SAFELIFT：用于人体工程学提举和无损伤任务的安全感知反馈系统

职业性肌肉骨骼疾病通常由不安全的提举技术造成，仍是对工人健康的持续威胁。本研究提出SAFELIFT，一种安全感知推荐系统，可自动检测危险提举行为并生成纠正反馈。该系统利用单目视频输入提取人体工程学参数，计算修订版NIOSH提举方程的提举指数(LI)。当LI超过安全阈值时，系统生成图形和文本建议以促进更安全的姿势策略。与先前方法不同，SAFELIFT无需可穿戴传感器或多摄像头设置，可实现工作环境中的可扩展低成本部署。为评估其有效性，我们进行两阶段评估：（1）领域专家（人体工程学专家、职业安全专业人员、医务人员）评估建议的准确性和相关性；（2）普通用户评估不同呈现格式的清晰性、有用性和信任度。通过将人体工程学与推荐系统设计相结合，SAFELIFT为职业健康安全提供了新型上下文感知的安全导向推荐技术。