AI画像解析による
作業人数・時間計測システム
工事出来高と連携させて詳細な歩掛を自動算出！
建設業では、人手不足と技能者の高齢化が大きな課題となっており、施工の生産性向上が強く求められています。生産性向上を図る上では、様々な作業に要した人的資源の投入量（人数と時間）を把握することが重要です。
そこで鹿島は、建設現場に設置している固定カメラの映像を用い、AI画像解析を活用した独自のシステムで解析を行うことにより、作業に関わる技能者数および作業時間を自動で把握するシステムを開発しました。
特許出願中
作業人数・時間計測システムの画面のイメージ（写真内の赤枠はAIが検出した技能者を示す）
- キーワード
- 計測システム、画像計測、画像認識、生産管理、建設マネジメント、土木情報学
本システムの概要
本システムでは、現場に設置されたWebカメラで画像を取得し、画像中に映った技能者をAIが認識し人数をカウントすることで、技能者数と作業時間を自動で計測できます。解析は分単位で行えるため、技能者の作業時間を詳細に把握可能で、工事出来高データと連携させることで、詳細な歩掛を算出できます。
死角などでカメラ1台では作業エリアをカバーできない場合、複数台のカメラを連携させて対象範囲をカバーすることができます。異なるカメラに同一人物が映った場合でも、鹿島が開発した独自のアルゴリズムにより重複なく人数が把握されます。映像と画像解析結果は社内のクラウドサーバに保存されるため、セキュリティは確保され、本社や支店からも確認可能です。
作業人数・時間計測システムの構成
特長・メリットココがポイント
人数検出のための特殊な機器が不要
現場の技能者は測位のための発信機等を所持する必要がなく、市販のカメラをそのまま使うことができるので特殊な機器を必要としません。
歩掛調査の省人化
これまで複数名の調査担当者が一定の期間、現場内で作業に立ち会い、記録していた歩掛調査を大幅に省人化できます。
これにより、多くの現場にて低コストで詳細な歩掛を把握することが可能となります。
クラウドによる情報共有と分析
データはクラウドサーバに集約されるため情報共有が容易であり、データを分析することによって今後の作業計画にフィードバックさせる等、さらなる生産性の向上に繋げることができます。
出来高と連携して自動算出される歩掛イメージ
適用実績
橋梁の現場で実績があります。
学会論文発表実績
- 「画像認識AIを用いた作業人工の計測」，建設機械施工，Vol.76 No.12，2024年
- 「画像AIを用いた技能者人工計測」，建設機械，第60巻10号，2024年
- 「深層学習を用いた画像解析による人工計測システムと工程分析手法」，第49回土木情報学シンポジウム，2024年
- 「AIによる画像認識を用いた作業員位置計測（その2）」，土木学会，第78回年次学術講演集，2023年
- 「AIによる画像認識を用いた作業員位置計測」，土木学会，第77回年次学術講演集，2022年