【摘 要】
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施工现场对工人不安全行为进行监督与识别是一项重要的施工管理工作。随着技术的发展,利用计算机视觉和深度学习识别不安全行为的方法取得一定成效。以往基于视觉的工人不安全行为识别方法只能提取图像中目标检测对象的初级特征,对于图像中复杂的不安全行为识别则需要结合高级的语义知识来实现。而目前采用视觉与语义信息匹配的方法仍然停留在检测不安全行为的存在性,即无法指出目标检测对象在图像中具体位置。因此,本文提出了一
【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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施工现场对工人不安全行为进行监督与识别是一项重要的施工管理工作。随着技术的发展,利用计算机视觉和深度学习识别不安全行为的方法取得一定成效。以往基于视觉的工人不安全行为识别方法只能提取图像中目标检测对象的初级特征,对于图像中复杂的不安全行为识别则需要结合高级的语义知识来实现。而目前采用视觉与语义信息匹配的方法仍然停留在检测不安全行为的存在性,即无法指出目标检测对象在图像中具体位置。因此,本文提出了一种基于语义推理的工人不安全行为识别与定位方法,可准确预测出图像中施工危险区域工人侵入行为的位置。本文的主要工作如下:首先,通过文献调研阐述了目前不安全行为识别方法的局限性,总结了深度学习神经网络的相关技术和理论,据此提出了一种基于语义推理的的工人不安全行为识别和定位的方法,该方法以递归子查询构造框架为核心,通过融合视觉和文本特征并对其进行多轮推理得到文本条件视觉特征,进而在图像中标定侵入施工危险区域的工人位置。然后,通过实证分析验证了基于语义推理的工人不安全行为识别定位方法的有效性和实用性。分析实验结果发现,该方法在施工危险区域工人侵入行为的视觉定位上取得了较高的准确度,其召回率可达86.5%,即能够快速、准确标定出工人不安全行为在图像中的位置。本文提出了基于语义推理的施工危险区域工人侵入行为视觉定位方法,实现了施工现场不安全行为的定位功能,对提升施工现场安全管理水平具有实用性。
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