持続可能なデジタル化建設における接触駆動型危険の正確な特定のためのシングルショット視覚関係検出

建設ロボットを作業者と並行して展開することは、不要な強制接触のリスクを伴い、これは重要な安全の懸念です。このような接触駆動型危険を正確に監視できるセマンティックデジタルツインに対処するために、著者らは、近接検出と関係検出を同時に実行できるシングルショット深層ニューラルネットワーク（DNN）モデルを提案します。作業者と建設ロボットが時には近くで協力する必要があるため、接触が危険イベントであると結論づける前に、彼らの関係も考慮する必要があります。この問題に対処するために、Pixel2Graphと呼ばれるユニークな2in1 DNNアーキテクチャを活用しました（すなわち、オブジェクト+関係の検出）。このDNNアーキテクチャの関係検出の可能性は、実場面の画像を使用したフォローアップテストによって確認され、オブジェクトのバウンディングボックスとクラスが与えられた場合に90.63%のrecall@5を達成しました。既存の近接監視手法と統合することで、シングルショット視覚関係検出はデジタルツインプラットフォームにおける接触駆動型危険の正確な特定を可能にし、作業者とロボットとの持続可能で安全なコラボレーションを実現するための重要なステップです。