Page 37 - 2024年第55卷第7期
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5 结论


                  基于大场景视频监控对坝面数量众多、类型多样的施工机械进行潜在碰撞的风险预警,可以有效
              保证坝面施工安全。针对目前依赖人工经验判断施工机械潜在碰撞风险易出现漏判和误判的问题,提
              出了基于大场景视频监控的坝面施工机械潜在碰撞风险预警方法,取得的主要成果如下:( 1)建立了
              基于轨迹预测和模糊- 证据融合的坝面大场景视频监控施工机械潜在碰撞风险预警框架,为坝面施工
              安全管控提供了一种自动化、智能化的监测与预警新思路。( 2)制作了针对坝面大场景视频监控中不
              同类型施工机械轨迹预测的数据集,并且通过迁移学习对 Trajectron ++ 模型进行训练,实现了大场景
              视频监控中数量众多的各类施工机械的轨迹预测,同时实验验证了 Trajectron ++ (FDE为 2.36m,ADE
              为 1.17m)的有效性和准确性。(3)提出了行驶接近时间和机械最大拥挤度的潜在碰撞风险指标,并基
              于 Trajectron ++ 轨迹预测结果构建了基于模糊 - 证据融合的坝面施工机械潜在碰撞风险的分级预警机
              制,并在两河口大坝施工的大场景监控视频上验证了预警结果的有效性。


              参 考 文 献:


                [ 1] KIM D,LEES,KAMATVR.Proximitypredictionofmobileobjectstopreventcontact - drivenaccidentsinco -
                       roboticconstruction [J].JournalofComputinginCivilEngineering,2020,34(4):04020022.
                [ 2] 时梦楠,崔博,王佳俊,等.复杂施工 条 件 下 无 人 碾 压 机 群 协 同 全 覆 盖 路 径 规 划 研 究 [J].水 利 学 报,
                      2020,51(12):1544 - 1557.
                [ 3] 高星蓉.施工现场工人和移动机械的碰撞风险动态评估研究[D].重庆:重庆大学,2020.
                [ 4] SEOJ,HANS,LEES,etal.Computervisiontechniquesforconstructionsafetyandhealthmonitoring[J].Ad
                       vancedEngineeringInformatics ,2015,29(2):239 - 251.
                [ 5] 康栋,张君,王佳 俊,等.高 心 墙 堆 石 坝 大 场 景 视 频 监 控 网 络 覆 盖 NCHHO优 化 [J].水 力 发 电 学 报,
                      2022,41(7):47 - 60.
                [ 6] ZENGT,WANGJ,CUIB,etal.Theequipmentdetectionandlocalizationoflarge - scaleconstructionjobsiteby
                       far - fieldconstructionsurveillancevideobasedonimprovingYOLOv3andgreywolfoptimizerimprovingextreme
                       learningmachine [J].ConstructionandBuildingMaterials,2021,291:123268.
                [ 7] 曾拓程,王佳俊,王晓玲,等.大场景视频监控下大 坝 运 输 车 改 进 多 目 标 多 视 觉 卸 料 识 别 模 型 研 究 [J].
                       水利学报,2023,54(5):519 - 529,540.
                [ 8] 王佳俊,祁宁春,钟登华,等.高心墙堆石坝原生集成式智能无人碾压系统研发及应用 [J].水利学报,
                      2022,53(12):1421 - 1432.
                [ 9] FANGQ,LIH,LUOX,etal.Detectingnon - hardhat - usebyadeeplearningmethodfromfar - fieldsurveillance
                       videos [J].AutomationinConstruction,2018,85:1 - 9.
                [10] ZHUZ,RENX,CHENZ.Integrateddetectionandtrackingofworkforceandequipmentfromconstructionjobsite
                       videos [J].AutomationinConstruction,2017,81:161 - 171.
                [11] 崔博,程益骄,关涛,等.混凝土坝水平缝面智能冲毛系统研发及应用 [J].水利学报,2023,54(6):
                      644 - 653,665.
                [12] 王晓玲,王栋,任炳昱,等.高拱坝混凝土振捣机器人系统研发及应用 [J].水利学报,2022,53(6):
                      631 - 643,654.
                [13] FANGW,DINGL,LOVEPE,etal.Computervisionapplicationsinconstructionsafetyassurance[J].Auto
                       mationinConstruction,2020,110:103013.
                [14] KIM H,KIM K,KIM H.Vision - basedobject - centricsafetyassessmentusingfuzzyinference:Monitoringstruck -
                       byaccidentswithmovingobjects [J].JournalofComputinginCivilEngineering,2016,30(4):04015075.
                [15] KIM D,LIUM,LEES,etal.Remoteproximitymonitoringbetweenmobileconstructionresourcesusingcamera -
                       mountedUAVs [J].AutomationinConstruction,2019,99:168 - 182.
                [16] YANX,ZHANGH,LIH.Computervision - basedrecognitionof3D relationshipbetweenconstructionentities

                                                                                                —  7 8 9 —
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