基于作业环境分析的矿用安全帽改善研究

以煤矿洗选车间为调查对象,使用噪声仪、温湿度仪、粉尘仪等设备对工人的作业环境进行现场测量评价,采用问卷法对作业人员劳动防护用品的佩戴和使用行为进行了调查,分析了劳动防护用品使用中存在的主要问题,应用工业工程改善设计原则,设计出一种集耳塞、口罩、安全帽于一体的多功能安全帽,并进行了佩戴测试。结果表明,该安全帽对煤矿安全行为管理和工人的职业健康改善都具有一定的促进作用。     

基于机器学习方法的安全帽佩戴行为检测

施工现场作业人员是否佩戴安全帽主要依靠人工检查,存在监管效率低、时效性差等问题,为了实时自动监管作业人员是否佩戴安全帽,提出1种基于机器学习的安全帽佩戴行为检测方法。首先利用深度学习YOLOv3算法检测出现场视频中的施工人员脸部位置,根据安全帽与人脸的关系估算出安全帽潜在区域;然后对安全帽潜在区域图像进行增强处理,使用HOG（方向梯度直方图）提取样本的特征向量;再利用SVM（机器学习的支持向量机）分类器对脸部上方是否有安全帽进行判断,进而实现对施工人员安全帽佩戴行为的实时检测与预警。以某高铁站施工现场为例进行验证,研究数据表明在施工通道和塔吊作业区域,该方法可实时有效检测出工人未佩戴安全帽的行为,识别率达90%。     

最便宜安全帽7元一顶 老板直言“就是装装样子”

你能想像一个用来保护工地工人头部安全的安全帽,只要双手稍用力捏就会变形,并且一柄普通铁锤从1米高处坠落就能将其砸出凹坑吗?记者日前在上海市一家小劳防用品店购买了一顶7元钱的安全帽,实验下来就是这种效果。     

基于IMU智能安全帽姿态估计

提出一种基于9轴IMU的智能安全帽姿态估计算法,实现智能安全帽实时姿态估计。通过对IMU采集到的物体加速度和物体所在地磁感应强度数据进行分解,得到物体静态四元数数据;然后根据物体角速度数据和四元数的微分关系对动态四元数进行估计,实现物体的姿态估计。同时,文中提出修正转轴补偿的方法,解决由于物体俯仰角为±π/2时分解四元数计算横滚角时出现的奇异值问题。实验结果显示,文中算法可以实现智能安全帽的姿态估计,在估算精度和实现性上均有良好表现。     

胜负难定

那是盛夏的一个傍晚，我正手捧饭碗蹲在菜园里看种子发芽，围墙上的铁门门闩一声响，我扭头一看，一个头戴安全帽、手捧记录本的小伙子从外面走进来——是小初。     

集合智能安全帽的建筑工人施工安全行为绩效考核及激励机制

为实时监控现场工人不安全行为，有效降低建筑事故发生率，实现主动的安全与组织管理模式，结合基于智能安全帽的施工人员不安全行为监测与管理系统，构建了工人安全行为绩效考核模型并设计激励机制。通过在温银施工项目的应用，进行了现场工人安全行为绩效的横向与纵向对比。研究结果表明:依据现场行为进行监控和绩效考核能够有效地改善工人的安全行为，有助于形成施工现场的安全生产竞争氛围，有助于建筑工地的安全管理。     

可饮用PPE:为员工提供由内而外的保护

"PPE"意为个人防护用品。安全带、安全帽、安全防护眼镜、防护面罩、听力保护装备、空气呼吸器……这些都是保护员工不受体外危害的装备,那么来自体内的危害该如何抵挡呢?适当的水合作用(向机体引入外加的液体,使机体内组织处于水分充足的状态)是人体必需的,否则会造成精神和生理上的疲劳,而这二者正是引发生产安全事故的重要原因。在员工上工之前,不仅要注意体外保护措施是否到位,还应确保他们获得了足够的体内保护。     

工地用安全帽抽查合格率仅50% 生命安危成赌博

最近,山西省公布了一项针对产品质量的抽查结果,其中施工工地上在用的安全帽抽样合格率只有50%,不合格项目包括:质量、垂直间距、帽壳内突出物、耐冲击性能等。作业时戴安全帽,本是为了确保安全,可这仅仅一半的合格率却让生命安危成了一场赌博。据了解,不合格的安全帽在意     

我和安全帽的情缘

上个世纪70年代初,我调入煤矿一所中学工作。虽然学校也隶属煤矿管辖,但学校的工作环境和工作性质与生产单位、特别是井口生产一线有着本质区别。尽管在矿山中学已经工作数年,但对矿山的工作程序、特点,特别是有关井下生产情况所知甚少。给我印象最深的就是每天上下班时,经常会看到一些矿工总爱把黑乎乎的安全帽别放     

科普知识专栏:小小安全帽蕴藏大道理

在生产作业过程中,意外的高处坠落和物体打击事故时有发生.在建筑、矿山、电力、冶金、石油勘探、隧道工程、森林采伐等作业场所都存在发生高处坠落和物体打击事故的可能.这类事故发生突然,不及躲闪.