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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 217 - 228 (12page)
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Safety management of construction projects have a significant impact on the construction project’s schedule and the control carried out on site. Current site safety monitoring methods are highly dependent on manual labor; human errors can occur through missing content. This study aims to resolve these issues by applying machine learning visual detection algorithms to identify unsafe behaviors of workers at construction sites, to enhance external monitoring of workers and to relatively reduce the occurrence of safety accidents. A proposed method combines an object detection algorithm and spatial localization relationship definition. Only the machinery and workers at the construction site need to be accurately detected and the definition of spatial location relationship can be used to identify dangerous behaviors. A monitoring network framework suitable for this study was constructed with the environmental characteristics and image features of a construction site. The machines and workers were detected from construction images based on the Faster R-CNN algorithm for a computer to obtain the visual detection data from the construction site. Three spatial concepts were defined to determine the position relationships of machines and workers in these images. The detected location information of machines and workers at the construction site were combined and presented in a visualized form. Based on the results of this research, it confirmed that the method and performance were suitable for construction site safety management, which is expected to contribute to the speed, level of accuracy and risk warning with the application of automated progress monitoring methods.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 모델 구축
4. Faster R-CNN 모형 검증 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구 진행 방향
REFERENCES
참고문헌 (54)
참고문헌 신청
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Akinlolu, M., Haupt, T. C., Edwards, D. J., & Simpeh, F. (2020). A bibliometric review of the status and emerging research trends in construction safety management technologies. International Journal of Construction Management, 1-13.
Bansal, V. K. (2011). Application of geographic information systems in construction safety planning. International Journal of Project Management, 29(1), 66-77.
Baker, H., Hallowell, M. R., & Tixier, A. J. P. (2020). AI-based prediction of independent construction safety outcomes from universal attributes. Automation in Construction, 118, 103146.
Cobo, L. C., Isbell Jr, C. L., & Thomaz, A. L. (2013). Object focused q-learning for autonomous agents. Georgia Institute of Technology.
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