Integrating Edge Computing and Cloud BIM for Enhanced Real-Time Safety Monitoring in Construction Sites: Reducing Time-Latency and Improving Data Accessibility
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to reduce time latency and improve data integration in Proximity Warning Systems (PWS) used for construction safety monitoring. Traditional systems often suffer from delays that compromise worker safety, highlighted the need for a more responsive and integrated approach. Methodology This research proposes a hybrid PWS architecture that integrates edge computing with Industry Foundation Classes (IFC) to enhance real-time performance and data accessibility. The system was implemented and tested in a controlled laboratory setting, where its performance was compared to both local and centralized processing systems. Key performance metrics, such as latency and reliability, were measured over multiple iterations. Findings The hybrid system demonstrated latency comparable to local processing but significantly lower than centralized systems. It also maintained reliable performance with minimal variability and remained resilient to network disconnections. These characteristics make the proposed hybrid system highly effective for real-time monitoring in dynamic construction environments. Originality This study presents a novel hybrid architecture that uniquely combines the strengths of both local and centralized PWS, offering an optimal balance between real-time responsiveness and robust data integration. The integration of edge computing with combination with IFC for construction safety monitoring is an innovative approach that has not been previously studied. Research limitations Further research is required to validate the system in real-world construction sites and to address potential time delays in cross-system data access.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».