Low False Alarm Rate Model for Unsafe-Proximity Detection in Construction
Notice bibliographique
Résumé
The research reported in this paper proposes and develops an unsafe-proximity detection model focused on decreasing false alarms. By considering three types of entity attributes [i.e., (1) position, (2) heading/moving direction, and (3) speed], more accurate unsafe-proximity identifications with reduced false alarms can be achieved. The proposed and developed model works via two modules, as follows: (1) state tracking module, and (2) safety rules module. The state tracking module collects construction entities’ states (position, heading, and speed) in real time. The collected states information is analyzed in the safety rules module for unsafe-proximity identifications. Five common situations on construction jobsites are extracted and studied for the development of the safety rules, as follows: (1) static equipment and moving worker, (2) moving equipment and moving worker, (3) moving equipment and static worker, (4) two pieces of moving equipment, and (5) moving equipment and static equipment. The unsafe area around equipment is divided into alert and warning areas which are quantified using forklift as sample equipment. The localization accuracy of the state tracking module and the functional effectiveness of the safety rules module are evaluated, through simulation and a field experiment. Twelve scenarios and 13 subscenarios were designed and incorporated, in the simulation and the field experiment, respectively. The extended Kalman filter combined with the nearest-neighbor method was used in the simulation and a global positioning system (GPS)-aided inertial navigation system sensor was used in the field experiment as the state tracking module. The results suggest that the magnitude of localization accuracy of the extended Kalman filter combined with the nearest-neighbor method and the adopted sensor both are less than 0.7 m. Such an accuracy level is acceptable for construction applications. Moreover, the developed safety rules have a strong capability in avoiding false alarms. In some scenarios the developed model can avoid one false alarm for each scan. The research reported in this paper also demonstrates the applicability and feasibility of implementing the model for real applications. The developed model has great promise to enhance construction safety and mobility by timely avoiding collisions, while reducing false alarms and interruptions to work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».