关键词：地铁施工;;机械车辆;;机器视觉;;风险评价
摘 要：随着地铁建设进程的迅速发展,地铁车站施工规模日益增大,给其安全管理带来了更大的挑战。土石方工程作为地铁车站施工中的关键环节,经常需要用到诸如挖掘机、挖掘装载机、自卸卡车等的机械车辆,以实现土体的开挖与运输。这些活动自如、频繁往来的机械车辆无疑给空间带来了风险,主要表现为其与行走的工人发生碰撞而造成的伤害事故。然而,即使事故总数有所下降,这种碰撞事故在各类伤害事故中的占比却没有明显的下降或改变。这说明需要对其有更深入的认知,并建立更为有效的控制预防措施。论文通过对地铁车站机械车辆作业的分析,结合事故致因理论,提出事故发生的物理原因和根本原因,试图从这两方面来进行事故的预防控制。一方面,利用机器视觉技术进行事故监测。机器视觉技术是许多国家的研究热点,已经取得了一些有效的成果。本文通过改进的更快区域卷积神经网络来识别施工现场的工人、挖掘机和人-机距离,并建立相应的安全规则表达危险状况,从而为现场管理人员开展工作提供依据。另一方面,通过分析机械车辆伤害事故危险因素,建立人、机、环、管四类因素的风险评价指标体系。然后运用层次分析法和模糊综合评价法对项目发生机械车辆伤害事故的风险进行评价,据此判断其是否有必要采取措施进行整改和预防。论文所提出的物体识别算法对工人和挖掘机都具有较高的精度,这对事故监测至关重要。事故监测的结果可以帮助现场的管理人员有针对性地进行管控。事故的模糊综合评价则可以从整个项目的角度表达风险状况,为企业、项目管理人员作出管理决策提供依据。
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