Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/92671
Title: Kiểm soát an toàn công tác lắp đặt hệ mặt dựng bằng phương pháp lai ghép trí tuệ nhân tạo = Safety control of facade system installation using hybrid artificial intelligence method
Authors: Trần, Đức Học
Phạm, Đức Thắng
Nguyễn, Viết Thành Vinh
Keywords: An toàn lao động
Trí tuệ nhân tạo
Hệ mặt dựng
Issue Date: 2023
Series/Report no.: Tạp chí Xây dựng Việt Nam;Số 663 .- Tr.102-106
Abstract: Hiện tượng ngã trên cao thường là nguyên nhân chính gây thương tích và tử vong trong thi công xây dựng. Mặc dù người lao động đã nhận thức được những nguy hiểm liên quan đến việc không đeo dây an toàn, nhưng nhiều người lại quên hoặc cố tình không đeo khi làm việc trên cao. Thiết bị bảo vệ cá nhân (Personal Protective Equipment - PPE) phù hợp được nêu trong các quy tắc an toàn được sử dụng rộng rãi để đảm bảo an toàn cho người lao động. Việc đào tạo được cho là có hiệu quả trong việc giảm thiểu hành vi chấp nhận rủi ro và cải thiện cách làm việc của công nhân tại công trường xây dựng. Tuy nhiên, công tác huấn luyện về an toàn lao động bằng hình thức giám sát trực tiếp vẫn còn những hạn chế. Nghiên cứu này đã sử dụng thuật toán mới YOLOvS "Bạn chỉ nhìn một lần" (You only look once - YOLO), bao gồm 5 biến thể của nó bao gồm YOLOv8n, YOLOv8s, YOLOv8m,YOLOv8I, YOLOv8x, để kiểm tra an toàn trong quá trình thi công lắp đặt hệ mặt dựng. Một bộ dữ liệu bao gồm 10978 hình ảnh được tìm kiếm và thu thập để thiết lập một hệ thống giám sát an toàn kỹ thuật số thông qua các giai đoạn huấn luyện và kiểm tra. Thuật toán YOLOv8 có tốc độ phát hiện trung bình có thể lên đến 13G khung hình trên mỗi dãy, đáp ứng yêu cầu phát hiện đối tượng tiệm cận với thời gian thực tế nhất. Nghiên cứu này cung cấp giải pháp tối ưu khi mô hình sẽ được lưu trữ trên máy chủ đám mây và thông báo tự động đến người quản lý.
URI: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/92671
ISSN: 2734-9888
Appears in Collections:Xây dựng Việt Nam

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
3.83 MBAdobe PDF
Your IP: 18.221.24.140


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.