Monocular 2D Camera-based Proximity Monitoring for Human-Machine Collision Warning on Construction Sites

要約

機械との衝突事故は、建設現場における死傷者の主な原因の 1 つです。
人間と機械の衝突を避けるために作業員の接近を監視することは、建設の安全管理において大きな懸念を引き起こしています。
既存の方法は、広範囲に適用するには手間とコストがかかりすぎるか、正確なモニタリングのための空間認識が不足しています。
したがって、本研究では、リアルタイムの人機衝突警報を実現するために、通常の 2D カメラのみを使用する近接監視のための新しいフレームワークを提案します。このフレームワークは、2D 画像から空間情報を認識するための単眼 3D 物体検出モデルとポストカメラを統合するように設計されています。
処理分類モジュールを使用して、近接性を 4 つの事前定義されたカテゴリ (「危険」、「潜在的に危険」、「懸念」、および「安全」) として識別します。
システムの開発と評価を容易にするために、3D アノテーションが付けられた 22,000 枚の画像を含む仮想データセットが構築され、公開されます。
実験結果は、トレーニングされた 3D 物体検出モデルが 20 メートル以内で 75% のルーズ AP を達成することを示しています。
さらに、実装されたシステムはリアルタイムであり、カメラキャリアに依存せず、さまざまなサイズのマシンの指定された設定の下で 50 メートル以内で約 0.8 の F1 を達成します。
この研究は、2D カメラのみを使用した近接監視の可能性と実現可能性を予備的に明らかにし、人間と機械の衝突を早期に警告するための有望で経済的な新しい方法を提供します。

要約(オリジナル)

Accident of struck-by machines is one of the leading causes of casualties on construction sites. Monitoring workers’ proximities to avoid human-machine collisions has aroused great concern in construction safety management. Existing methods are either too laborious and costly to apply extensively, or lacking spatial perception for accurate monitoring. Therefore, this study proposes a novel framework for proximity monitoring using only an ordinary 2D camera to realize real-time human-machine collision warning, which is designed to integrate a monocular 3D object detection model to perceive spatial information from 2D images and a post-processing classification module to identify the proximity as four predefined categories: Dangerous, Potentially Dangerous, Concerned, and Safe. A virtual dataset containing 22000 images with 3D annotations is constructed and publicly released to facilitate the system development and evaluation. Experimental results show that the trained 3D object detection model achieves 75% loose AP within 20 meters. Besides, the implemented system is real-time and camera carrier-independent, achieving an F1 of roughly 0.8 within 50 meters under specified settings for machines of different sizes. This study preliminarily reveals the potential and feasibility of proximity monitoring using only a 2D camera, providing a new promising and economical way for early warning of human-machine collisions.

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