本文是一篇生產(chǎn)管理論文，本文所提出的方法能有效檢測施工作業(yè)人員的反光衣和安全帽佩戴，并與PDCA循環(huán)法相結(jié)合，進一步降低施工生產(chǎn)中的人工監(jiān)督成本，避免施工作業(yè)領(lǐng)域安全事故的發(fā)生，促進施工生產(chǎn)領(lǐng)域的安全管理體系的智能化發(fā)展。
第1章 緒論
1.1研究背景及意義
隨著我國經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，建筑行業(yè)也呈現(xiàn)出飛速增長的態(tài)勢。截至2023年底，全國就業(yè)人員74041萬人，全年建筑業(yè)增加值85691億元[1]。從整體上來看，建筑行業(yè)對維持社會經(jīng)濟穩(wěn)定有著重大的貢獻，是我國經(jīng)濟的重要支柱之一，長期以來為社會提供了大量的就業(yè)崗位。然而，由于建筑工地等施工建設(shè)場所大多暴露在外部環(huán)境中，因此安全風(fēng)險因素會較其他行業(yè)多，而導(dǎo)致事故發(fā)生率較高[2]。安全生產(chǎn)也成為了國家及各級政府最為關(guān)注和重視的問題，許多生產(chǎn)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(chǎn)安全事故的發(fā)生[3]。但在現(xiàn)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(shù)建筑工地中的安全管理人員很難持續(xù)性的監(jiān)控建筑工人是否戴安全帽和穿反光衣，從而導(dǎo)致諸多生產(chǎn)安全事故。數(shù)據(jù)顯示，我國2020年在房屋市政工程中關(guān)于生產(chǎn)安全的事故共發(fā)生689起，有794名工人在生產(chǎn)活動中死亡。其中，高處墜落事故407起占總數(shù)的59.07％；83起物體打擊事故，占12.05％[4]。同樣，根據(jù)英國健康與安全管理局（HSE）的數(shù)據(jù)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(xiàn)場的工作人員提供必要的保護，顯著降低安全事故的發(fā)生，特別在工業(yè)生產(chǎn)、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(guī)范安全生產(chǎn)，保障人民的生命財產(chǎn)安全，陸續(xù)出臺了《中華人民共和國安全生產(chǎn)法》[8]和《建設(shè)工程安全生產(chǎn)管理條例》[9]等一系列法律法規(guī)并形成安全管理框架，以各級政府的相關(guān)政策作為指導(dǎo)的安全生產(chǎn)約束體系，但是在建筑業(yè)領(lǐng)域中的安全事故仍舊層出不窮[10]。此外，大部分企業(yè)依然用傳統(tǒng)的方式監(jiān)察工人是否佩戴安全防護用具，然而由于區(qū)域多、對象復(fù)雜等原因容易造成監(jiān)管人員極易疲勞，很難實現(xiàn)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(fā)生[13]。
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1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
由于施工作業(yè)中不安全因素存在多樣性以及所涉及的內(nèi)外部環(huán)境的復(fù)雜性，施工生產(chǎn)安全管理領(lǐng)域已經(jīng)吸引了眾多學(xué)者進行深入研究。通過探索制定科學(xué)、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(fā)生、保證施工安全作業(yè)以及滿足業(yè)務(wù)需求的目的。
1.2.1施工生產(chǎn)安全管理研究現(xiàn)狀
施工建筑行業(yè)的傷亡率普遍高于其他行業(yè)，通過在設(shè)計階段識別危險并進行風(fēng)險規(guī)劃，構(gòu)建安全管理體系能有助于預(yù)防安全事故的發(fā)生[15]。Jin等人通過分析建筑安全領(lǐng)域有影響力的513篇期刊文章，提出了應(yīng)用信息技術(shù)、制定施工人員相關(guān)得安全管理計劃、進行危險識別和風(fēng)險評估等為未來施工生產(chǎn)領(lǐng)域的主要研究方向[16]。Zheng指出建筑施工的工藝復(fù)雜，構(gòu)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(yù)防，提出實現(xiàn)零事故安全理論的重點的六大基本因素，為實現(xiàn)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(fēng)險評價的特點，提出加強技術(shù)檢查和危險檢測能夠有助于減少建筑項目中發(fā)生事故的風(fēng)險[19]。此外，還能通過利用圖像識別技術(shù)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(xù)性方法，以及采用風(fēng)險評估的方法實現(xiàn)建設(shè)工程安全事故的減少[21]。李楊針對施工安全生產(chǎn)監(jiān)督檢查缺失等問題，構(gòu)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(fēng)險因素包括設(shè)備、材料和人員等，通過風(fēng)險預(yù)估并制定防控措施能降低施工現(xiàn)場安全事故的發(fā)生概率[23]。
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第2章 相關(guān)概念與理論基礎(chǔ)
2.1施工生產(chǎn)與智能化安全管理
施工生產(chǎn)涵蓋了從工程規(guī)劃到實際建設(shè)、再到最終完成的整個建筑過程。通過施工人員將設(shè)計圖紙轉(zhuǎn)化為實際的建筑產(chǎn)品，施工生產(chǎn)是一個復(fù)雜而系統(tǒng)的過程，涉及多個方面的管理和協(xié)調(diào)，旨在高效、安全、環(huán)保地完成工程建設(shè)任務(wù)，為社會創(chuàng)造更多的價值。在施工生產(chǎn)過程中，施工人員除施工生產(chǎn)外還需要考慮如何有效地管理施工現(xiàn)場，確保施工過程的順利進行，同時遵守相關(guān)的安全規(guī)定和環(huán)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(jiān)督管理、安全生產(chǎn)法制管理、設(shè)施設(shè)備管理等方面。通過進行計劃、組織、控制和決策等應(yīng)對施工生產(chǎn)過程中遇到的安全問題，保護施工生產(chǎn)過程中人員的安全，達到安全生產(chǎn)目標。在工程項目施工生產(chǎn)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(wù)是發(fā)現(xiàn)和消除隱患源，預(yù)防和消除各類風(fēng)險因素，以防止施工建設(shè)過程中發(fā)生事故，保證員工的人身和財產(chǎn)安全，維持生產(chǎn)過程的正常運轉(zhuǎn)，并提高企業(yè)的經(jīng)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(shù)與項目施工安全管理相結(jié)合，并在施工作業(yè)人員的安全監(jiān)督管理等方面進行應(yīng)用，實現(xiàn)施工生產(chǎn)數(shù)據(jù)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(xué)、完善的施工生產(chǎn)現(xiàn)場安全管理新模式。通過全面、智能、實時的對施工生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的關(guān)鍵要素進行監(jiān)控，能更好的實現(xiàn)面向施工生產(chǎn)項目的多方協(xié)作、多層次聯(lián)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(xiàn)施工生產(chǎn)安全的目標。將智能化安全管理用于識別施工作業(yè)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(xiàn)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(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，隨著模型系數(shù)（depth_multiple和width_multiple）的不斷增加，模型也越大，參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)也逐漸加深加寬[59]。 
YOLOv5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(wǎng)絡(luò)（Backbone）由Conv模塊、C3模塊和SPPF模塊組成，輸入的圖片在經(jīng)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(jīng)過切片操作后變成12通道，再經(jīng)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(jīng)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(wǎng)絡(luò)模型的頸部使用FPN+PAN結(jié)構(gòu)，用FPN預(yù)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(chǔ)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(yù)測以克服傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡(luò)只檢測高層特征的局限性。

生產(chǎn)管理論文怎么寫

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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(shù)據(jù)集與實驗平臺 .............................. 13
3.1.1數(shù)據(jù)集構(gòu)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(shù)據(jù)采集與標注 ............................... 30
4.2實驗平臺 ......................................... 31
4.3模型改進與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ............................. 32
第5章 檢測系統(tǒng)構(gòu)建與PDCA監(jiān)管策略 ....................... 42
5.1系統(tǒng)功能設(shè)計 ...................................... 42
5.2系統(tǒng)實現(xiàn)與應(yīng)用 ....................................... 43
第5章 檢測系統(tǒng)構(gòu)建與PDCA監(jiān)管策略
5.1系統(tǒng)功能設(shè)計
安全帽反光衣檢測系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)圖如圖5-1所示，安全帽和反光衣檢測系統(tǒng)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(jié)果保存以及檢測統(tǒng)計這7個功能模塊，檢測系統(tǒng)的核心為預(yù)先訓(xùn)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(tǒng)用戶是否登錄，登錄成功則進入檢測系統(tǒng)，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(yīng)的圖像檢測。

生產(chǎn)管理論文參考

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第6章   總結(jié)與展望
6.1研究結(jié)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(fā)生概率，反光衣中的特殊材料能夠增加施工作業(yè)人員在夜間或低光條件下的可見性，從而提高施工作業(yè)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(yè)人員的生命安全，顯著降低施工生產(chǎn)事故的發(fā)生率。而傳統(tǒng)的人工查看監(jiān)控等監(jiān)管方式的管理范圍有限且人工易于疲勞，監(jiān)督管理成本高，未充分利用日常施工生產(chǎn)中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，從而造成監(jiān)管漏洞大、效率低等問題。所以，本文基于施工作業(yè)生產(chǎn)場景，首先通過構(gòu)建安全帽和反光衣穿戴檢測的數(shù)據(jù)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(tǒng)，實現(xiàn)智能化方式下對施工作業(yè)生產(chǎn)的安全監(jiān)督管理，進一步替代人工監(jiān)管。最后，將智能化監(jiān)管方式與PDCA循環(huán)法相結(jié)合，提高實際施工生產(chǎn)中的安全監(jiān)督管理效率，解決實際施工生產(chǎn)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(xiàn)模型整體尺寸的降低，從而能更好的解釋冗余信息，節(jié)省模型參數(shù)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(yè)生產(chǎn)等復(fù)雜場景中，并能提高安全監(jiān)管效能。
2. 構(gòu)建了反光衣檢測數(shù)據(jù)集和反光衣檢測模型YOLO-3S。構(gòu)建的反光衣數(shù)據(jù)集Reflective-vest共2480張圖像，其構(gòu)成分別為公開數(shù)據(jù)集201張、網(wǎng)絡(luò)下載458張、現(xiàn)場實際拍攝1146張以及現(xiàn)有安全帽數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)模塊、高效卷模塊ScConv和無參注意力機制SimAm，實現(xiàn)了模型的輕量化并提高了檢測效果。模型的mAP值和模型權(quán)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(xiàn)模型輕量化，滿足實際的施工生產(chǎn)中的需求，實現(xiàn)智能化助力施工安全生產(chǎn)。
參考文獻（略）