研究人员开发了一种混合深度学习方法，利用 Mask R-CNN 进行主体识别，并使用基于颜色的算法进行皮肤分割，从而从图像中量化皮肤暴露。该方法在分析 170 张室内绘画图像时，与人类估计值的一致性约为 80%。该系统为提取半定量暴露数据提供了一个可扩展的解决方案，并具有未来增强（如身体部位识别和 PPE 检测）的潜力。 AI
影响 该方法可以实现对各行业职业暴露风险更具可扩展性和客观性的评估。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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