1. 本选题研究的目的及意义
随着建筑业的快速发展，建造现场安全事故频发，传统的安全管理模式已难以满足现代工程建设的需求。
建造现场工人安全管理是保障工人生命安全、促进项目顺利进行的关键环节，采用数据驱动的方式进行建造现场工人安全管理已成为行业趋势。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，数据驱动的安全管理已成为国内外研究热点，学者们从不同角度对此进行了探讨。
1. 国内研究现状
国内学者在建造现场工人安全管理方面已取得一定进展，主要集中在安全风险评估、安全行为识别、安全教育培训等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将在对建造现场工人安全管理现状进行分析的基础上，构建数据驱动的建造现场工人安全管理理论框架，并在此基础上进行安全行为识别、安全风险预警以及安全管理平台的设计与实现，最后通过案例研究验证研究成果的有效性。
1. 主要内容
1.建造现场工人安全管理现状分析：分析传统安全管理模式的弊端，阐述数据驱动的安全管理优势，并指出当前建造现场安全管理面临的挑战。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、案例分析法、数据挖掘方法等多种研究方法，具体步骤如下：1.文献研究阶段：通过查阅国内外相关文献，了解数据驱动安全管理、建造现场安全管理等领域的理论基础、研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究提供理论指导。
2.案例分析阶段：选择典型建造项目作为案例，收集案例项目的相关数据，包括事故记录、安全检查报告、监控视频等，并对数据进行整理和分析，总结现有安全管理模式的优缺点，以及数据驱动安全管理的应用情况。
3.数据挖掘阶段：利用机器学习、深度学习等数据挖掘方法，对案例项目数据进行深入分析，构建安全行为识别模型、风险预警模型等，并对模型进行训练和优化，提高模型的准确性和鲁棒性。
5. 研究的创新点
1.构建了数据驱动的建造现场工人安全管理理论框架，为安全管理领域提供了新的研究视角。
2.提出了基于多源数据的工人安全行为识别方法，提高了安全行为识别的准确性和效率。
3.构建了基于机器学习的工人安全风险预警模型，实现了对安全风险的智能化预警。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王广宇,何柏峰,谢雄耀,等.基于机器视觉的塔吊违章行为智能识别[J].建筑安全,2022,52(08):7-11.
[2] 张强.基于机器视觉的施工现场安全帽佩戴检测[J].信息与电脑,2022,34(15):127-130.
[3] 蔡明辉,刘洋,李天雨,等.基于深度学习的施工现场安全帽识别算法研究[J].工程建设与设计,2022(16):167-171.
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