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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%。 相似文献
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拟通过事故应激和生理指标测量来定量评估建筑个体的应急素质。通过实验测量个体应激前后生理指标的变化情况,创新提出个体事故应激反应计算公式,定量计算出个体应激反应大小,并探讨其和性别及有无专业知识背景的关系。结果发现,所有4个生理指标实验后与前相比均发生非常显著的变化(P0.01),其中心率、收缩压、舒张压均升高,鼻尖皮温降低。男性的应激反应程度显著小于女性(P0.05),有安全专业知识背景的个体应激反应非常显著地小于没有安全专业知识背景的(P0.01)。研究结果还可以用来对个体的应激反应水平进行区间划分,以进行有针对性的培训和合理的岗位匹配。 相似文献
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醇酚类化合物毒性的QSAR研究 总被引:1,自引:0,他引:1
化合物毒性与描述符通常呈现为非线性关系,量子化学计算的化合物分子描述符中包含诸多无关特征与冗余特征.最大相关最小冗余(m RMR)是应用较广泛的特征选择方法,但当前的m RMR对连续型因变量不适用,且存在相关性测度与冗余性测度不可比的缺陷.定量构效关系(QSAR)研究中因变量(毒性)与自变量(描述符)多为连续型变量,本文以非线性的距离相关系数(d Cor)取代线性的Pearson相关系数(R),在非线性条件下实现了相关性测度与冗余性测度可比,由此提出了新的特征选择方法 m RMR-d Cor.3个醇酚类化合物毒性QSAR数据集的分析表明,基于m RMR-d Cor选择特征的支持向量回归(SVR)模型独立预测Q2分别为0.954、0.941、0.981,明显优于参比模型与文献报道,m RMR-d Cor选择的多数保留分子描述符得到文献报道支持.m RMR-d Cor在化合物QSAR、定量构质关系等研究中有广泛应用前景. 相似文献
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岗位评价是在岗位分析的基础上,对岗位本身所具有的特性(如岗位对企业的影响、责任大小、工作强度、任职条件等)进行评价,以确定岗位相对价值。岗位评价是企业薪酬分配的重要依据,也是企业薪酬体系设计的关键环节。常见的岗位评价方法有排序法、分类法、因素比较法、要素计点法等,其中要素计点法作为一种定量评价法,评价结果能够反映出岗位差距大小,且流程规范、 相似文献
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