2024年 第33卷 第2期
《工程（英文）》 >> 2024年 第33卷 第2期 doi: 10.1016/j.eng.2023.10.004
基于人体姿态估计信息的工人施工活动分析
a School of Civil Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China
b School of Automation, Chongqing University, Chongqing 400044, China
c Department of Civil Engineering, The Pennsylvania State University, Middletown, PA 17057, USA
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摘要
识别工人的施工活动或行为可以帮助管理者更好地监控劳动效率和施工进度。然而，目前的施工工人活动分析依赖于人工观察和记录，这消耗了大量的时间和人力成本。研究人员已经致力于监测工地上工人的施工行为，但当多个工人一起工作时，现有的研究不能准确和自动地识别施工活动。本研究提出了一个深度学习框架，用于自动分析多个工人的施工活动。在这个框架中，设计并使用了多个深度神经网络模型来完成工人关键点提取、工人跟踪和工人施工活动分析。设计的框架在实际建筑工地进行了测试，对多个工人的活动进行了识别，表明该框架用于自动监控工作效率的可行性。
京公网安备 11010502051620号
