近年，Society 5.0の推進に伴って，様々な分野でAIやIoTなどの先端技術が導入されている．建設現場では，業務の効率化や安全性の向上への貢献が期待されており，作業員の位置や状態を管理する技術の開発に関心が高まっている．そこで，著者らは，作業員が装着するヘルメットに着眼し，ヘルメットに貼付した模様を深層学習により解析することで人物を識別する手法を提案してきた．しかし，先行研究では，RGB値に閾値を設けて画像処理にて模様の画素を抽出するため，日照条件や天候の影響で模様の色合いが変化すると模様抽出に失敗する課題がある．そこで，本研究では，人物識別手法の改善に向けて，深層学習を用いて多様な環境下で撮影した場合においても汎用的に模様を抽出する手法を考案した．そして，実証実験を通じて，提案手法が有用である知見を得た．
