發(fā)布時間：2020-11-08 21:12

　　 及時有效地分析和跟蹤施工人員活動對于施工現(xiàn)場的安全、質(zhì)量和效率管理至關(guān)重要。傳統(tǒng)的直接觀察的監(jiān)測方式不僅是對人力資源的耗費(fèi),并且最終結(jié)果往往是由觀察者的主觀意識判斷所決定的。與這種傳統(tǒng)的方式相比,采用自動化的數(shù)據(jù)收集方式來跟蹤和監(jiān)測勞動力更具優(yōu)勢。為彌補(bǔ)單一傳感技術(shù)采集維度不足的缺陷和集成傳感技術(shù)對系統(tǒng)靈活性的限制以及圖像傳感技術(shù)受光照影響的不穩(wěn)定性,本文采用智能手機(jī)作為數(shù)據(jù)的采集工具,建立施工人員活動識別模型。智能手機(jī)可以看作是一個單節(jié)點(diǎn)的集成傳感設(shè)備,既滿足數(shù)據(jù)采集維度的需求,又可以適應(yīng)復(fù)雜的施工環(huán)境。本文以樓板鋼筋工種的施工活動為研究對象,首先根據(jù)鋼筋工的施工流程和工藝確定了8種活動類型,分別為站立、行走、蹲、清理模板、提取和放置鋼筋、鋼筋定位、綁扎鋼筋、放置墊塊,并對活動過程中人體部位特征進(jìn)行分析,以此來確定數(shù)據(jù)的采集部位。在數(shù)據(jù)采集開始之前,將智能手機(jī)用手機(jī)臂帶固定在實(shí)驗人員的右手腕部和右腿中上部,以此來收集實(shí)驗人員模擬施工人員活動時的加速度和傾角數(shù)據(jù),并使用Orion-CC軟件調(diào)取出智能手機(jī)采集到的數(shù)據(jù)信息。由于兩部手機(jī)采集到的數(shù)據(jù)在時間節(jié)點(diǎn)上不能完全吻合,為減少由此帶來的誤差,本文建立了“小于0.1s”準(zhǔn)則對數(shù)據(jù)進(jìn)行時序性預(yù)處理,再提取平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、四分位距(IQR)、偏度、協(xié)方差特征值。最后通過決策樹中的CART算法建立分類訓(xùn)練模型,并采用“交叉驗證法”對模型進(jìn)行驗證和評估。最終的測試結(jié)果顯示對于樣本個體的平均分類準(zhǔn)確率為95.45%,預(yù)測準(zhǔn)確率為92.98%;樣本總體的分類準(zhǔn)確率為89.85%,預(yù)測準(zhǔn)確率為94.91%。模型的識別結(jié)果驗證了基于智能手機(jī)采集數(shù)據(jù)下的決策樹模型可以用于施工人員的復(fù)雜施工活動識別。在此基礎(chǔ)上,本文以施工效率管理為例對該模型在施工管理領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行分析,建立了以“有效工作率”為評價指標(biāo),“時間比例模型”和“施工工序圖譜”為輔助管理工具的施工效率評價方法。在理論上證明了該方法的合理性和有效性。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TU755
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景、目的及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 施工現(xiàn)場管理研究現(xiàn)狀
        1.2.2 建筑施工中信息采集技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 施工人員監(jiān)測與管理方面的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 智能手機(jī)在人體活動識別中的應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)框架
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 具體的章節(jié)內(nèi)容安排
2 基于傳感設(shè)備采集數(shù)據(jù)的活動識別研究基礎(chǔ)
    2.1 活動信息數(shù)據(jù)的采集
        2.1.1 人體活動識別研究中的數(shù)據(jù)采集設(shè)備
        2.1.2 傳感設(shè)備采集位置的選取
        2.1.3 用于人體活動識別研究中的采樣頻率
    2.2 特征值提取技術(shù)
    2.3 人體活動識別研究中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究
    2.4 模型驗證方法介紹
3 基于智能手機(jī)采集數(shù)據(jù)的施工活動識別
    3.1 人體活動分析及數(shù)據(jù)庫建立
        3.1.1 施工活動分類設(shè)計
        3.1.2 施工活動數(shù)據(jù)信息收集及數(shù)據(jù)庫構(gòu)建
    3.2 傳感數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.3 加速度和角度信號的特征值提取
    3.4 基于決策樹算法的施工活動分類與識別
        3.4.1 添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽
        3.4.2 決策樹CART模型的建立與驗證
        3.4.3 基于CART樹模型的施工活動識別
4 基于智能手機(jī)采集數(shù)據(jù)的施工活動識別分析與應(yīng)用
    4.1 CART樹模型的分類性能分析
    4.2 CART樹模型的識別性能分析
    4.3 CART樹模型在施工工作效率中的應(yīng)用分析
5 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 陳江明;高迎伏;;基于DEA的建筑施工企業(yè)效率評價[J];牡丹江大學(xué)學(xué)報;2008年04期

本文編號：2875349