Emirates Scholar Research Center - Research Publishing & Indexing Center

اكتشاف عميق قائم على التعلم لمؤشرات السقوط لعامل البناء الوحيد

المؤلفون: نعمان خان

المجلة: الندوة الدولية الثامنة والثلاثون حول الأتمتة والروبوتات في البناء ، دبي ، الإمارات العربية المتحدة.

تاريخ النشر: نوفمبر 2022

الكلمات الرئيسية: التعلم العميق Covid-19 مخاطر البناء سلامة عامل سلامة شخص واحد


خلاصة

خلاصة

مع استئناف مشاريع البناء في جميع أنحاء العالم وعودة العمال إلى موقع العمل ، يمكن إضافة إمكانية نقل Covid-19 إلى القائمة الشاملة للمخاطر التي تواجه العمال في مواقع البناء ؛ وبالتالي ، يحتاج العمال إلى العمل بمفردهم في نشاط معين. يعمل العديد من العمال بالفعل بمفردهم في مواقع البناء ، مثل عمال المرافق وفنيي الإصلاح والعاملين عن بُعد والمشغلين والسائقين. يتعرض العمال المنفردون في البناء لمخاطر سلامة أكبر مقارنة بمن يعملون جنبًا إلى جنب مع الآخرين. بالنظر إلى الحوادث التي يواجهها العمال المنفردين ، فمن غير المرجح أن يتواجد شخص آخر لمساعدتهم – وإذا لم يتلقوا العلاج بسرعة كافية ، فقد تكون الإصابات الخطيرة مميتة. تعتمد مواقع البناء حاليًا على عمليات التفتيش المادي لمواقع البناء والمراقبة اليدوية لتدفقات الفيديو التي يتم إنشاؤها من خلال الدوائر التلفزيونية المغلقة (CCTV). من أجل حل هذه المشكلة ، يقدم هذا العمل البحثي نظامًا آليًا للكشف عن السقوط قائم على التعلم العميق لعامل وحيد لتوفير معلومات عن الحالات الشديدة ومساعدة العمال في وقتهم الذهبي. تم إنشاء مجموعة بيانات متنوعة من سيناريوهات متعددة مع حفارة ورافعة شوكية وسلم وسقالة متحركة ، وتم تدريب خوارزمية التعلم العميق للتحقق من صحة المفهوم. من المتوقع أن يقلل النظام المطور من الجهود المبذولة في التفتيش اليدوي ، ويعزز الوصول في الوقت المناسب إلى المساعدة اللازمة من زملاء العمل والمشرفين ، والتي يمكن الحصول عليها بسهولة أكبر في حالات العمل غير المنفردة.

Read full article
354 Views

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

Scroll to top
Close
Browse Categories
Browse Tags