%0 Journal Article %1 dai2013remote %A Dai, Fei %A Ning, Xiaopeng %D 2013 %J Montreal, Canada, August %K CP CTD CV Ergonomics IB MSD PA RGB WE WR construction-workers image-based-methods musculoskeletal-disorders safety %P 11--15 %T REMOTE SENSING ENABLING TECHNOLOGIES FOR ASSESSMENT OF CONSTRUCTION WORKER’S MUSCULOSKELETAL DISORDER RISKS: A REVIEW AND FUTURE EXTENSION %X Musculoskeletal disorders (MSDs) are a group of painful disorders that affect muscles, tendons, nerves, joints, cartilage, and ligaments. They are a serious problem among the workforce in the United States. In the construction industry, high physically demanding tasks expose construction workers to a number of well recognized MSDs risk factors such as repetitive motion, high force exertion, and awkward body posture. Finding ways to effectively identify and evaluate risks of MSDs can significantly alleviate this problem. To this end, this paper reviews state of practice and research in the assessment of risks of MSDs among construction workers, in which a number of biomechanical models have been developed to evaluate joint and tissue loading with the aid of state-of-the-art remote sensing technologies. Findings from the review reveal that despite the advances in tracking human motion and muscle activities, current remote sensing approaches still involve sophisticated instrumentation and expensive experiment setup. These factors greatly limited the applicability of such approaches in real construction settings. How can we detect and evaluate the construction worker’s MSDs risk in real work environments? In this paper, strategies by utilizing video surveillance systems are presented, to set the stage for addressing the above question and discussing future research in real-time, marker-less, and cost- effective MSDs risk assessment.

@article{dai2013remote, abstract = {Musculoskeletal disorders (MSDs) are a group of painful disorders that affect muscles, tendons, nerves, joints, cartilage, and ligaments. They are a serious problem among the workforce in the United States. In the construction industry, high physically demanding tasks expose construction workers to a number of well recognized MSDs risk factors such as repetitive motion, high force exertion, and awkward body posture. Finding ways to effectively identify and evaluate risks of MSDs can significantly alleviate this problem. To this end, this paper reviews state of practice and research in the assessment of risks of MSDs among construction workers, in which a number of biomechanical models have been developed to evaluate joint and tissue loading with the aid of state-of-the-art remote sensing technologies. Findings from the review reveal that despite the advances in tracking human motion and muscle activities, current remote sensing approaches still involve sophisticated instrumentation and expensive experiment setup. These factors greatly limited the applicability of such approaches in real construction settings. How can we detect and evaluate the construction worker’s MSDs risk in real work environments? In this paper, strategies by utilizing video surveillance systems are presented, to set the stage for addressing the above question and discussing future research in real-time, marker-less, and cost- effective MSDs risk assessment.}, added-at = {2013-12-04T16:31:55.000+0100}, author = {Dai, Fei and Ning, Xiaopeng}, biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/28558a2ff84d2d7eb66db83150d97a407/leandromaf}, description = {Lectura rapida (int y conclusions) Este trabajo basicamente responde o resuelve el problema que queremos resolver y de la forma que lo habiamos pensado pero con sensores RGB es decir sistemas de vigilancia existentes. Lo podemos tomar como punto de partida y mejorarlo de alguna forma. Debo lleerlo a fondo y seguir sus referencias e implementarlo de ser posible. Comienzan argumentando que los MSDs son muy comunes ne la construccion en EEUU. presentan estadisticas delas perdidads posible por estas enfermedades, de los problemas acarreados y las cuases que son fuerzas excesivas, movimientos repetitivos, posturas akward. PAra resolver este problema primero proponene un revierw de las formas de hacer risk assessment y luego dicen que lo van a intentar hacer con machine vision de forma sin marcadores. Proponen entonces un metodo para hacer assessment automatico de riesgos de MSD en construccion que esta basado en el uso de video survilleance, y modelos biomecánicos. Future work y temas abiertos que puedo atacar : -Mejorar la pose estimation (Podria comparar con Kinect a ver como se comporta y quien es mejor) -Mejorar los modelo biomécánicos -Accuraccy y consistencia de las posicione sy angulos de las joints generadas con su método Lectura en prfundiad: Este trabajo más que nada es un survey y una propuesta de tema de investigacion, no explican como resuelven algo ni ponene resultados experimentales más bien presentan su propuesta. En un principio presentan estadisticas utilas para EEUU pero que me pueden servir como justificacion de que tanto en Mendoza-Arg como en otras partes del mundo esto es un problema a solucionar. Deberia genera para la argentina Basicamente la propuesta de ellos es un metodo que use CV que sea aplicable a entornos reales por ejemplo usando ssistemas de camaras de vigilancia (Esto esta bueno y me gusta pero me llevaría lejos de Kinect) y hacer assessment de riesgos de MSD en construccion de forma automática. Hablan de los MSD , significado , categorizacion e importancia.Cabe destacar que las causas más comunes son por tareas repetitivas, carga de grandes pesos y posturas incomodas y las actividades asociadas más comunes son lifting carring objects, laying blocks, entre otras. Nuevamente preentan estadisticas quye yo deberia generar para argentina o genera el speech al menos. Adempás muestran los impactos en la sociedad y en los costos para los distintos agentes involcurados Luego habla de que poco se esta haciendo en managment de MSDs en construccion y en ergonomía en esta área, como para darle importancia al tema Luego viene una parte introductoria y presenta una categorizacion de los metodos para hacer MSD risk assessment 1) survey: basicamente son cuestionarios y demás que suelen hacerse a los trabajadores. desventaja de ser objetivos y con bias segun quie lo responda 2)Observacion de expertos: aqui entran OWAS, PATH , REBA , RULA ... son metodos que necesitan de expertos pero que sigen siendo manuales a pesar de ser más objetivos. no se pueden hacer en masa ni en tiempo real (Todavia) 3)Direct Measurement: MEdiciones directa usando sensores como inclinometros, sistemas de captura , marcadores y demás. problemas de que son de labnoratorio y no aptos para entornos reales 4)Advanced sensing techniques: aca nos movemos nosotros, entra el kinect y tecnicas de cv aplicadas a rgb. Hay muy buenas referencias entre ellas algunas que he leido. Sobre sensores RGBD (kinect mas que nada) presenta las deventajas que no puede ser en exterior y en grandes espacios (rango de 5 mts). Debido a esto ellos van a proponer mejorar lo que se puede hacer con estos pero en grandes espacios usando sistemas de vigilancia donde no sirve kinect El problema es parecido la ntro y la forma de resolverlo tmb : hacer automatic msd Risk assessment en lugares de trabajo de la construccion entornos reales, pero usando el sistema de cámaras de vigilancia. El framework a grandes rasgos consiste en -Detectar movimiento de cuerpo : haciendo inicializacion , tracking , pose estimation (2d -> 3d) No dejan en claro si detectan eventos o acciones en concreto o como es la cuestion con el video continuo -Desarrollar un modelo biomecanico con informacion de movimiento , ergonomica , antropometrica ... (este modelo me puede servir para adoptarlo y usarlo yo pero con info de kinect por ejemplo)- -Lumbar joint moment junto con otros valores son calculados -Modelo a optimizar en base a valores biomecánicos proponene un modelo a optimizar -Risk Assesment (usan una ecuacion , la niosh me parece ) Todo lo que es biomecpancio y de risk asessment esta bueno para reutilizarlo y habria que entenderlo mejor Sobre el future work más que nada dicen que tiene que mejorar las tecnicas para pose estimation paa encontrar mejor las posiciones de las articulaciones y los angulos delas mismas.}, interhash = {fb50660fbef415a54064ddb44d22b0ae}, intrahash = {8558a2ff84d2d7eb66db83150d97a407}, journal = {Montreal, Canada, August}, keywords = {CP CTD CV Ergonomics IB MSD PA RGB WE WR construction-workers image-based-methods musculoskeletal-disorders safety}, pages = {11--15}, timestamp = {2013-12-04T16:31:55.000+0100}, title = {REMOTE SENSING ENABLING TECHNOLOGIES FOR ASSESSMENT OF CONSTRUCTION WORKER’S MUSCULOSKELETAL DISORDER RISKS: A REVIEW AND FUTURE EXTENSION}, year = 2013 }