Artikulu honek giza jarrera ergonomikoak eta ez-ergonomikoak denbora errealean iragartzeko metodologia berri bat aurkezten du, hiru dimentsiotako bideo bolumetrikoko datuak erabiliz. Metodologia ebaluazio ergonomikoetarako diseinatu bazen ere, gizakiaren jarrera denbora errealean aztertzea eskatzen duten beste aplikazio batzuetara egokitu daiteke. Sistema hau bereizten duen alderdietako bat ebaluazioan zehar 3Dko puntu-hodeiak aztertzeko duen gaitasuna da. Horri esker, hainbat angelutatik egin daitezke kalkuluak. Horrek kamerek muga kritiko bat gainditzen du, askotan ikuspuntu finko bat eskaintzen dute eta jarrera-ebaluazio oso baterako eskuragarri dauden datuak murrizten dituzte, batez ere oklusioak gertatzen direnean.
Sistemak etengabe eta automatikoki egiten du posturen inferentzia, streaming bidezko datuei buruz aukeratutako perspektiba denbora errealean erabiliz; hala ere, erabiltzaileak eskuz hautatutako eta etiketatutako jarrerak soilik erabiltzen dira ikaskuntza sakoneko sailkatzaile pertsonalizatua entrenatzeko. Metodologia hobetu egin da RGB-D kamerek kargak jasotzeko lanak egiten zituzten subjektuak harrapatu zituzten kasu-azterketa baten bidez. Horri esker, denbora errealean etiketatu ahal izan zen etiketa eskeletikoa. Modeloa datu horiekin entrenatu zen eta, entrenamendu fasearen ondoren, streaming bidezko datu berriei buruzko inferentziak egiten ditu denbora errealean. Ikerketa honek ikuspegi eskalagarri eta pragmatikoa eskaintzen du denbora errealeko ebaluazio ergonomikorako, 3D datuen teknologia aurreratuak eta 2D-ko jarrerak estimatzeko algoritmo tradizionalak konbinatzen baititu. Lan-inguruneetan segurtasuna eta osasuna monitorizatzeko gero eta premia handiagoari erantzuten dio, eta ekarpen nabarmena da arlo horretan.
