检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陆卫忠 曹燕 宋正伟 周楠 LU Weizhong;CAO Yan;SONG Zhengwei;ZHOU Nan(School of Electronic&Information Engineering,SUST,Suzhou 215009,China;Jiangsu Province Key Laboratory of Intelligent Building Energy Efficiency,Suzhou 215009,China;Suzhou Key Laboratory of Virtual Reality Intelligent Interaction and Application Technology,Suzhou 215009,China)
机构地区:[1]苏州科技大学电子与信息工程学院,江苏苏州215009 [2]江苏省建筑智慧节能重点实验室,江苏苏州215009 [3]苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室,江苏苏州215009
出 处:《苏州科技大学学报(自然科学版)》2021年第1期8-14,共7页Journal of Suzhou University of Science and Technology(Natural Science Edition)
基 金:国家自然科学基金资助项目(61902272,61876217);苏州市科技项目(SNG201610,SZS201609,SYG201704)。
摘 要:多年来建筑施工安全问题一直是建筑工程行业关注的一个重要问题。目前,基于深度学习的建筑安全事故预防策略已取得了一定的效果。但由于技术和实际应用等因素的限制,这些方法仍存在一定的局限性和亟待改进之处。鉴于此,论文对基于深度学习的建筑安全事故策略进行比较全面综述研究。首先,对建筑安全事故的产生源进行分类介绍;然后,从事故源的视角出发对深度学习技术在建筑安全预防方面的应用进行总结分析;最后,提出了当前面临的技术挑战及未来研究的方向。Construction safety has been an important issue in the construction industry.Much progress has been made on the prevention strategies of construction safety accidents based on deep learning.However,due to technical and practical limitations,they still have certain limitations and need to be improved.In this paper,we presented a comprehensive overview of the construction safety accident strategies based on deep learning.Firstly,the sources of construction safety accidents were introduced based on their classification.Secondly,the application of deep learning technology in construction safety prevention was analyzed from the perspective of accident sources.Finally,we put forward the current technical challenges and future research directions.
关 键 词:深度学习 建筑安全事故 事故源 事故预防 建筑安全管理
分 类 号:TP714[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.117