多作业场景下个体防护装备自动检测研究

作     者：汪侃 刘嘉琳 胡倩倩 杨帆 WANG Kan;LIU Jialin;HU Qianqian;YANG Fan

作者机构：上海海事大学海洋科学与工程学院上海201306 上海飞机制造有限公司安全环保部上海201324 

基　　金：国家自然科学基金项目(52001196) 中国交通教育研究会研究课题(JTYB2060) 上海市软科学重点项目(20692193100) 上海海事大学教学改革与管理改革项目(重点项目) 

出 版 物：《安全与环境学报》 (Journal of Safety and Environment)

年 卷 期：2023年第23卷第11期

页      码：3960-3967页

摘      要：为实现对企业作业现场人员个体防护装备(Personal Protective Equipment,PPE)正确穿戴的精准监管,采用YOLOv5模型和单阶段目标检测算法,设计并开发了一种辅助作业现场PPE自动检测与研判的管理系统。通过对某企业工作全流程的调研和分析,明确了存在遮挡物、密集多目标、远距离目标及光照不均匀4类典型的作业场景及检测环境特征。基于不同作业场景下的监控设备完成数据采集,并建立了4种PPE的数据集。通过YOLOv5目标检测模型的训练和测试,融合现有的监控平台,实现了作业过程人员PPE使用情况的动态、快速研判。研究表明,系统对目前企业典型作业场景PPE使用情况的检测平均精确度为99.5%,同时兼顾了检测速度和运行成本,有效提升了企业现场安全管理效能。

主 题 词：安全工程 个体防护装备 深度学习 安全检测 YOLOv5模型 

学科分类：08[工学] 0837[0837] 

核心收录：

D　O　I：10.13637/j.issn.1009-6094.2022.1620

馆 藏 号：203124521...