. As shown in FIG. 11, when the sensor data and the like are received (S201: Yes), the collection unit 22 of the
そして、判定部23は、前回のセンサデータと最新のセンサデータとを比較して、現在までの高度差および身体負荷の変化を特定する(S203)。その後、判定部23は、特定した高度差および身体負荷の変化が事故発生状況と一致するか否かを判定する(S204)。
Then, the
そして、特定された高度差および身体負荷の変化が事故発生状況と一致する場合(S204:Yes)、警告部24は、作業者DB15から該当する作業者の連絡先を特定し(S205)、該当する作業者や管理端末7などに警告を報知する(S206)。 Then, if the identified height difference and the change in physical load match the accident occurrence status (S204: Yes), the warning unit 24 identifies the contact point of the corresponding worker from the worker DB 15 (S205), and the corresponding A warning is notified to the worker, management terminal 7 or the like (S206).
なお、特定された高度差および身体負荷の変化が事故発生状況と一致しない場合(S204:No)、S201に戻って以降の処理が繰り返される。 In addition, when the change of the height difference and the physical load which were specified does not correspond with the accident occurrence condition (S204: No), it returns to S201 and the process after it is repeated.
[効果]
作業判定装置10は、過去の事故事例や状態の変化に伴い、作業者の状態が変化するタイミングでデータを生成し、全体を一つの解析対象時系列データとして履歴管理することで、効果的な時間変化の追跡を行うことができる。このため、作業判定装置10は、過去から将来にわたる安全情報の変化に応じた予測が可能となり、作業者の危険度をリアルタイムに予測することができる。
[effect]
The
また、作業判定装置10は、事故発生前後の身体負荷の変化または高度変化を検出するので、事故発生に影響を与える身体的な変化を時系列で特定することができ、事故状況の正確な特徴づけを実現できる。また、作業判定装置10は、張力センサが起動した時間を事故発生時と特定するので、事故発生時を正確に特定できる。
In addition, since the
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に異なる実施例を説明する。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention may be implemented in various different modes other than the above-described embodiments. Therefore, different embodiments will be described below.
[事故発生状況の特定]
実施例1では、高度差と身体負荷の変化に着目した例で説明したが、これに限定されるものではない。例えば、高度差や身体負荷の変化以外にも、心拍数の変化、加速度データの変化、現在の作業場所までに至るまでの作業時間、現在の作業場所の直前の作業場所での作業時間、休憩後の経過時間などに着目して、事故発生状況を特定することもできる。
[Identification of the accident occurrence situation]
In the first embodiment, an example in which attention is paid to the height difference and the change in the physical load has been described, but the present invention is not limited thereto. For example, in addition to changes in altitude and changes in physical load, changes in heart rate, changes in acceleration data, working time up to the current working place, working time immediately before the current working place, and rest It is also possible to identify the accident occurrence situation by paying attention to the later elapsed time and the like.
さらに、作業判定装置10は、重さなどを計測可能な各種センサ、靴に付ける荷重センサ、作業者に装着させたカメラが撮像した画像などを用いることで、事故発生時の作業環境を特定し、これらに着目して、事故発生状況を特定することもできる。例えば、作業環境としては、足場の広さ、荷物の有無や重さ、梯子や脚立での作業などの作業内容などがある。このようにすることで、作業判定装置10は、現場での目視や現場監督者による目視では確認できない身体的な変化と、事故とを関連付けた事故状況を特定することができ、作業者の不注意による事故に限らず、危険な作業を未然に検出することができる。
Furthermore, the
[作業計画]
また、実施例1では、事故発生状況と類似する作業を行っている作業者をリアルタイムに特定する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、作業判定装置10は、作業計画から事故発生状況と類似する作業を特定することで、作業の開始前に、危険な作業を特定することができる。
Work Plan
Moreover, although the example which specifies the worker who is performing the operation | work similar to the accident occurrence condition in real time was demonstrated in Example 1, it is not limited to this. For example, the
ここでは、事故状況として「高度変化、作業時間」=「−20m、8分」が特定されている例を用いて、作業計画から危険作業を検出する例を説明する。この事故状況は、「高度が−20m以上下がる作業、かつ、高度が下がる前の作業時間が8分以上」の作業は、事故発生の可能性が高いことを示す。 Here, an example in which dangerous work is detected from the work plan will be described using an example in which “altitude change, working time” = “− 20 m, 8 minutes” is specified as the accident situation. This accident situation indicates that the work “altitude lower than −20 m and the work time before the altitude fall is longer than 8 minutes” is highly likely to occur.
図12は、作業計画から危険作業を検出する例を説明する図である。作業判定装置10は、図12に示す作業計画を受け付ける。作業計画は、図12に示すように、「作業日、作業者、作業場所、高度、作業時間」を対応付けた作業内容を含む。そして、作業判定装置10は、図12に示す作業計画から、「高度が−20m以上下がる作業、かつ、高度が下がる前の作業時間が8分以上」に該当する作業があるか確認する。
FIG. 12 is a diagram for explaining an example of detecting a dangerous work from the work plan. The
そして、作業判定装置10は、2017/12/1の特許太郎の○○工事に、該当する作業があることから、現場監督者や管理者に、警告を送信する。このようにすることで、作業判定装置10は、作業の開始前に、危険な作業を特定することができ、事故発生を未然に強固に抑制することができる。
Then, the
[システム]
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
[system]
The processing procedures, control procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPU(Central Processing Unit)および当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。 Further, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily have to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the illustrated one. That is, all or part of them can be configured to be functionally or physically dispersed and integrated in arbitrary units in accordance with various loads, usage conditions, and the like. Furthermore, all or any part of each processing function performed in each device is realized by a CPU (Central Processing Unit) and a program analyzed and executed by the CPU, or hardware by wired logic Can be realized as
[ハードウェア構成]
図13は、ハードウェア構成例を示す図である。図13に示すように、作業判定装置10は、通信インタフェース10a、HDD(Hard Disk Drive)10b、メモリ10c、プロセッサ10dを有する。
[Hardware configuration]
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration. As shown in FIG. 13, the
通信インタフェース10aは、他の装置の通信を制御するネットワークインタフェースカードなどである。HDD10bは、プログラムやデータなどを記憶する記憶装置の一例である。 The communication interface 10a is a network interface card or the like that controls communication of another device. The HDD 10 b is an example of a storage device that stores programs, data, and the like.
メモリ10cの一例としては、SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory)等のRAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ等が挙げられる。プロセッサ10dの一例としては、CPU、DSP(Digital Signal Processor)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、PLD(Programmable Logic Device)等が挙げられる。 Examples of the memory 10 c include a random access memory (RAM) such as a synchronous dynamic random access memory (SDRAM), a read only memory (ROM), and a flash memory. Examples of the processor 10 d include a CPU, a digital signal processor (DSP), a field programmable gate array (FPGA), and a programmable logic device (PLD).
また、作業判定装置10は、プログラムを読み出して実行することでサービス提供方法を実行する情報処理装置として動作する。つまり、作業判定装置10は、事故判定部21、収集部22、判定部23、警告部24と同様の機能を実行するプログラムを実行する。この結果、作業判定装置10は、事故判定部21、収集部22、判定部23、警告部24と同様の機能を実行するプロセスを実行することができる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、作業判定装置10によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。
Further, the
10 作業判定装置
11 通信部
12 記憶部
13 過去履歴DB
14 事故状況DB
15 作業者DB
16 ステータスDB
17 センサ値DB
20 制御部
21 事故判定部
22 収集部
23 判定部
24 警告部
10
14 accident situation DB
15 Worker DB
16 Status DB
17 Sensor value DB
20 control unit 21 accident determination unit 22
Claims (6)
作業現場に取り付けられているか否かを示す取付情報を送信する送信機能を有する安全帯を装着して作業を行う作業者の事故発生状況を記憶する記憶部を参照し、
前記作業者の前記安全帯から、前記取付情報を取得し、前記作業者が装着するセンサから、前記作業者の作業環境に関する環境情報を取得し、
取得された前記取付情報および前記環境情報によって特定される作業状態が前記事故発生状況と類似する場合に、警告を出力する
処理を実行させることを特徴とする作業判定プログラム。 On the computer
Refer to a storage unit that stores an accident occurrence situation of a worker who carries a work by wearing a safety band having a transmission function that transmits attachment information indicating whether or not the work site is attached,
Acquiring the mounting information from the safety band of the worker, and acquiring environmental information on a working environment of the worker from a sensor worn by the worker;
A work determination program characterized by executing a process of outputting a warning when a work state specified by the acquired attachment information and the environment information is similar to the accident occurrence state.
作業現場に取り付けられているか否かを示す取付情報を送信する送信機能を有する安全帯を装着して作業を行う作業者の事故発生状況を記憶する記憶部を参照し、
前記作業者の前記安全帯から、前記取付情報を取得し、前記作業者が装着するセンサから、前記作業者の作業環境に関する環境情報を取得し、
取得された前記取付情報および前記環境情報によって特定される作業状態が前記事故発生状況と類似する場合に、警告を出力する
処理を実行することを特徴とする作業判定方法。 The computer is
Refer to a storage unit that stores an accident occurrence situation of a worker who carries a work by wearing a safety band having a transmission function that transmits attachment information indicating whether or not the work site is attached,
Acquiring the mounting information from the safety band of the worker, and acquiring environmental information on a working environment of the worker from a sensor worn by the worker;
A work judging method comprising: executing a process of outputting a warning when a work state specified by the acquired attachment information and the environment information is similar to the accident occurrence state.
前記作業者の前記安全帯から、前記取付情報を取得し、前記作業者が装着するセンサから、前記作業者の作業環境に関する環境情報を取得する取得部と、
取得された前記取付情報および前記環境情報によって特定される作業状態が前記事故発生状況と類似する場合に、警告を出力する警告出力部と
を有することを特徴とする作業判定装置。 A storage unit for storing an accident occurrence situation of a worker who wears a safety band having a transmission function of transmitting attachment information indicating whether or not attached to a work site and which performs a work;
An acquisition unit configured to acquire the attachment information from the safety band of the worker, and acquire environmental information on a work environment of the worker from a sensor worn by the worker;
And a warning output unit that outputs a warning when a work state specified by the acquired attachment information and the environmental information is similar to the accident occurrence state.
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