在建筑运动数据标注系统中，个人防护装备（PPE）的缺失——特别是安全鞋和头盔——被严格归类为不安全活动。这种分类捕捉了特定的行为，例如主动摘下头盔或被动不穿戴专业防护鞋。
将缺少个人防护装备归类为“不安全活动”是自动化安全系统的基本数据点。它将工人的装备物理状态转化为数字合规指示器，使人工智能模型能够实时检测和标记保护风险。
分类背后的逻辑
定义不安全活动
运动库不只是将缺少装备简单地归类为“不合规”。相反，它们将摘下安全头盔或不穿安全鞋等行为直接标记为不安全活动。这使得数据标签与对工人造成的直接物理风险相一致。
物理屏障的功能
高性能的个人防护装备，包括专业的安全鞋和防护服，被认为是关键的物理屏障。标注系统将缺少这些装备视为移除了该屏障。因此，标签指示的是脆弱性，而不仅仅是程序错误。
对自动化监控的影响
穿戴状态是关键指标
在自动化系统中，个人防护装备的穿戴状态被用作确定安全合规性的主要指标。通过将鞋子和头盔的存在视为二元指标（穿戴 vs. 未穿戴），系统可以客观地评估单个工人的安全水平。
实现实时风险检测
精确的标注使人工智能模型能够超越一般监控。通过专门标记“摘下头盔”等行为，模型可以被训练来执行实时监控。这使得系统能够在建筑工地上立即识别个体保护风险。
数据标注中的关键考虑因素
精度是强制性的
一般性的标注不足以进行有效的人工智能训练。参考资料强调了精确标注特定行为的必要性。将所有安全违规行为归入一个标签会降低模型区分缺少鞋子和缺少头盔的能力。
区分行为与状态
有效的标注区分了摘下装备的行为和未穿戴它的状态。无论是“摘下安全头盔”（行为）还是“未穿戴专业安全鞋”（状态）都被捕捉到。这种粒度有助于系统理解不安全活动的背景。
为您的目标做出正确选择
为了有效地利用运动数据来保障建筑安全，请将您的标注策略与您的具体目标结合起来：
- 如果您的主要重点是人工智能模型训练：确保您的数据集将特定行为（例如，“摘下头盔”）与静态状态（例如，“未穿鞋”）分开，以提高模型的识别准确性。
- 如果您的主要重点是安全合规报告：汇总这些特定的“不安全活动”标签，以生成关于现场物理屏障被破坏频率的高层报告。
精确的数据标注是将原始视频片段转化为可操作的安全情报的桥梁。
总结表：
| 方面 | 分类/描述 | 关键目的/影响 |
|---|---|---|
| 缺少个人防护装备类别 | 不安全活动 | 标记对工人造成的直接物理风险 |
| 基本逻辑 | 移除关键物理屏障 | 将装备状态转化为数字合规 |
| 自动化监控 | 穿戴状态作为关键指标，实时风险检测 | 客观评估安全，即时识别风险 |
| 数据标注原则 | 精度（特定行为 vs. 静态状态）是强制性的 | 提高人工智能模型识别准确性和上下文 |
| 目标 | 人工智能模型训练 / 安全合规报告 | 根据具体的分析需求定制标注 |
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参考文献
- Yuanyuan Tian, Jiayu Chen. Construction motion data library: an integrated motion dataset for on-site activity recognition. DOI: 10.1038/s41597-022-01841-1
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