工人不安全行为智能识别与矫正研究

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针对当前基于行为安全(BBS)的研究存在不安全行为数据未充分利用、分析能力不足、矫正缺乏针对性等问题,构建了基于BBS和机器视觉的工人不安全行为智能识别与矫正框架体系。该框架体系主要包括不安全行为智能识别、不安全行为个性化培训和不安全行为智能预测,并被应用于武汉两湖隧道工程。研究结果表明:该框架系统从基于场景的不安全行为自动化识别、基于自适应学习的不安全行为个性化培训和基于现场工人运动轨迹的不安全行为预测三个方面,实现了对工人不安全行为的“事中—事后—事前”管理,为探索机器视觉技术支持的行为安全管理提供了新思路。
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