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土木与交通工程学院工程管理研究生学术沙龙(2021年第22期)

编辑:    发布时间:2021-12-20 17:11    浏览次数:


题目一:基于深度学习的建筑工地火灾智能检测研究及实现

主讲人:郝青山(专业:管理科学与工程,导师:牛永宁教授)

摘要:火灾是人们日常生活中最具破坏性和最难以防范的灾害之一。在我国建筑业高速发展的同时伴随而来的是建筑工地火灾的不断发生。火灾不仅严重影响着建筑企业的安全生产,而且严重威胁着施工人员的生命安全。本研究借助基于深度学习的目标检测算法,通过收集火灾图片建立数据集,采用经过改进优化的Mask R-CNN算法进行训练,实现对建筑工地火灾的智能检测。此外,基于本研究所提出的火灾检测算法,设计了一套建筑工地火灾智能检测预警系统,以期减少或避免火灾造成的经济损失和人员伤亡。

 

题目二:基于深度学习的建筑工人个人安全防护用品检测研究

主讲人:刘回(专业:管理科学与工程,导师:牛永宁教授)

摘要:建筑工程行业素来被称为最危险的行业之一,也属于劳动密集型产业,不可预见的安全隐患较多,在实际施工场景中,部分建筑工人依赖于自身实践经验而存在侥幸的心理认知,不愿佩戴个人安全防护设备,成为了导致事故发生的重要原因。如今,我国建筑行业的施工现场人员安全管理较为松散,安保措施存在覆盖面不广、效率低下、管理困难等问题。随着深度学习技术的广泛应用,建筑领域在安全管理层面的研究也引来了新的发展方向。本文通过应用深度学习技术研究建筑工人个人安全防护用品智能识别检测,提出一种基于Mask R-CNN的智能实时目标分割方法,利用该算法模型自动识别分割个人安全防护用品,并实现系统可视化,以便于现场施工管理人员采取相应的安管措施,避免事故发生。

 

时间:20211221日(周二)12:30-13:30

地点:沧海校区致理楼L3-709

主持人:廖龙辉土木与交通工程学院助理教授


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