使用腕带式生物传感器评估施工任务中工人的风险感知
信号处理
2019-08-15 v1 人机交互
摘要
建筑行业呈现出高频率与高严重度的事故。建筑事故是不安全工作条件与工人不安全行为之间相互作用的结果。鉴于此关系，风险感知由个体在工作期间对潜在工作危害的响应所决定。因此，风险感知对于理解工人的不安全行为至关重要。既有的工人风险感知评估方法主要依赖问卷与访谈。然而，这些事后方法局限于监测风险感知的动态变化及在施工现场开展调查，可能对工人造成负担。此外，这些方法常受自我报告偏差之苦。为克服既往主观度量的局限，本研究旨在利用从工人腕带式生物传感器获取的生理信号[如皮电活动(EDA)]，开发一种客观且连续预测建筑工人风险感知的框架。为实现该目标，在八名建筑工人于现场执行常规任务时收集其生理信号。应用多种滤波方法以排除信号中记录的噪声，并提取工人在经历不同风险水平时的各类信号特征。随后，训练一个监督式机器学习模型以探索所收集生理信号用于风险感知预测的可行性。结果表明，基于腕带采集的EDA数据的特征对于持续监测工人工作期间的风险感知是可行且有用的。本研究通过开发一种连续监测工人风险感知的非侵入手段，增进了对建筑工人风险感知的深入理解。
引用
@article{arxiv.1908.05133,
title = {Assessing Workers Perceived Risk During Construction Task Using A Wristband-Type Biosensor},
author = {Byungjoo Choi and Gaang Lee and Houtan Jebelli and SangHyun Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.05133},
year = {2019}
}