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:罗会银 李成臣 何延志 LUO Huiyin;LI Chengchen;HE Yanzhi(Rail Transit Branch of Sinohydro Bureau 7 Co.,Ltd.,Chengdu 611134,Sichuan,China)
机构地区:[1]中国水利水电第七工程局有限公司轨道交通分公司,四川成都611134
出 处:《工程技术研究》2025年第2期12-14,共3页Engineering and Technological Research
摘 要:施工隧道环境中,复杂的人员流动和潜在的安全隐患对施工安全管理提出了较高的要求。文章提出了基于图像处理的隧道施工人员流动监测与隐患识别方法,使用图像采集设备实时获取隧道内部人员动态信息,并对图像数据进行预处理,提取有效特征。采用深度学习算法构建人员流动监测模型,实现人员位置跟踪和流动轨迹分析,识别异常聚集、无防护装备等潜在隐患行为。系统经过异常行为检测模型对人员在隧道内的活动进行实时监控,结合数据分析和预警机制,实现了对不安全行为的早期预警与反馈。In the construction tunnel environment,complex personnel flow and potential safety hazards put forward high requirements for construction safety management.This paper proposes a method for tunnel construction personnelflow monitoring and hidden danger identification based on image processing.The image acquisition equipment is used to obtain the dynamic information of personnel in the tunnel in real time,and the image data is preprocessed to extract effective features.The deep learning algorithm is used to construct a personnel flow monitoring model to realize personnel position tracking and flow trajectory analysis,and to identify potential hidden dangers such as abnormal gathering and no protective equipment.The system monitors the activities of personnel in the tunnel in real time through the abnormal behavior detection model,and realizes the early warning and feedback of unsafe behavior by combining data analysis and early warning mechanism.
分 类 号:U415.1[交通运输工程—道路与铁道工程]
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