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낮은 상황 인식은 건설 현장에서의 안전 사고에 기여합니다. 기존의 딥 러닝(DL) 기반 애플리케이션은 작업자가 주변 환경을 완전히 이해하기 위해 필수적인 맥락특화 및 상호작용 피드백을 제공할 능력이 부족합니다. 본 논문은 시각적 건설 안전 질의 시스템(Visual Construction Safety Query, VCSQ)을 제안합니다. 이 시스템은 실시간 이미지 캡셔닝(Real-time Image Captioning, IC), 안전 중심의 시각 질문 답변(Visual Question Answering, VQA), 키워드 기반 이미지-텍스트 검색(Image-Text Retrieval, ITR)을 포함하며, 헤드 마운트형 증강 현실(AR) 장치와 통합되어 있습니다. 시스템 유효성 검증에는 벤치마크와 현실 세계의 이미지가 포함됩니다. ITR 모듈은 Recall@5와 @10에 대해 각각 0.801과 0.835의 높은 리콜 비율을 기록했습니다. VQA 모듈은 89.7%의 정확도를 달성했으며, IC 모듈은 0.449의 SPICE 점수를 보였습니다. 타당성 테스트와 설문 조사는 다양한 건설 시나리오에서 시스템의 실질적인 장점을 확인했습니다. 본 연구는 상호작용 DL 및 몰입형 AR의 미래 발전에 적응 가능한 통합 로드맵을 수립합니다.
Chen et al. (화,)는 이 문제를 연구했습니다.