Time-Cuboid Model with Reduced False Alarms for Construction Safety
Notice bibliographique
Résumé
Struck-by-equipment hazard is a leading cause of construction fatalities. Although several proximity detection systems have been developed to alleviate the risks of this type of hazard, the frequently generated false alarms which do not represent actual hazardous situations have limited their real-world application. Therefore, the time-cuboid model is developed to enhance construction safety by preventing struck-by-equipment accidents with reduced false alarms. The time-cuboid model effectively reduces false alarms by (1) fully considering an entities’ 3D position, orientation and velocity; (2) using a dynamic and adjusted warning distance; and (3) utilizing the developed safety rules which use relative position, moving direction, speed and a pairwise 3D safety query to identify actual as well as impending spatial interferences. Simulation and a controlled field experiment were conducted to evaluate the effectiveness of the time-cuboid model. The time-cuboid model is effective in reducing false alarms as no false negatives are generated and all obtained false positive rates (FPRs) are zero which are much lower than the FPRs of the prevalent proximity detection method (62.1% averagely). The reduced alarm percentages (RAPs) indicate that at least 50.2% alarms generated by the prevalent method can be avoided by the time-cuboid model. Reduction of false alarms contributes to enhancing construction safety, mobility and productivity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».