【技术实现步骤摘要】
一种施工事故致因行为的风险定量评估方法及系统
本专利技术涉及施工安全领域，尤其涉及一种施工事故致因行为的风险定量评估方法及系统。
技术介绍
目前的隧道施工安全管理工作主要依赖于对作业人员的安全教育和管理员的日常巡视，虽然具备完善的规章制度，但管控成效难以提升，从而导致安全监管工作效率低下。由于作业人员的不规范行为无法被及时监测预警，使得安全事故屡屡发生，然而现有的风险评估技术多采用静态定性分析方法，流程较为复杂，且隐患排查指标不明确，难以适应于复杂的隧道施工风险分析。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种施工事故致因行为的风险定量评估方法及系统，通过结合深度学习方式可实现对复杂隧道施工行为的风险评估，具备较高的可靠性。为了解决上述问题，本专利技术提出了一种施工事故致因行为的风险定量评估方法，所述方法包括：建立基于系统动力学的隧道施工作业行为安全风险模型，获取施工事故的所有致因行为；基于深度学习的人体结构数字化表征模型，结合逆变换处理后的空间转移网络获取...
【技术保护点】
1.一种施工事故致因行为的风险定量评估方法，其特征在于，所述方法包括：/n建立基于系统动力学的隧道施工作业行为安全风险模型，获取施工事故的所有致因行为；/n基于深度学习的人体结构数字化表征模型，结合逆变换处理后的空间转移网络获取作业人员的人体骨骼关节点数据集；/n通过图卷积网络对所述人体骨骼关节点数据集进行特征提取，基于所述所有致因行为识别出所述作业人员的当前行为动作；/n基于贝叶斯网络对所述当前行为动作的风险等级进行定量评估。/n
【技术特征摘要】
1.一种施工事故致因行为的风险定量评估方法，其特征在于，所述方法包括：
建立基于系统动力学的隧道施工作业行为安全风险模型，获取施工事故的所有致因行为；
基于深度学习的人体结构数字化表征模型，结合逆变换处理后的空间转移网络获取作业人员的人体骨骼关节点数据集；
通过图卷积网络对所述人体骨骼关节点数据集进行特征提取，基于所述所有致因行为识别出所述作业人员的当前行为动作；
基于贝叶斯网络对所述当前行为动作的风险等级进行定量评估。
2.根据权利要求1所述的风险定量评估方法，其特征在于，所述建立基于系统动力学的隧道施工作业行为安全风险模型，获取施工事故的所有致因行为包括：
利用风险分解结构分析方法获取隧道施工过程中的典型事故的影响因素，并基于所述影响因素构建施工行为风险影响体系；
基于所述施工行为风险影响体系确定模型边界条件，并结合所述模型边界条件建立系统动力学方程；
设置模型变量参数，并将所述模型变量参数与所述系统动力学方程进行融合，生成系统动力学模型；
利用系统动力学仿真软件建立针对所述系统动力学模型的仿真模拟环境，确定对施工事故造成影响的所有致因行为。
3.根据权利要求2所述的风险定量评估方法，其特征在于，所述结合所述模型边界条件建立系统动力学方程包括：
基于所述模型边界条件，建立流位流率系；
对所述流位流率系进行反馈环分析，获取施工行为风险的主导反馈环；
联合所述主导反馈环与一阶子系统方程，建立系统动力学方程。
4.根据权利要求3所述的风险定量评估方法，其特征在于，所述一阶子系统方程为：
LEV.K＝LEV.J+(DT)(RT.JK)
RT.JK＝CONST*DISC.K
DISC.K＝GL-LEV.K
其中，LEV为状态变量，DT为时间间隔，RT为速率变量，CONST为比例常数，DISC为偏差，GL为目标值，K表示当前时刻，J表示上一时刻。
5.根据权利要求1所述的风险定量评估方法，其特征在于，所述基于深度学习的人体结构数字化表征模型，结合空间转移网络获取作业人员的人体骨骼关节点数据集包括：
通过摄像头采集作业人员的图像数据，并对所述图像数据进行预处理；
基于深度残差网络对预处理后的图像数据进行多区域特征提取，获取所述作业人员的各个区域定位信息；
搭建堆叠沙漏网络结构，并将所述各个区域定位信息导入所述堆叠沙漏网络结构进行多尺度特征提取，输出所述作业人员的各部分骨骼点信息；
基于逆变换处理后的空间转移网络对所述各部分骨骼点信息进行坐标映射，获取所述作业人...
【专利技术属性】
技术研发人员：何华刚，陈再励，胡东涛，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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