中国安全科学学报

作者：范文涵, 林欣燕, 左超, 徐小媛, 周建亮

单位：1 中国矿业大学 力学与土木工程学院,江苏 徐州 221116；2 山西财贸职业技术学院 工程艺术设计系,山西 太原 030602；3 北京构力科技有限公司,北京,100084；4 江苏数链建筑科学研究院有限公司,江苏 徐州 221116

关键词：高斯混合模型(GMM),建筑工人,高空作业,失稳检测,实时检测

基金：国家自然科学基金面上项目资助(72171224); 教育部人文社科规划基金资助(19YJAZH122); 中国建设教育协会教育教学科研重点课题(2021168)

为防止施工现场高处坠落事故,实现个性化矫正管理,在考虑个体异质性对运动信号造成的差异化影响基础上,提出一种基于高斯混合模型(GMM)的实时检测方法,可及时识别建筑工人高空作业失稳状态。首先,采用姿态传感器实时采集加速度和角速度数据,以刻画建筑工人的高空作业姿态特征;然后,基于GMM算法,建立建筑工人高空作业的个性化失稳检测模型,获得个性化阈值,以判断姿势失稳状态;最后,通过试验对比基于个体数据集和公共数据集2种方式构建的模型。研究结果表明:生成的个性化检测模型在准确度P、召回率R和综合评价指标F1值上,均远优于公共数据集模型,具有更好的个性化检测效果。该失稳检测方法能够从工人的作业姿态习惯探究个性化的高空失稳风险,促进差异化安全预控和精准化安全培训。

来源：2023年第4期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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