نهج سحب التقارير للكشف عن فتح الأرضية باستخدام التعلم العميق على الأجهزة المضمنة

خلاصة

موقع البناء عرضة لعدد كبير من الحوادث بسبب كثافته وطبيعته المعقدة. الحوادث الناجمة عن السقوط من موقع البناء هي الأسباب الرئيسية للإصابات الشديدة والوفيات في بعض الأحيان. يتم عمل الفتحات والثقوب على الأرضيات والأسطح أثناء تشييد المبنى أو تدميره. على الرغم من إدراكهم للمخاطر المرتبطة بالفتحات والفجوات والثقوب عند العمل في المرتفعات ، يفشل العديد من العمال في تغطية الفتحات أو إزالة الأغطية لسهولة العمل. يعتمد إجراء الفحص الحالي على الممارسات اليدوية المعرضة للخطأ ، والتي تستغرق وقتًا طويلاً ، ومكلفة ، ويصعب على مدير الموقع مراقبتها. لذلك ، يقترح المؤلفون نهج سحب التقارير لحل هذه المشكلة من خلال استخدام نموذج كاشف رؤية الكمبيوتر المضمن في Android Mobile لتسهيل إدارة السلامة. يستخدم التطبيق المقترح أوزان YOLOv4 المدربة على مجموعة بيانات مخصصة يتم الحصول عليها من مقاطع الفيديو المسجلة في معهد السقالات الكوري مع ملائكة عرض مختلفة ، وخصائص ، ودرجات مختلفة من الانسداد وتقنيات زحف البيانات. ثم يتم نشر الأوزان على الأجهزة الطرفية باستخدام TensorFlow API ، وبرمجة Java ، والاحتفاظ بقاعدة بيانات في الوقت الفعلي للسلوك غير الآمن. يمكن للنظام المطور تحديد وتصنيف وتسجيل الفتحات المفتوحة بالكامل (FOO) والفتحات المفتوحة جزئيًا (POO) في موقع البناء جنبًا إلى جنب مع تفاصيل الإحداثيات الجغرافية في الوقت الفعلي.