面向行为安全的泛场景数据理论与应用研究

为进一步挖掘统计数据中的安全规律,在场景研究基础上,分析泛场景数据的理论内涵,提出从时间、位置区域、行为个体、不安全动作、行为性质、行为痕迹、风险等级等7个维度表征不安全行为泛场景数据。通过对现实场景和抽象场景2个层面的采集数据进行单维度统计分析及多维度关联规则挖掘,实现了泛场景数据的应用。从全国225起瓦斯爆炸事故中采集871条不安全行为泛场景数据,并对其进行统计分析和关联规则挖掘。结果表明,泛场景数据的理论和方法可用来有效挖掘和释放统计数据价值,从多维度深入分析不安全行为的内在特征规律。

基于深度学习的施工安全泛场景数据获取方法

为实现隐患场景识别和施工安全泛场景数据智能化处理,在分析场景构成因素基础上,将施工场景划分为不安全行为场景和不安全物态场景2类。结合图像语义层次的划分,应用深度学习方法提取对象语义、空间关系语义、场景语义和行为语义,进而依据施工安全泛场景数据理论,得到图像语义信息与泛场景数据对应关系。选取建筑施工现场照片为样本源,采集施工不安全行为场景数据,验证应用基于深度学习的方法处理泛场景数据的可行性。结果表明:通过深度学习提取图像语义,可以自动采集不安全行为和不安全场景泛物态数据,提高场景数据处理效率。

行为安全研究进展追溯与述评

为推动行为安全研究的发展和应用,通过文献综述方法,确定广义行为安全研究对象,从理论和管理2个维度来解析行为安全研究进展。在理论层面,通过分析行为机理来阐述行为安全理论基础,提炼行为影响因素并探究因素间作用关系;在管理层面,追溯行为安全管理在不同阶段、不同行业的应用现状,提出改进方案。结果表明:行为安全理论基础和影响因素分析2方面的研究较为深入,但是仍需夯实相关模型并引入先进的研究方法,而行为安全管理应用的时效性和针对性较差,需要在组织因素和个体因素结合、干预的效果、信息技术应用等方面进行改进。