深度学习下吊装作业工人防护装备及吊钩检测方法

为解决危大工程中吊装作业安全管理的问题,基于深度学习构建目标检测算法(You Only Look Once version 5,YOLOv5)网络模型,针对进入吊装作业区域内人员的防护装备进行多目标融合检测,并对吊钩在施工过程中的状态进行检测。在原始的检测网络模型中引入4种注意力机制,并通过5种训练模型的结果对比分析,进而选择卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)最优模型。优化后的检测模型对安全帽的平均识别精度达86.5%,对反光衣的平均识别精度达83.0%,对吊钩的状态识别精度达92.0%。将训练好的人员检测模型和吊钩检测模型打包成exe执行文件,应用到施工安全管理人员的中控平台,可帮助管理人员更好地判断吊装作业的工作情况,进而及时进行风险管控。     

基于模拟疏散的连体型宿舍楼预先分区引导疏散策略研究

为研究人员密集的连体型宿舍楼安全疏散问题，通过调查提出预先引导疏散的人员接受度原则，制定3种预先引导疏散策略，采用Pathfinder软件模拟某高校连体型宿舍楼的安全疏散情况，得出不采取预先引导疏散策略和采取不同预先引导疏散策略时，模拟疏散结果存在的差异。结果表明:人员可接受的预先引导疏散路径为最近距离路径或无视线阻碍的第2近距离路径；在不进行预先引导疏散时，疏散过程中各楼梯和出口的利用率差异较大；在进行预先引导疏散时，得出采用按楼梯宽度比例分区划分人数策略可有效提高建筑物的疏散效率。     

基于STAMP模型的建筑事故致因因素定量分析方法研究

为揭示建筑安全事故致因因素间的相互关系从而对其进行有效预防和控制，探讨1种STAMP模型的定量分析方法，用于深入剖析事故致因因素间的逻辑关系和属性特征。基于STAMP系统事故理论模型，从建筑工程安全控制结构入手逐层定性分析事故的致因因素；引入灰色DEMATEL与ISM相结合的方法对系统事故间的复杂逻辑关系进行层级划分；运用MICMAC分析计算各致因因素的驱动力和依赖度数值并判断其属性类别。结果表明:提出的定量分析方法运用到江西丰城冷却塔坍塌事故中的分析结果与事故调查报告相契合，能较全面地说明各层次结构间的相互作用。     

基于计算机视觉的高处临边作业安全巡检

为解决建筑施工现场高处作业中安全管理人员巡检工作时存在的危险性高、效率低、识别场景复杂等问题,利用卷积神经网络(CNN)技术,提出一种高处临边安全防护装备的巡检方法,该方法结合计算机视觉,检测高处临边人员安全帽、安全带等安全防护装备的佩戴情况以及防护网是否破损;同时在YOLOv5算法基础上修改注意力模型,并开发轻量化检测软件。结果表明：轻量化后,模型尺寸降低到1.9 MB,相较于修改前减小86.8%。在图形处理器(GPU)运行环境下单帧图片检测时间优化到40～50 ms,相较于修改前减少65%～80%,大幅提高检测速度。     

煤矿作业场所职业危害综合评价的同异反模型研究

为克服传统安全评价方法的粗糙性和主观性,提高煤矿企业职业危害安全评价方法的计算效率,运用集对分析原理系统地展开分析和评价。通过对煤矿作业场所职业危害诸多影响因素的分析,建立了以作业人员、粉尘、有毒物质、物理因素、设备设施和管理为1级指标的评价体系,结合层次分析法确定指标权重,并引入集对分析法中同异反联系度的计算公式,建立了煤矿企业作业场所职业危害综合评价的同异反评价模型。将12项2级指标作为输入节点进行联系度的确定性与不确定性分析,从而实现了对煤矿作业场所职业危害状况的综合评价。结果表明,所选取评价对象的职业危害状况处于"达标",与该企业实际状况相符合,应重点加强通风除尘设备的维护和管理。     

基于熵权-正态云模型的城市安全韧性评估研究

为了提升城市安全韧性建设,综合考虑了城市安全韧性内涵及扰动力、吸收/适应力和恢复力等特征,从经济韧性、社会韧性、基础设施韧性和生态环境韧性等4个维度建立城市安全韧性评估指标体系;利用熵权法确定指标权重,并划分韧性评估等级标准,采用正态云模型构建城市安全韧性评估模型。最后,以西安市为例验证模型的有效性。结果表明:城市基础设施和生态环境韧性优于经济和社会韧性,模型验证得到西安市综合安全韧性等级属于Ⅳ级,即较高韧性。