面向施工生产的智能化安全管理思考与推广

本文是一篇生产管理论文，本文所提出的方法能有效检测施工作业人员的反光衣和安全帽佩戴，并与PDCA循环法相结合，进一步降低施工生产中的人工监督成本，避免施工作业领域安全事故的发生，促进施工生产领域的安全管理体系的智能化发展。
第1章 绪论
1.1研究背景及意义
随着我国经济的蓬勃发展，建筑行业也呈现出飞速增长的态势。截至2023年底，全国就业人员74041万人，全年建筑业增加值85691亿元[1]。从整体上来看，建筑行业对维持社会经济稳定有着重大的贡献，是我国经济的重要支柱之一，长期以来为社会提供了大量的就业岗位。然而，由于建筑工地等施工建设场所大多暴露在外部环境中，因此安全风险因素会较其他行业多，而导致事故发生率较高[2]。安全生产也成为了国家及各级政府最为关注和重视的问题，许多生产及施工场地仍存在着严重的安全隐患，所以穿戴个人防护装备可以保护工人，减少受伤甚至死亡，降低生产安全事故的发生[3]。但在现实情况中却存在许多未佩戴或未正确佩戴安全帽的情况，如天气闷热、工人自身缺乏安全意识等。此外，在大多数建筑工地中的安全管理人员很难持续性的监控建筑工人是否戴安全帽和穿反光衣，从而导致诸多生产安全事故。数据显示，我国2020年在房屋市政工程中关于生产安全的事故共发生689起，有794名工人在生产活动中死亡。其中，高处坠落事故407起占总数的59.07％；83起物体打击事故，占12.05％[4]。同样，根据英国健康与安全管理局（HSE）的数据显示，2022/2023年英国有135名工人遭受致命伤害，从高处坠落是最严重的致命事故占29.6%，而被物体撞击也占比21.5%[5]。安全帽通过吸收物体直接击打头部的冲击来保护工人，研究表明，施工工人佩戴安全帽是降低从高处坠落时颅骨骨折、颈部扭伤和脑震荡概率的有效方法[6]。同时，安全帽还可以降低撞击造成严重脑损伤的可能性[7]。
安全帽、反光衣等个人安全防护用品的使用，能为施工现场的工作人员提供必要的保护，显著降低安全事故的发生，特别在工业生产、交通工程及户外工作或施工工作中都起着重要的安全保障作用。自上世纪末以来，我国为了规范安全生产，保障人民的生命财产安全，陆续出台了《中华人民共和国安全生产法》[8]和《建设工程安全生产管理条例》[9]等一系列法律法规并形成安全管理框架，以各级政府的相关政策作为指导的安全生产约束体系，但是在建筑业领域中的安全事故仍旧层出不穷[10]。此外，大部分企业依然用传统的方式监察工人是否佩戴安全防护用具，然而由于区域多、对象复杂等原因容易造成监管人员极易疲劳，很难实现及时和有效的管理[11]。从施工人员本身实际情况来看，存在个别人员安全意识薄弱[12]，心存侥幸心理，如未佩戴安全防护用具或随意取下等情况而造成安全事时有发生[13]。
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1.2国内外研究现状
由于施工作业中不安全因素存在多样性以及所涉及的内外部环境的复杂性，施工生产安全管理领域已经吸引了众多学者进行深入研究。通过探索制定科学、全面的管理思路，落实有效的管理措施，以达到降低项目施工安全事故发生、保证施工安全作业以及满足业务需求的目的。
1.2.1施工生产安全管理研究现状
施工建筑行业的伤亡率普遍高于其他行业，通过在设计阶段识别危险并进行风险规划，构建安全管理体系能有助于预防安全事故的发生[15]。Jin等人通过分析建筑安全领域有影响力的513篇期刊文章，提出了应用信息技术、制定施工人员相关得安全管理计划、进行危险识别和风险评估等为未来施工生产领域的主要研究方向[16]。Zheng指出建筑施工的工艺复杂，构建安全事故防控指标体系能确保职工安全[17]。Wang等认为安全管理重在事故预防，提出实现零事故安全理论的重点的六大基本因素，为实现零事故提供最大的影响的有效安全措施[18]。Mahdinia等采用模糊层次分析法研究建筑工程安全风险评价的特点，提出加强技术检查和危险检测能够有助于减少建筑项目中发生事故的风险[19]。此外，还能通过利用图像识别技术来提高建筑工人的安全性[20]。Soltanzadeh等人基于项目管理知识体系和可持续性方法，以及采用风险评估的方法实现建设工程安全事故的减少[21]。李杨针对施工安全生产监督检查缺失等问题，构建了建筑施工安全管理总框架并提出一种全新的管理方案，进一步促进施工安全的提升[22]。左晨等指出安全管理主要风险因素包括设备、材料和人员等，通过风险预估并制定防控措施能降低施工现场安全事故的发生概率[23]。
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第2章 相关概念与理论基础
2.1施工生产与智能化安全管理
施工生产涵盖了从工程规划到实际建设、再到最终完成的整个建筑过程。通过施工人员将设计图纸转化为实际的建筑产品，施工生产是一个复杂而系统的过程，涉及多个方面的管理和协调，旨在高效、安全、环保地完成工程建设任务，为社会创造更多的价值。在施工生产过程中，施工人员除施工生产外还需要考虑如何有效地管理施工现场，确保施工过程的顺利进行，同时遵守相关的安全规定和环保要求。
安全管理是全方位、全过程、全员的管理，涵盖安全隐患管理、安全监督管理、安全生产法制管理、设施设备管理等方面。通过进行计划、组织、控制和决策等应对施工生产过程中遇到的安全问题，保护施工生产过程中人员的安全，达到安全生产目标。在工程项目施工生产中的不安全因素主要包括人的不安全行为等，而安全管理的主要任务是发现和消除隐患源，预防和消除各类风险因素，以防止施工建设过程中发生事故，保证员工的人身和财产安全，维持生产过程的正常运转，并提高企业的经济效益和社会效益。
智能化安全管理是指将信息化、智能化等技术与项目施工安全管理相结合，并在施工作业人员的安全监督管理等方面进行应用，实现施工生产数据的自动采集、自动检查，对安全指标进行自动评估，从而形成更加科学、完善的施工生产现场安全管理新模式。通过全面、智能、实时的对施工生产环节中的关键要素进行监控，能更好的实现面向施工生产项目的多方协作、多层次联动、智能管控、集成高效的管理体系，提升项目安全管理水平及管理效率，实现施工生产安全的目标。将智能化安全管理用于识别施工作业人员的安全帽、反光背心等防护用品配带情况，能进一步降低施工现场的安全隐患。
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2.2 YOLO算法
2.2.1 YOLOv5算法
Ultralytics团队提出的YOLOv5算法分别有s、m、l和x四种不同尺寸的网络结构，随着模型系数（depth_multiple和width_multiple）的不断增加，模型也越大，参数和网络也逐渐加深加宽[59]。 
YOLOv5的网络结构分别由输入端、骨干模块、颈部模块和输出模块4个部分组成，如图2-1所示。骨干网络（Backbone）由Conv模块、C3模块和SPPF模块组成，输入的图片在经过Focus模块时会对图片进行切片操作，然后得到4张长宽都为原来1/2的图片。因此一张3通道的图片经过切片操作后变成12通道，再经过卷积后得到的特征图为32通道，从而能够更方便C3模块进行特征提取，如图2-2所示。经过多次的下采样和特征提取后，SPPF模块将局部特征与全局特征进行融合，进一步丰富特征图的表达能力[60]。在网络模型的颈部使用FPN+PAN结构，用FPN预测不同特征层，使顶层特征通过上采样后与低层特征相融合[61]，用PAN将低层的基础信息传播到高层。此外，在输出部分使用了3个不同尺寸的特征输入进行预测以克服传统CNN网络只检测高层特征的局限性。

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第3章 基于YOLO_CA的安全帽佩戴检测研究 ............................... 13
3.1 数据集与实验平台 .............................. 13
3.1.1数据集构建与标注 ..................................... 13
3.1.2实验平台 ...................................... 14
第4章 基于目标检测的反光衣穿戴检测研究 ........................ 30
4.1数据采集与标注 ............................... 30
4.2实验平台 ......................................... 31
4.3模型改进与网络结构 ............................. 32
第5章 检测系统构建与PDCA监管策略 ....................... 42
5.1系统功能设计 ...................................... 42
5.2系统实现与应用 ....................................... 43
第5章 检测系统构建与PDCA监管策略
5.1系统功能设计
安全帽反光衣检测系统的系统架构图如图5-1所示，安全帽和反光衣检测系统主要包括用户登录、注册、安全帽和反光衣的图片和图片文件夹检测、视频检测、实时检测、检测结果保存以及检测统计这7个功能模块，检测系统的核心为预先训练好的安全帽和反光衣目标检测模型。首先是用户登录界面，判断系统用户是否登录，登录成功则进入检测系统，若新用户没有用户名和密码可以先进行注册然后再登录。在进入检测主界面后可选择检测模型，其中hat_best.pt为安全帽佩戴检测模型，reflect_best.pt为反光衣检测模型，选择好模型后即可按需进行相应的图像检测。

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第6章   总结与展望
6.1研究结论
安全帽能减少被物体撞击时对头部的损伤并降低安全事故的发生概率，反光衣中的特殊材料能够增加施工作业人员在夜间或低光条件下的可见性，从而提高施工作业人员的安全性。穿戴好反光衣和安全帽能有效的保障施工作业人员的生命安全，显著降低施工生产事故的发生率。而传统的人工查看监控等监管方式的管理范围有限且人工易于疲劳，监督管理成本高，未充分利用日常施工生产中产生的海量数据，从而造成监管漏洞大、效率低等问题。所以，本文基于施工作业生产场景，首先通过构建安全帽和反光衣穿戴检测的数据集，提出安全帽检测的算法模型YOLO_CA和反光衣检测的算法模型YOLO-3S。其次，通过搭建反光衣和安全帽穿戴检测系统，实现智能化方式下对施工作业生产的安全监督管理，进一步替代人工监管。最后，将智能化监管方式与PDCA循环法相结合，提高实际施工生产中的安全监督管理效率，解决实际施工生产管理中的重点与难点问题。本文主要完成的研究工作如下：
1. 通过改进YOLOv5目标识别算法从而提出了轻量级的安全帽佩戴检测模型YOLO_CA，该模型主要通过加入CA注意力机制、Ghost模块和DWConv模块实现模型整体尺寸的降低，从而能更好的解释冗余信息，节省模型参数和运行成本，让模型更轻量，检测效果更好。此外，通过大量的对比实验表明，本文所提出的安全帽佩戴检测模型YOLO_CA在精度、召回率、mAP值和FPS值等指标上都取得了良好的效果，能用于实际的施工作业生产等复杂场景中，并能提高安全监管效能。
2. 构建了反光衣检测数据集和反光衣检测模型YOLO-3S。构建的反光衣数据集Reflective-vest共2480张图像，其构成分别为公开数据集201张、网络下载458张、现场实际拍摄1146张以及现有安全帽数据集中筛选675张。通过改进YOLOv8n算法，提出了反光衣检测模型YOLO-3S，在原模型加入SENet网络模块、高效卷模块ScConv和无参注意力机制SimAm，实现了模型的轻量化并提高了检测效果。模型的mAP值和模型权重分别为90.3%和5.5M，并通过消融实验表明该模型在提高施工人员的反光衣穿戴检测效果的同时实现模型轻量化，满足实际的施工生产中的需求，实现智能化助力施工安全生产。
参考文献（略）