基于目标检测和空间关系的高空作业安全保护识别
Donghai Liu1, Kegui Wang2, Qianxin Dai2
1State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Intelligent Construction and Operation, Tianjin University, Tianjin, 300350, China. liudh@tju.edu.cn.
Scientific reports
|October 8, 2025
概括
本研究介绍了一种计算机视觉方法,用于自动检测道高处建筑工人的安全保护. 该系统准确地识别危险,防止高空落 (FFH) 并提高工地安全.
科学领域:
- 建筑安全工程工程 建筑安全工程
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 建筑工人面临着严重的安全风险,特别是高空落 (FFH),由于具有挑战性的道环境.
- 缺乏防护护是FFH在道建设中的事故的主要原因之一.
研究的目的:
- 开发一个自动化系统来检测在道高处工作的工人的安全保护状态.
- 加强现场安全管理,减轻FFH的风险.
主要方法:
- 使用循环一致的生成对抗网络 (CycleGAN) 进行图像预处理,以提高图像质量.
- 使用具有坐标注意 (CA) 模块的YOLOv8模型检测工人,手推车和护的目标检测.
- 空间关系分析用于识别安全保护状态.
主要成果:
- 拟议的计算机视觉模型在识别安全保护状态方面实现了高准确性 (95.89%) 和回忆 (97.22%).
- 该系统能够有效地检测复杂道环境中的工人,车和护.
结论:
- 开发的方法提供了一个智能解决方案,用于监控道高空工作的安全性.
- 这项技术有助于管理层预防FFH风险,并提高建筑工地整体安全.

