建筑工地工人安全的实时尖叫检测与位置估计

建筑行业面临高风险，事故频发，工人们常陷入需要快速响应的危险境地。传统的安全监测方法，包括可穿戴传感器和GPS，在遮挡或室内条件下往往失效。本研究提出了一种专为建筑工地设计的新型实时尖叫检测与定位系统，尤其适用于低资源环境。该系统集成了Wav2Vec2和Enhanced ConvNet模型进行精确的尖叫检测，结合GCC-PHAT算法在混响条件下实现稳健的时延估计，再通过基于梯度下降的方法在噪声环境中实现精确的位置估计。本方法融合了上述技术，实现了高检测精度和快速定位，从而减少误报并优化应急响应。初步结果表明，该系统不仅能在建筑噪声中准确检测到求救呼叫，还能可靠地识别呼叫者的位置。该方案显著提升了工人安全，有望在高风险职业环境中得到广泛应用。用于训练、尖叫检测评估、位置估计以及集成框架的脚本将发布于：https://github.com/Anmol2059/construction_safety。