Browsing by Author "王千瑞"

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    基於深度學習之職安監測系統開發
    (2023) 王千瑞; Wang, Chien-Jui
    在台灣，每年施工造成意外的比例與職業傷害皆位居前茅，對勞工的生命與產業的生產力造成重大影響，其中勞工不安全行為是意外發生的首要原因。防制此行為的傳統方式是在施工現場架設監視器或派人監工，但由於人力問題，監督的效果與效率並不理想，基於此本研究開發以深度學習為基礎之職安監測系統來協助施工現場的職安管理。科技的進步大幅提升影像辨識能力與速度，本研究利用經過模型架構優化和訓練過程優化的新穎物件偵測器YOLOv7，針對施工現場影像進行訓練並建立職安狀態辨識模型後，對施工中的影像進行偵測，將未符合職安規定的事件篩選出來，最後將辨識結果以LINE Notify即時通報。與YOLOv5演算法進行比較，YOLOv7模型在演算法有改進之外，本研究透過訓練資料集的修正與增加以及模型的重新訓練等方式改善職安監測系統的辨識能力，使模型的mAP提升了約4%。本研究所建立的辨識模型在訓練階段的最佳mAP@.5高達0.98，此高mAP@.5表示可減少誤報與漏報情況的發生。誤報率太高會造成現場施工的困擾，並對通報失去信心;漏報率太高代表違反職安事件的偵測效果不彰，此將影響即時預警的功能。高mAP@.5所帶來的效益將提升施工現場的安全管理，減少意外的發生，強化本研究在產業實務應用的可行性與價值性。