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不安全行为信息在建筑工人群体中的传染机制
1
作者 倪国栋 杨栎 +1 位作者 安瑶瑶 郑雨茁 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期43-52,共10页
为探究不安全行为信息在建筑工人群体中的传染路径与影响效应,根据社会信息加工理论、计划行为理论和社会传染理论,在文献研究的基础上,通过理论假设,构建以工友不安全行为信息为自变量,以行为态度、主观规范和感知行为控制3种行为认知... 为探究不安全行为信息在建筑工人群体中的传染路径与影响效应,根据社会信息加工理论、计划行为理论和社会传染理论,在文献研究的基础上,通过理论假设,构建以工友不安全行为信息为自变量,以行为态度、主观规范和感知行为控制3种行为认知因素,以及不安全行为意向为中介变量的建筑工人不安全行为信息传染机制理论模型。通过开发测量量表、编制调查问卷收集数据,基于271个有效样本,利用验证性因子分析与结构方程模型建模分析方法实证检验理论模型。研究结果表明:工友有意不安全行为和工友不安全沟通行为通过6条传染路径诱发新的不安全行为;相较于工友不安全沟通行为,工友有意不安全行为作为传染源时的传染效应更强;管理者通过控制传染信息源和弱化传染媒介可有效抑制不安全行为信息在建筑工人群体中的传染效应。 展开更多
关键词 不安全行为信息 建筑工人 传染机制 有意不安全行为 不安全沟通行为
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基于煤矿井下不安全行为知识图谱构建方法
2
作者 付燕 刘致豪 叶鸥 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第1期88-95,共8页
虽然知识图谱已广泛应用于各个领域,但在煤矿安全方面,尤其在煤矿井下不安全行为方面的研究较少。构建了一种自底向上的煤矿井下不安全行为知识图谱。首先,采用传统机器学习和深度学习算法相结合的方法进行命名实体识别,采用RoBERTa进... 虽然知识图谱已广泛应用于各个领域,但在煤矿安全方面,尤其在煤矿井下不安全行为方面的研究较少。构建了一种自底向上的煤矿井下不安全行为知识图谱。首先,采用传统机器学习和深度学习算法相结合的方法进行命名实体识别,采用RoBERTa进行词语向量化,采用双向长短时记忆网络(BiLSTM)对向量进行标注,提高网络模型对上下文特征的捕捉能力,通过多层感知机(MLP)解决煤矿井下不安全行为数据集数据量不足的问题,采用条件随机场(CRF)模型解决前面存在的单词关系不识别问题,并捕获全文信息和预测结果。其次,根据语句的结构特点,设计了基于知识“实体-关系-实体”三元组的依存句法树结构,对井下不安全行为领域的知识资源进行知识抽取与表示。最后,构建面向井下不安全行为的知识图谱。实验结果表明:(1) RoBERTaBiLSTM-MLP-CRF模型对于导致结果、违反性行为、错误性行为及粗心性行为4类实体类别具有较好的识别效果,其准确率分别为86.7%,80.3%,80.7%,77.4%。(2)在相同的数据集下,RoBERTa-BiLSTM-MLP-CRF模型训练的准确率、召回率、F1值较RoBERTa-BiLSTM-CRF模型分别提高了1.6%,1.5%,1.6%。 展开更多
关键词 井下不安全行为 知识图谱 依存句法 命名实体识别 知识三元组 知识融合 知识存储 词语向量化
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基于RF-SFLA-SVM的装配式建筑高空作业工人不安全行为预警
3
作者 王军武 何娟娟 +3 位作者 宋盈辉 刘一鹏 陈兆 郭婧怡 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1-8,共8页
为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高... 为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素,并通过RF确定关键预警指标;然后,采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进;最后,利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施,并与其他预警模型对比。研究结果表明:基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高,为91.67%,与其他模型的预警性能相比,最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。 展开更多
关键词 随机森林(RF) 蛙跳算法(SFLA) 支持向量机(SVM) 装配式建筑 高空作业 不安全行为
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基于GA优化BP神经网络的矿工不安全行为预警研究
4
作者 谢尊贤 张志远 《采矿技术》 2024年第2期137-142,共6页
为及时预警工人的不安全行为,防止煤矿生产事故的发生,综合运用事故统计分析、文献分析、专家咨询等方法确定了煤矿工人6个不安全行为及其21个影响因素,划分了不安全行为预警警级;构建了遗传算法(GA)优化BP神经网络的煤矿工人不安全行为... 为及时预警工人的不安全行为,防止煤矿生产事故的发生,综合运用事故统计分析、文献分析、专家咨询等方法确定了煤矿工人6个不安全行为及其21个影响因素,划分了不安全行为预警警级;构建了遗传算法(GA)优化BP神经网络的煤矿工人不安全行为GA-BP神经网络预警模型;通过Matlab训练学习得到了使其达到期望输出与实际输出效果一致的网络结构“21-7-4”;运用该模型对陕西省榆林市某煤矿工人的不安全行为警度进行了精准预警,并针对性地制定了预防工人不安全行为发生的措施。研究表明:当采用“21-7-4”网络结构时,GA-BP神经网络预警模型能精准预警煤矿工人的不安全行为,为煤矿工人不安全行为预警提供了一种方法。 展开更多
关键词 矿工不安全行为 预警 BP神经网络 遗传算法
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油气行业作业人员不安全行为智能预警方法探讨
5
作者 胡瑾秋 陈传刚 +1 位作者 吴明远 胡洋柏 《世界石油工业》 2024年第2期83-90,共8页
油气行业涉及领域广,从业人员在作业过程中通常面临复杂的生产工艺、恶劣的工作环境及高强度的工作状态等,油气行业事故发生率常年居高不下,其中人为失误等事故原因所占比例超过70%。实现油气行业作业人员不安全行为的智能预警,对于减... 油气行业涉及领域广,从业人员在作业过程中通常面临复杂的生产工艺、恶劣的工作环境及高强度的工作状态等,油气行业事故发生率常年居高不下,其中人为失误等事故原因所占比例超过70%。实现油气行业作业人员不安全行为的智能预警,对于减少油气行业事故的发生具有重要意义。油气行业作业人员的不安全行为主要包括错误行为与安全隐患行为。针对作业人员的不安全行为识别和预警,目前主要采用人员检查、事后分析及视频监控等方法,但是上述方法分别存在无法实时识别作业人员的错误行为,无法识别和预警作业人员的安全隐患行为等。视线追踪技术是通过捕捉作业人员的注视点与注视时间的变化过程,从而判断作业人员当前工作状态的一项技术。该技术具有反应灵敏、准确度高、无死角与可穿戴等特点,在医疗健康、交通安全、心理学等领域均已有较好的应用。利用视线追踪技术在人员状态监测等方面的优势,将其引入到油气行业作业人员不安全行为的识别或预警方法研究,用以探讨在该领域实现作业人员不安全行为智能预警的可行性。 展开更多
关键词 油气行业 作业人员 不安全行为 视线追踪 智能预警
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深度学习的工人多种不安全行为识别方法综述
6
作者 苏晨阳 武文红 +5 位作者 牛恒茂 石宝 郝旭 王嘉敏 高勒 汪维泰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期30-46,共17页
随着深度学习的发展,目标检测和行为识别方法在工人不安全行为识别领域取得了较大进展,对近年来国内外相关研究工作进行系统性归纳,详细阐述了目标检测方法和行为识别方法中的常用模型和效果,重点评述了两类方法在不安全行为识别上的应... 随着深度学习的发展,目标检测和行为识别方法在工人不安全行为识别领域取得了较大进展,对近年来国内外相关研究工作进行系统性归纳,详细阐述了目标检测方法和行为识别方法中的常用模型和效果,重点评述了两类方法在不安全行为识别上的应用和两类方法结合使用的相关研究,对各种方法的优势、局限性、识别行为类别及适用场景进行了全面分析对比。在此基础上,针对近年来目标检测和行为识别的优化措施,总结了常用的优化方向和手段,归纳了在不安全行为识别上成功应用的改进方法,梳理了该研究领域的难点和问题,并给出建议和未来发展趋势展望,为该领域的研究提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 深度学习 工人不安全行为 目标检测 行为识别 施工现场
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基于FOA-BP的风电运维人员不安全行为风险评价
7
作者 常丁懿 石娟 +3 位作者 瞿丽莉 何子春 张银龙 郑鹏 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期119-125,共7页
为评价风电运维人员不安全行为风险,减少行为安全事故的发生,在确定不安全行为风险因素集合的基础上构建不安全行为风险评价指标体系,利用果蝇优化算法调整BP神经网络权值和阈值,建立基于FOA-BP的不安全行为风险评价模型。以某风电场为... 为评价风电运维人员不安全行为风险,减少行为安全事故的发生,在确定不安全行为风险因素集合的基础上构建不安全行为风险评价指标体系,利用果蝇优化算法调整BP神经网络权值和阈值,建立基于FOA-BP的不安全行为风险评价模型。以某风电场为例收集数据对模型进行测试,实现不安全行为风险评价并计算风险评价指标权重。结果表明:该模型预测性能较好,能够评价不安全行为风险,企业可依据评价指标、指标权重值及风险等级制定针对性的防控措施。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 风电运维 不安全行为 风险评价 预测评价
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基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别
8
作者 韩康 李敬兆 陶荣颖 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第3期82-91,共10页
应用人工智能技术对矿井提升机司机等煤矿关键岗位人员的行为进行实时识别,防止发生设备误操作等危险情况,对保障煤矿安全生产具有重要意义。针对基于图像特征的人员行为识别方法存在的抗背景干扰能力差与实时性不足问题,提出了一种基... 应用人工智能技术对矿井提升机司机等煤矿关键岗位人员的行为进行实时识别,防止发生设备误操作等危险情况,对保障煤矿安全生产具有重要意义。针对基于图像特征的人员行为识别方法存在的抗背景干扰能力差与实时性不足问题,提出了一种基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别方法。首先,基于MobileOne和C3对YOLOv7目标检测模型骨干与头部网络进行轻量化改进,提高模型推理速度;其次,融合ByteTrack跟踪算法,实现工作人员跟踪锁定,提高抗背景干扰能力;然后,采用MobileNetV2优化OpenPose的网络结构,提高对骨架特征的提取效率;最后,通过时空图卷积网络(ST−GCN)分析人体骨架关键点在时间序列上的空间结构和动态变化,实现对不安全行为的分析识别。实验结果表明:MobileOneC3−YOLO模型的精确率达93.7%,推理速度较YOLOv7模型提高了52%;融合ByteTrack的人员锁定模型锁定成功率达97.1%;改进OpenPose模型内存需求减少了170.3 MiB,在CPU与GPU上的推理速度分别提升了74.7%和54.9%;不安全行为识别模型对疲劳睡岗、离岗、侧身交谈和玩手机4种不安全行为的识别精确率达93.5%,推理速度达18.6帧/s。 展开更多
关键词 不安全行为识别 目标检测 姿态估计 时空图卷积网络 人员锁定 YOLOv7 ByteTrack
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供电企业关于人的不安全行为闭环管控研究
9
作者 祝世登 王闯 +1 位作者 王元军 覃小丽 《云南水力发电》 2024年第3期149-154,共6页
人是生产力中最活跃的因素,在导致事故发生的种种原因中,人的不安全因素是重要的核心原因,为了搞好安全生产,防止事故发生,必须及时矫正各种不良心理,消除不安全行为。因此,以南方电网超高压输电公司为例,结合企业安全生产工作,对人的... 人是生产力中最活跃的因素,在导致事故发生的种种原因中,人的不安全因素是重要的核心原因,为了搞好安全生产,防止事故发生,必须及时矫正各种不良心理,消除不安全行为。因此,以南方电网超高压输电公司为例,结合企业安全生产工作,对人的不安全行为进行研究,建立不安全行为标准,构建不安全行为闭环管控体系,并进行试点应用及总结。通过对人的不安全行为闭环管控研究,持续提升了安全生产水平,控制一切风险,消除一切隐患,预防一切事故。 展开更多
关键词 供电企业 人的不安全行为 安全生产 闭环管控 事故预防
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场车司机的不安全行为研究及建议
10
作者 柴兴 《西部特种设备》 2024年第1期36-41,共6页
本文以场车司机易造成安全事故的高危、频发的不安全行为作为研究重点,明确其行为表现、事故特征,提出合理措施和相关建议,以降低场车事故风险。
关键词 场车事故 司机 不安全行为
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非正式组织视角下煤矿工人群体动力对不安全行为驱动因素分析
11
作者 陈子涵 李磊 +1 位作者 欧阳有鹏 李浩 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期126-133,共8页
为探究非正式组织中的群体动力在煤矿工人安全生产中发挥的作用,在现有研究基础上,建立煤矿工人群体的动力因素、安全态度、情绪状态与不安全行为之间关系的假设模型,编制不安全行为调查问卷,回收304份有效问卷,并分析所得数据的有效性... 为探究非正式组织中的群体动力在煤矿工人安全生产中发挥的作用,在现有研究基础上,建立煤矿工人群体的动力因素、安全态度、情绪状态与不安全行为之间关系的假设模型,编制不安全行为调查问卷,回收304份有效问卷,并分析所得数据的有效性和可靠性。然后应用IBM SPSS Amos24.0构建非正式群体动力、安全态度、情绪状态与不安全行为之间关系的结构方程(SEM)模型,并验证该模型的有效性。研究结果表明:非正式群体压力、非正式群体凝聚力、非正式群体沟通、非正式群体激励通过作用煤矿工人的安全态度和情绪状态,能够增加或降低煤矿工人不安全行为发生的可能性;其中,非正式群体凝聚力、非正式群体沟通、非正式群体激励可直接影响不安全行为的发生。研究结果可为相关煤炭企业调节煤矿工人非正式群体凝聚力、建立有效沟通机制、制定科学激励政策等提供参考,为降低煤矿工人不安全行为的发生提供管控决策。 展开更多
关键词 煤矿工人 不安全行为 非正式组织 群体动力 安全态度 情绪状态 S-O-R模型
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非正式组织视角下煤矿工人不安全行为形成路径研究
12
作者 李磊 李浩 +3 位作者 李睿涵 支梅 房子豪 王雨秋 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第1期241-249,共9页
为了探究非正式组织视角下煤矿工人不安全行为的形成路径,找寻影响煤矿工人不安全行为的因素,在现有研究基础上,提出组织环境和社会网络关系对煤矿工人不安全行为具有导向性的假设,通过编制量表、发放问卷的方式收集数据资料,运用SPSS... 为了探究非正式组织视角下煤矿工人不安全行为的形成路径,找寻影响煤矿工人不安全行为的因素,在现有研究基础上,提出组织环境和社会网络关系对煤矿工人不安全行为具有导向性的假设,通过编制量表、发放问卷的方式收集数据资料,运用SPSS分析软件、AMOS建模工具进行数据处理和模型拟合,确定了煤矿工人不安全行为的形成路径。结果表明:组织环境和社会网络直接或间接作用于煤矿工人不安全行为;不安全行为形成有2条主路径,分别是组织影响→不安全监督→不安全行为前提条件→煤矿工人不安全行为、关联程度→依赖关系→煤矿工人不安全行为;通过对改善的组织环境和行为监管社会网络关系,提升煤矿工人非正式组织氛围,可以有效减少煤矿工人不安全行为的发生,为煤矿企业管理决策提供新思路。 展开更多
关键词 非正式组织 不安全行为 煤矿工人 组织环境 社会网络关系 安全管理 企业管理
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基于卷积神经网络算法的城市轨道交通施工人员不安全行为智能识别技术
13
作者 郭飞 孔恒 乔国刚 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第3期230-233,239,共5页
[目的]施工人员的不安全行为是城市轨道交通施工事故发生的根本因素,传统的管理模式在约束人的不安全行为方面存在不足,因此需借助高精度定位技术和智能识别技术,从主观上消除事故隐患。[方法]介绍了城市轨道交通施工人员不安全行为的... [目的]施工人员的不安全行为是城市轨道交通施工事故发生的根本因素,传统的管理模式在约束人的不安全行为方面存在不足,因此需借助高精度定位技术和智能识别技术,从主观上消除事故隐患。[方法]介绍了城市轨道交通施工人员不安全行为的产生机理。结合UWB(超宽带无线通信)高精度定位技术、摄像机自标定技术及基于卷积神经网络算法的智能识别技术,搭建了具有定位、感知、识别、预警及通信功能的一体化智能管理平台。以安全帽识别为例,构建了安全帽识别拓扑流程图,对基于卷积神经网络算法的施工人员不安全行为识别的算法进行了测试。[结果及结论]测试结果表明,该算法可实现对施工现场未佩戴安全帽人员的识别,验证了该算法的准确性。该技术实现了对城市轨道交通施工人员不安全行为的智能识别预警。 展开更多
关键词 城市轨道交通 施工安全 不安全行为 智能识别技术 卷积神经网络算法
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矿工不安全行为的双重加工机制研究
14
作者 祁慧 孟令俊 +1 位作者 曹家琳 孙艺宁 《煤炭工程》 北大核心 2024年第2期199-205,共7页
矿工不安全行为研究是安全管理领域的经典问题,现有文献多从人因工程和行为经济学视角解释不安全行为的产生机制,少有文献关注矿工在“未经深思熟虑”状态下的不安全行为决策机制,本研究基于双系统理论建构矿工不安全行为双重加工机制... 矿工不安全行为研究是安全管理领域的经典问题,现有文献多从人因工程和行为经济学视角解释不安全行为的产生机制,少有文献关注矿工在“未经深思熟虑”状态下的不安全行为决策机制,本研究基于双系统理论建构矿工不安全行为双重加工机制解释模型。采用问卷调查方法调动矿工在系统2——即深思熟虑的状态下对25种不安全行为进行威胁评估,结果显示对于所有不安全行为,被调查者判断此类行为“经常发生”的比例远高于做出“低威胁评估”的人数比例,表明矿工在生产过程中确实存在运用系统1——“未经深思熟虑”的决策机制实施不安全行为的情形。在此基础上分析矿工采用系统1进行行为决策的影响因素,过去行为、时间压力、处理能力、认知动机、卷入程度及风险感知等因素是影响行为加工机制的主要因素,并据此提出了针对系统1状态下的不安全行为的管控策略。 展开更多
关键词 矿工 不安全行为 双系统理论 威胁评估
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复杂地质条件下智能化煤矿不安全行为综合防控研究
15
作者 华海洋 曹卫 何敏洁 《技术与创新管理》 2024年第1期81-86,118,共7页
不安全行为是引发煤矿事故的主要原因,不安全行为防控能有效遏制各类事故的发生。为了研究复杂地质条件下智能化煤矿不安全行为综合防控体系,首先确定了不安全行为影响因素,将影响因素按照个体、设备、环境、管理分为4大类,并细化为20... 不安全行为是引发煤矿事故的主要原因,不安全行为防控能有效遏制各类事故的发生。为了研究复杂地质条件下智能化煤矿不安全行为综合防控体系,首先确定了不安全行为影响因素,将影响因素按照个体、设备、环境、管理分为4大类,并细化为20个影响因素。然后,运用熵权法查找了人、机、环、管防控的关键点。最后,建立了不安全行为综合防控体系,该体系以减少和杜绝不安全行为为主线,以“基层建设、基础建设、基本功建设”为基础,以不安全行为事前源头预防、事中观察控制、事后奖惩溯源矫正为措施,对不安全行为进行全方位、全过程综合防控。 展开更多
关键词 智能化 不安全行为 影响因素 防控
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基于YOLOv5的加油站不安全行为检测算法研究
16
作者 张泽明 曹金凤 +2 位作者 贾舒安 薛茂林 彭博 《工业安全与环保》 2024年第5期80-85,91,共7页
针对传统方法检测加油站场景下人员不安全行为存在检测精度低、速度慢等问题,提出了改进的YOLOv5-MVB算法来检测加油站不安全行为(抽烟、打手机等)框架。首先,建立针对加油站场景的不安全行为数据集;其次,对不安全行为数据集进行图像增... 针对传统方法检测加油站场景下人员不安全行为存在检测精度低、速度慢等问题,提出了改进的YOLOv5-MVB算法来检测加油站不安全行为(抽烟、打手机等)框架。首先,建立针对加油站场景的不安全行为数据集;其次,对不安全行为数据集进行图像增强及改进Mosaic增强,提高数据集的泛化能力;然后,搭建改进的YOLOv5s网络结构,采用基于IoU度量距离的K-means算法对不安全行为数据集重新聚类,获得多组锚框,引入深度可分离卷积网络及多尺度注意力机制,提高网络的收敛速度与检测精度。实验结果表明:改进后的YOLOv5-MVB模型精度达到82.2%,精确率达到85.3%,召回率为77.1%,参数量只有8.15M,相比于原版YOLOv5s算法以及主流小目标检测算法(SSD、YOLO系列算法等)均可在保持较低参数量和计算量的情况下有效提高不安全行为的检测精度。所提算法实现了对加油站不安全行为的近实时检测,具有较好的推广应用价值。 展开更多
关键词 加油站 不安全行为 深度学习 机器视觉 YOLOv5
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基于SPA-MC的地铁施工作业人员不安全行为风险动态评估
17
作者 李晓云 姜吉坤 《辽宁工业大学学报（自然科学版）》 2024年第2期121-127,共7页
结合SPA与MC方法,从组织管理因素、作业人员个体因素、环境因素、技术因素四个维度建立指标体系,构建地铁施工作业人员不安全行为风险动态评估模型。以某地铁项目为例,对16个施工时段的作业人员不安全行为风险状态进行动态评估及预测。... 结合SPA与MC方法,从组织管理因素、作业人员个体因素、环境因素、技术因素四个维度建立指标体系,构建地铁施工作业人员不安全行为风险动态评估模型。以某地铁项目为例,对16个施工时段的作业人员不安全行为风险状态进行动态评估及预测。结果表明:地铁施工作业人员不安全行为风险为“低风险”,集对势及悲观势均整体向低风险等级发展;计算了稳态联系度,表现为同势,势力较强,基本安全,有向好发展的趋势。评价模型能够科学合理地反映施工作业人员不安全行为风险状态,为地铁施工单位动态评估作业人员不安全行为风险提供了新的评价方法。 展开更多
关键词 SPA-MC模型 地铁施工 不安全行为 动态评估
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基于计算机视觉技术的石化码头不安全行为智能识别
18
作者 高翔 王志远 徐亮 《石油化工自动化》 CAS 2024年第2期106-108,112,共4页
石化码头不安全作业行为会导致安全事故发生,造成人员生命财产损失。提出了一种利用计算机分析和处理图像或视频的计算机视觉技术,用于智能识别石化码头上人员作业时的不安全行为;介绍了该技术的数据采集、算法逻辑和特点,以及相关配套... 石化码头不安全作业行为会导致安全事故发生,造成人员生命财产损失。提出了一种利用计算机分析和处理图像或视频的计算机视觉技术,用于智能识别石化码头上人员作业时的不安全行为;介绍了该技术的数据采集、算法逻辑和特点,以及相关配套软件系统的部署方式和功能模块的作用。实际应用表明:该技术可以实现重点生产场所、重要高风险工作等的视觉监测,提升企业安全管理的效率。 展开更多
关键词 计算机视觉技术 石化码头 不安全行为 智能识别
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风险容忍度对员工不安全行为的影响研究
19
作者 高雪琦 王昭华 于菲菲 《工业安全与环保》 2024年第3期64-70,共7页
为识别不安全状态下风险容忍度关键影响因素,降低不安全行为发生概率,研究建立风险容忍度影响因素综合评价指标体系,采用李克特量表设计调查问卷并开展相关性统计分析,在此基础上构建多变量交互作用分析的结构方程模型,识别关键指标并... 为识别不安全状态下风险容忍度关键影响因素,降低不安全行为发生概率,研究建立风险容忍度影响因素综合评价指标体系,采用李克特量表设计调查问卷并开展相关性统计分析,在此基础上构建多变量交互作用分析的结构方程模型,识别关键指标并挖掘指标体系中决策层与风险容忍度的关联关系。结果显示:员工心理和工作性质与风险容忍度相关性显著,对不安全行为发生概率影响较大;生理因素、心理状态、工作性质、安全文化和外部环境与风险容忍度正向关联,关键决策层指标分别为员工体力、员工情绪、工作强度、作业过程监督和行业标准;个人安全素质和安全资源与风险容忍度负向关联,关键决策层指标分别为安全技能水平和现场防护措施。 展开更多
关键词 不安全状态 风险容忍度 员工不安全行为 结构方程模型
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基于层次分析法的煤矿工人不安全行为影响因素研究
20
作者 程蝶 舒仕海 +1 位作者 黄丹 张阳 《科技创新与生产力》 2024年第1期78-81,共4页
本文指出煤矿开采过程中,煤矿工人的不安全行为会直接或者间接导致了煤矿事故的发生。为了保证煤矿工人安全作业,本文基于层次分析法,对煤矿工人不安全行为影响因素进行了综合分析,主要针对1个一级指标、4个二级指标、16个三级指标进行... 本文指出煤矿开采过程中,煤矿工人的不安全行为会直接或者间接导致了煤矿事故的发生。为了保证煤矿工人安全作业,本文基于层次分析法,对煤矿工人不安全行为影响因素进行了综合分析,主要针对1个一级指标、4个二级指标、16个三级指标进行了研究,通过问卷设计、问卷调查和多位专家权重赋值得到了科学数据,对数据进行了分析处理,得出了主要影响煤矿工人不安全行为的因素,分析了具体原因,提出了相关的对策措施及建议,以期达到预防或者降低煤矿工人作业时事故的发生。 展开更多
关键词 煤矿 煤矿安全 不安全行为 层次分析法 影响因素 指标体系
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