林業作業の安全性を向上する目的で、林業作業者の腕に装着した加速度、角速度、心拍数のセンサー値を分析した。信号強度の時間変動だけではなく周波数解析を行うことで作業別の特徴がよく現れ、作業別の特徴量を得ることができた。林業作業中の腕の運動は、ある程度の周期性を持ちながら時間的に変動するため、連続ウェーブレット変換が有効であることを見出し、これを用いて林業作業の可視化が可能となった。
次に林業作業者の作業状態を把握するため、得られた特徴量を利用して時間的に連続した信号の中から、特定の作業が行われた時間帯を自動的に検出する方法を検討した。
この検出された作業に対して、確認用の動画に用いて手動で正解の作業ラベル付けを行い、特徴量を利用した機械学習による林業作業の自動識別を行い、その精度を評価した。
また心拍センサーデータについても周波数解析等の手法にて分析を行い、作業中の緊張や緩和等の心身状態の把握が可能であることを確認した。
