Context-aware human activity recognition in industrial processes


Niemann, Friedrich ; Lüdtke, Stefan ; Bartelt, Christian ; Ten Hompel, Michael


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DOI: https://doi.org/10.3390/s22010134
URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/61145
Weitere URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/1/134/htm
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-611456
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2022
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Sensors
Band/Volume: 22
Heft/Issue: 1, Article 134
Seitenbereich: 1-14
Ort der Veröffentlichung: Basel
Verlag: MDPI
ISSN: 1424-8220
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Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > Institut für Enterprise Systems (InES)
Bereits vorhandene Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: The automatic, sensor-based assessment of human activities is highly relevant for production and logistics, to optimise the economics and ergonomics of these processes. One challenge for accurate activity recognition in these domains is the context-dependence of activities: Similar movements can correspond to different activities, depending on, e.g., the object handled or the location of the subject. In this paper, we propose to explicitly make use of such context information in an activity recognition model. Our first contribution is a publicly available, semantically annotated motion capturing dataset of subjects performing order picking and packaging activities, where context information is recorded explicitly. The second contribution is an activity recognition model that integrates movement data and context information. We empirically show that by using context information, activity recognition performance increases substantially. Additionally, we analyse which of the pieces of context information is most relevant for activity recognition. The insights provided by this paper can help others to design appropriate sensor set-ups in real warehouses for time management.
Zusätzliche Informationen: Online-Ressource




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