本文是一篇生產管理論文，本文所提出的方法能有效檢測施工作業人員的反光衣和安全帽佩戴，并與PDCA循環法相結合，進一步降低施工生產中的人工監督成本，避免施工作業領域安全事故的發生，促進施工生產領域的安全管理體系的智能化發展。
第1章 緒論
1.1研究背景及意義
隨著我國經濟的蓬勃發展，建筑行業也呈現出飛速增長的態勢。截至2023年底，全國就業人員74041萬人，全年建筑業增加值85691億元[1]。從整體上來看，建筑行業對維持社會經濟穩定有著重大的貢獻，是我國經濟的重要支柱之一，長期以來為社會提供了大量的就業崗位。然而，由于建筑工地等施工建設場所大多暴露在外部環境中，因此安全風險因素會較其他行業多，而導致事故發生率較高[2]。安全生產也成為了國家及各級政府最為關注和重視的問題，許多生產及施工場地仍存在著嚴重的安全隱患，所以穿戴個人防護裝備可以保護工人，減少受傷甚至死亡，降低生產安全事故的發生[3]。但在現實情況中卻存在許多未佩戴或未正確佩戴安全帽的情況，如天氣悶熱、工人自身缺乏安全意識等。此外，在大多數建筑工地中的安全管理人員很難持續性的監控建筑工人是否戴安全帽和穿反光衣，從而導致諸多生產安全事故。數據顯示，我國2020年在房屋市政工程中關于生產安全的事故共發生689起，有794名工人在生產活動中死亡。其中，高處墜落事故407起占總數的59.07％；83起物體打擊事故，占12.05％[4]。同樣，根據英國健康與安全管理局（HSE）的數據顯示，2022/2023年英國有135名工人遭受致命傷害，從高處墜落是最嚴重的致命事故占29.6%，而被物體撞擊也占比21.5%[5]。安全帽通過吸收物體直接擊打頭部的沖擊來保護工人，研究表明，施工工人佩戴安全帽是降低從高處墜落時顱骨骨折、頸部扭傷和腦震蕩概率的有效方法[6]。同時，安全帽還可以降低撞擊造成嚴重腦損傷的可能性[7]。
安全帽、反光衣等個人安全防護用品的使用，能為施工現場的工作人員提供必要的保護，顯著降低安全事故的發生，特別在工業生產、交通工程及戶外工作或施工工作中都起著重要的安全保障作用。自上世紀末以來，我國為了規范安全生產，保障人民的生命財產安全，陸續出臺了《中華人民共和國安全生產法》[8]和《建設工程安全生產管理條例》[9]等一系列法律法規并形成安全管理框架，以各級政府的相關政策作為指導的安全生產約束體系，但是在建筑業領域中的安全事故仍舊層出不窮[10]。此外，大部分企業依然用傳統的方式監察工人是否佩戴安全防護用具，然而由于區域多、對象復雜等原因容易造成監管人員極易疲勞，很難實現及時和有效的管理[11]。從施工人員本身實際情況來看，存在個別人員安全意識薄弱[12]，心存僥幸心理，如未佩戴安全防護用具或隨意取下等情況而造成安全事時有發生[13]。
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1.2國內外研究現狀
由于施工作業中不安全因素存在多樣性以及所涉及的內外部環境的復雜性，施工生產安全管理領域已經吸引了眾多學者進行深入研究。通過探索制定科學、全面的管理思路，落實有效的管理措施，以達到降低項目施工安全事故發生、保證施工安全作業以及滿足業務需求的目的。
1.2.1施工生產安全管理研究現狀
施工建筑行業的傷亡率普遍高于其他行業，通過在設計階段識別危險并進行風險規劃，構建安全管理體系能有助于預防安全事故的發生[15]。Jin等人通過分析建筑安全領域有影響力的513篇期刊文章，提出了應用信息技術、制定施工人員相關得安全管理計劃、進行危險識別和風險評估等為未來施工生產領域的主要研究方向[16]。Zheng指出建筑施工的工藝復雜，構建安全事故防控指標體系能確保職工安全[17]。Wang等認為安全管理重在事故預防，提出實現零事故安全理論的重點的六大基本因素，為實現零事故提供最大的影響的有效安全措施[18]。Mahdinia等采用模糊層次分析法研究建筑工程安全風險評價的特點，提出加強技術檢查和危險檢測能夠有助于減少建筑項目中發生事故的風險[19]。此外，還能通過利用圖像識別技術來提高建筑工人的安全性[20]。Soltanzadeh等人基于項目管理知識體系和可持續性方法，以及采用風險評估的方法實現建設工程安全事故的減少[21]。李楊針對施工安全生產監督檢查缺失等問題，構建了建筑施工安全管理總框架并提出一種全新的管理方案，進一步促進施工安全的提升[22]。左晨等指出安全管理主要風險因素包括設備、材料和人員等，通過風險預估并制定防控措施能降低施工現場安全事故的發生概率[23]。
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第2章 相關概念與理論基礎
2.1施工生產與智能化安全管理
施工生產涵蓋了從工程規劃到實際建設、再到最終完成的整個建筑過程。通過施工人員將設計圖紙轉化為實際的建筑產品，施工生產是一個復雜而系統的過程，涉及多個方面的管理和協調，旨在高效、安全、環保地完成工程建設任務，為社會創造更多的價值。在施工生產過程中，施工人員除施工生產外還需要考慮如何有效地管理施工現場，確保施工過程的順利進行，同時遵守相關的安全規定和環保要求。
安全管理是全方位、全過程、全員的管理，涵蓋安全隱患管理、安全監督管理、安全生產法制管理、設施設備管理等方面。通過進行計劃、組織、控制和決策等應對施工生產過程中遇到的安全問題，保護施工生產過程中人員的安全，達到安全生產目標。在工程項目施工生產中的不安全因素主要包括人的不安全行為等，而安全管理的主要任務是發現和消除隱患源，預防和消除各類風險因素，以防止施工建設過程中發生事故，保證員工的人身和財產安全，維持生產過程的正常運轉，并提高企業的經濟效益和社會效益。
智能化安全管理是指將信息化、智能化等技術與項目施工安全管理相結合，并在施工作業人員的安全監督管理等方面進行應用，實現施工生產數據的自動采集、自動檢查，對安全指標進行自動評估，從而形成更加科學、完善的施工生產現場安全管理新模式。通過全面、智能、實時的對施工生產環節中的關鍵要素進行監控，能更好的實現面向施工生產項目的多方協作、多層次聯動、智能管控、集成高效的管理體系，提升項目安全管理水平及管理效率，實現施工生產安全的目標。將智能化安全管理用于識別施工作業人員的安全帽、反光背心等防護用品配帶情況，能進一步降低施工現場的安全隱患。
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2.2 YOLO算法
2.2.1 YOLOv5算法
Ultralytics團隊提出的YOLOv5算法分別有s、m、l和x四種不同尺寸的網絡結構，隨著模型系數（depth_multiple和width_multiple）的不斷增加，模型也越大，參數和網絡也逐漸加深加寬[59]。 
YOLOv5的網絡結構分別由輸入端、骨干模塊、頸部模塊和輸出模塊4個部分組成，如圖2-1所示。骨干網絡（Backbone）由Conv模塊、C3模塊和SPPF模塊組成，輸入的圖片在經過Focus模塊時會對圖片進行切片操作，然后得到4張長寬都為原來1/2的圖片。因此一張3通道的圖片經過切片操作后變成12通道，再經過卷積后得到的特征圖為32通道，從而能夠更方便C3模塊進行特征提取，如圖2-2所示。經過多次的下采樣和特征提取后，SPPF模塊將局部特征與全局特征進行融合，進一步豐富特征圖的表達能力[60]。在網絡模型的頸部使用FPN+PAN結構，用FPN預測不同特征層，使頂層特征通過上采樣后與低層特征相融合[61]，用PAN將低層的基礎信息傳播到高層。此外，在輸出部分使用了3個不同尺寸的特征輸入進行預測以克服傳統CNN網絡只檢測高層特征的局限性。

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第3章 基于YOLO_CA的安全帽佩戴檢測研究 ............................... 13
3.1 數據集與實驗平臺 .............................. 13
3.1.1數據集構建與標注 ..................................... 13
3.1.2實驗平臺 ...................................... 14
第4章 基于目標檢測的反光衣穿戴檢測研究 ........................ 30
4.1數據采集與標注 ............................... 30
4.2實驗平臺 ......................................... 31
4.3模型改進與網絡結構 ............................. 32
第5章 檢測系統構建與PDCA監管策略 ....................... 42
5.1系統功能設計 ...................................... 42
5.2系統實現與應用 ....................................... 43
第5章 檢測系統構建與PDCA監管策略
5.1系統功能設計
安全帽反光衣檢測系統的系統架構圖如圖5-1所示，安全帽和反光衣檢測系統主要包括用戶登錄、注冊、安全帽和反光衣的圖片和圖片文件夾檢測、視頻檢測、實時檢測、檢測結果保存以及檢測統計這7個功能模塊，檢測系統的核心為預先訓練好的安全帽和反光衣目標檢測模型。首先是用戶登錄界面，判斷系統用戶是否登錄，登錄成功則進入檢測系統，若新用戶沒有用戶名和密碼可以先進行注冊然后再登錄。在進入檢測主界面后可選擇檢測模型，其中hat_best.pt為安全帽佩戴檢測模型，reflect_best.pt為反光衣檢測模型，選擇好模型后即可按需進行相應的圖像檢測。

生產管理論文參考

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第6章   總結與展望
6.1研究結論
安全帽能減少被物體撞擊時對頭部的損傷并降低安全事故的發生概率，反光衣中的特殊材料能夠增加施工作業人員在夜間或低光條件下的可見性，從而提高施工作業人員的安全性。穿戴好反光衣和安全帽能有效的保障施工作業人員的生命安全，顯著降低施工生產事故的發生率。而傳統的人工查看監控等監管方式的管理范圍有限且人工易于疲勞，監督管理成本高，未充分利用日常施工生產中產生的海量數據，從而造成監管漏洞大、效率低等問題。所以，本文基于施工作業生產場景，首先通過構建安全帽和反光衣穿戴檢測的數據集，提出安全帽檢測的算法模型YOLO_CA和反光衣檢測的算法模型YOLO-3S。其次，通過搭建反光衣和安全帽穿戴檢測系統，實現智能化方式下對施工作業生產的安全監督管理，進一步替代人工監管。最后，將智能化監管方式與PDCA循環法相結合，提高實際施工生產中的安全監督管理效率，解決實際施工生產管理中的重點與難點問題。本文主要完成的研究工作如下：
1. 通過改進YOLOv5目標識別算法從而提出了輕量級的安全帽佩戴檢測模型YOLO_CA，該模型主要通過加入CA注意力機制、Ghost模塊和DWConv模塊實現模型整體尺寸的降低，從而能更好的解釋冗余信息，節省模型參數和運行成本，讓模型更輕量，檢測效果更好。此外，通過大量的對比實驗表明，本文所提出的安全帽佩戴檢測模型YOLO_CA在精度、召回率、mAP值和FPS值等指標上都取得了良好的效果，能用于實際的施工作業生產等復雜場景中，并能提高安全監管效能。
2. 構建了反光衣檢測數據集和反光衣檢測模型YOLO-3S。構建的反光衣數據集Reflective-vest共2480張圖像，其構成分別為公開數據集201張、網絡下載458張、現場實際拍攝1146張以及現有安全帽數據集中篩選675張。通過改進YOLOv8n算法，提出了反光衣檢測模型YOLO-3S，在原模型加入SENet網絡模塊、高效卷模塊ScConv和無參注意力機制SimAm，實現了模型的輕量化并提高了檢測效果。模型的mAP值和模型權重分別為90.3%和5.5M，并通過消融實驗表明該模型在提高施工人員的反光衣穿戴檢測效果的同時實現模型輕量化，滿足實際的施工生產中的需求，實現智能化助力施工安全生產。
參考文獻（略）