【摘 要】
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目前,我国建筑工程安全形势严峻,引发事故的工人不安全行为普遍存在,尽可能地识别并减少工人的不安全行为有利于改善我国建筑业安全生产形势。因此,建筑工人不安全行为识别方法成为国内外学者的研究热点。然而,当前基于计算机视觉的工人不安全行为识别研究大部分依赖于人工规则对目标进行判定,且存在泛化能力弱、效率不高等不足之处。为解决以上不足,本文提出了基于CenterNet的建筑工人不安全行为推理与自动识别方法
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于机器视觉的建筑工人不安全行为主动控制方法研究”（No.51978302）; 国家自然科学基金重点项目“数字建造模式下的工程项目管理理论与方法研究”（71732001）
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目前,我国建筑工程安全形势严峻,引发事故的工人不安全行为普遍存在,尽可能地识别并减少工人的不安全行为有利于改善我国建筑业安全生产形势。因此,建筑工人不安全行为识别方法成为国内外学者的研究热点。然而,当前基于计算机视觉的工人不安全行为识别研究大部分依赖于人工规则对目标进行判定,且存在泛化能力弱、效率不高等不足之处。为解决以上不足,本文提出了基于CenterNet的建筑工人不安全行为推理与自动识别方法,主要工作包括:（1）在相关理论技术的基础上,定义不安全行为并对其进行分类,然后分析基于机器视觉的工人不安全行为识别方法存在的挑战及现有方法的不足之处。（2）提出了基于CenterNet的施工现场物体自动识别方法。CenterNet能通过Anchor-free的检测方法,获得物体及其中心点,并获得每个物体的特征向量。该方法结合了热力图的计算和坐标位置归一化方法,将目标对象的模型建立为中心点,通过实验验证其平均m AP可达52.3%。（3）提出了基于Neo4j的不安全行为推理方法。通过机器视觉方法计算施工场景的物体之间空间距离,通过Neo4j对场景数据进行建模,通过规则查询机制实现现场工人不安全行为识别。最后,通过实验验证了本文提出的基于CenterNet的建筑工人不安全行为推理与自动识别方法的可行性和有效性,它能够实现自动识别多种类别的建筑工人不安全行为,有助于减少施工现场安全事故的发生,并促进计算机视觉技术在施工安全管理方面的应用。
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