建設現場における労働災害をゼロにするには，効果的な安全管理の対策の徹底が肝要である．安全管理の一方策として，ビデオカメラを用いて危険箇所への侵入や建機と接触する恐れのある作業者をリアルタイムに警告することが考えられるが，この場合，作業者の自動識別が必要となる．深層学習を用いた人物識別の既存研究では，顔認証，歩容認証や人物同定などで従来よりも高精度な成果を得ることが報告されているが，服装などが類似する作業者が往来する建設現場への適用は困難である．
本研究は，建設現場の作業者が常に装着するヘルメットに着目し，深層学習の畳み込みニューラルネットワークに基づく人物の識別手法を提案した．そして，模様と符号の学習モデルに同手法の評価実験を実施し，建設現場における人物識別に適用できる可能性のある知見を得た．
