建筑工地上多模态绊倒危险可供性检测

绊倒危险是建筑和制造工地事故的重要原因，超过三分之一的澳大利亚工伤发生于此[1]。当前安全巡检劳动密集且受人为易错性限制，使得从安全和经济角度自动检测绊倒危险颇具吸引力。绊倒危险对现代学习技术提出有趣挑战，因为其定义既取决于物体类型也取决于可供性；例如桌上的电线不是绊倒危险，但落在地面上时则是。为应对这些挑战，我们使用彩色和两类深度图像，对11种不同的彩色与深度融合方法（包括4种融合和1种非融合方法）的性能特征进行了全面调查。在活跃建筑工地4层楼和2000m$\mathrm{^{2}}$上超过600个标注绊倒危险处进行训练和测试，该方法能够区分不同物理配置下的相同物体（见图1）。我们的多模态绊倒检测器通过融合彩色和深度信息，在F1分数上取得4%的绝对提升，优于仅彩色检测器。这些调查结果和广泛公开的数据集使我们向辅助或全自动工地安全巡检系统更近一步。