基于IMU传感器的工人行为识别和构建网络物理系统环境
Sehwan Park1, Minkyo Youm1, Junkyeong Kim1
1Advanced Institute of Convergence Technology, 145 Gwanggyo-ro, Yeongtong-gu, Suwon-si 16229, Gyeonggi-do, Republic of Korea.
Sensors (Basel, Switzerland)
|January 25, 2025
概括
这项研究介绍了一种新的,小型化的惯性测量单元 (IMU) 传感器,用于建筑工人. 可穿戴传感器通过准确检测落和分类活动来提高安全性,改善实时监控和事故预防.
科学领域:
- 职业安全与健康问题 职业安全与健康问题
- 可穿戴式传感器技术
- 网络物理系统 网络物理系统
背景情况:
- 建筑行业每年都面临高水平的工人受伤和死亡事故.
- 现有的AI安全系统由于CCTV的盲点而存在局限性.
- 当前的可穿戴传感器往往缺乏全面的多点监控功能.
研究的目的:
- 开发一种新的小型化的惯性测量单元 (IMU) 传感器,用于建筑工人的多点安装.
- 整合生理和环境传感器,以全面监控工人.
- 建立一个实时的网络物理系统 (CPS) 以立即发出安全警报.
主要方法:
- 开发了一个小型的IMU传感器,集成加速度计,陀螺仪和气压传感器.
- 集成的PPG,体温和声学传感器用于多模式数据采集.
- 利用卡尔曼和扩展的卡尔曼过器进行数据预处理,并开发了一种安全评估算法.
- 建立了一个具有内部过,通信和服务器连接的网络物理系统 (CPS).
主要成果:
- IMU传感器在低采样速率 (15 Hz) 下对工作活动进行分类时达到90%以上的准确性.
- 与商业传感器相比,展示了改进的小型化,测量准确性和服务器集成.
- 成功建立了一个CPS,使实时监控和向安全经理传输警报成为可能.
结论:
- 新型多点可穿戴IMU传感器显著提高了建筑工人安全监测.
- 集成的CPS提供实时健康状况评估和立即事故警报.
- 这项技术为减少建筑行业受伤和死亡人数提供了一个有希望的解决方案.
