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    基於深度學習與物聯網之道路施工職安監控系統
    (2022) 游孟修; Yu, Meng-Hsiu
    目前新北市、台北市、桃園市、高雄市在道路挖掘施工時皆規定需要在 工地架設攝影機來即時錄影監控,本研究為了能監控攝影模組的狀態,透過 SSTP 與攝影模組的路由器建立連線以取得溫度、電壓等數值,再使用 Node.js 建立監控平台,記錄攝影機的運作狀態,並偵測回傳的數值,若發現異常狀 態,則使用 Line Notify 推播,以降低監控人員需要觀看螢幕的時間,並更容 易找出設備異常的可能原因。此外,本研究運用 YOLOv5 深度學習之方式建立職安狀態辨識模型, 並與其他物件偵測演算法比較。使用模型即時對施工監控影像進行物件偵測, 記錄違規的樣態,如未配戴安全帽或未配戴反光背心的施工人員,系統將違 規的時間點記錄下來,若超出一定的時間範圍就以 Line Notify 推播,期望減 少施工時發生意外的可能性。

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