ĐẶT VẤN ĐỀ Xây dựng là một trong những ngành công nghiệp lớn nhất thế giới bao gồm các công việc đa dạng như xây dựng, kỹ thuật dân dụng, phá dỡ, cải tạo, sửa chữa và bảo trì [1]. Chính phủ các nước trên thế giới đã sử dụng đầu tư xây dựng như một công cụ để ổn định nền kinh tế đất nước, củng cố hơn nữa vị trí của ngành xây dựng trong chính sách phát triển quốc gia [2]. Kỹ thuật xây dựng dân dụng tại Việt Nam đang trong quá trình chuyển mình và bước đầu tiến đến kỷ nguyên số hóa và với tốc độ nhanh chóng, nó đang thay đổi cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nó là một trong những bước phát triển hứa hẹn nhất trong ngành công nghiệp kiến trúc, kỹ thuật, xây dựng (Architecture, Engineering, Construction) [3].
Mọi thành viên trong ngành, từ nhà đầu tư đến công nhân công trường, chắc chắn sẽ phải đối mặt với một sự thay đổi sẽ xác định nghề nghiệp của họ và thách thức khả năng của họ để dễ dàng chuyển sang loại hình truyền thông xây dựng mới. Trong lĩnh vực kinh doanh cốt lõi của mình, AEC là một ngành công nghiệp được công nghiệp hóa và tạo mẫu, trong đó mỗi dự án giống với những dự án trước, nhưng chúng không thể được định nghĩa là giống nhau và do đó, không thể tiếp cận theo cùng một cách thiết kế và sản xuất. Đây là một lỗ hổng lớn mà các nhà sản xuất hệ thống ngành công nghiệp đã chồng chéo lên nhau và làm cho ngành của họ trở nên hiệu quả và tối ưu hơn rất nhiều [3]. Tuy nhiên, trái ngược hoàn toàn với các ngành công nghiệp tiên tiếp đã được áp dụng công nghệ, ngành xây dựng nổi tiếng là không có thiện cảm với những cải tiến mới [4].
Pereira và cộng sự [5] cho rằng hầu hết các công ty xây dựng hiện nay đều hiểu tầm quan trọng của việc áp dựng các ứng dụng kỹ thuật tiên tiến trong ngành công nghiệp 4.0 để tăng cường thành công trong lĩnh vực kinh doanh của mình. Trước tiên cần có các nhà đầu tư đổi mới sớm để đi đầu trong việc áp dụng các công nghệ mới và do đó kích thích việc áp dụng rộng rãi hơn bằng các đạt những chỉ tiêu vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh, do đó nâng cao tiêu chuẩn về năng suất, hiệu suất và an toàn lao động [6]. Trước công cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các nhà nghiên cứu như [7] đã đưa ra kết quả cho việc khảo sát của mình rằng người lao động ở các nước phát triển bị quá tải với công việc, phải làm ca đêm hoặc cố gắng tiếp tục dự án tại nhà. Quá trình này nếu kéo dài trong suốt vòng đời của dự án sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến sự cân bằng giữa 1 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: NGUYỄN VIẾT THÀNH VINH công việc và cuộc sống, làm giảm năng suất lao động [8].
Do đó, việc áp dụng các phương pháp sản xuất tiên tiến, có khả năng tự động hóa toàn bộ tổ chức sẽ giảm bới gánh nặng quản lý của con người [9]. Trong vài thập kỷ qua, hệ mặt dựng sử dụng kính như một loại tường đương đại mới, tích hợp hữu cơ thẩm mỹ kiến trúc và tiết kiệm năng lượng và đóng một vai trò quan trọng trong các tòa nhà hiện đại [10]. Sự ra đời của các hệ thống mặt dựng tiên tiến do tiến bộ công nghệ - lắp đặt các mô đun đã mở ra một chương mới trong quá trình định hình kiến trúc của tòa nhà cũng như tạo điều kiện để thực thi những ý tưởng táo bạo mang đến những biểu tượng mới cho thế giới hiện đại ngày nay. Hệ thống mặt dựng thuộc các công trình cao tầng được lắp đặt và vận chuyển trên cao gây ra hàng loạt những rủi ro cho nhà thầu trong quá trình thi công cũng như việc vận chuyển linh kiện đến vị trí đã được định hình từ trước.
Thực tế cho thấy đang có rất nhiều vụ tai nạn lao động xảy ra trong ngành xây dựng, hiện trạng đó không chỉ lấy đi sinh mạng quý giá của cong người và giảm chất lượng cuộc sống mà còn gây chậm trễ trong ngành xây dựng và là gánh nặng tài chính cho người sử dụng lao động và người lao động [11]. Ngành xây dựng là một trong những ngành có tỷ lệ tử vong và thương tích cao nhất so với các ngành khác [12], mặc dù ngành xây dựng đã cho thấy những cải thiện đáng kể về hiệu suất an toàn trong nhiều năm qua, nhưng té ngã vẫn là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong và thương tích nghiêm trọng,. Trên toàn thế giới, ít nhất 108.000 công nhân thiệt mạng tại các công trường mỗi năm, con số này chiếm khoảng 30% tổng số tai nạn lao động gây tử vong [1]. Trong đó, 535 (30,1%) tai nạn lao động gây tử vong đối với công nhân tại Hàn Quốc từ năm 2011 đến năm 2017; 854 (18,2%) tại Mỹ từ năm 2011 đến năm 2014 và 315 (32.8%) tại Nhật Bản từ năm 2015 đến năm 2017 [14].
Những con số thống kê đã chỉ ra được mức độ nghiêm trọng về hiện trạng những tai nạn hy hữu khi không đảm bảo được an toàn lao động (ATLĐ) thi công trên cao. Tuy nhiên vẫn còn tồn đọng những người lao động có ý thức kém và đưa ra những lý do cho việc không tuân thủ các quy tắc về an toàn lao động được cho là do sự khó chịu khi đeo dây bảo hộ và những hạn chế mà nó gây ra khi di chuyển [15]. Giám sát sử dụng thiết bị bảo vệ là một phần của quản lý an toàn công trường. Trong hầu hết các vụ tai nạn ngã, công nhân bị ngã từ trên cao và đập đầu xuống sàn cứng.
Mũ bảo hộ có thể hấp thụ và khuếch tán lực tác động khi rơi, giảm nguy cơ chấn thương cho người lao động khi rơi từ trên cao xuống. Mũ bảo hiểm cứng được chế tạo để chống sốc, chống lại sự xâm nhập của vật thể và tiếp xúc với các mối nguy hiểm về điện. Một nửa số trường hợp tử vong do tai nạn ngã và một số lượng đáng kể các trường hợp tử vong do trượt, trượt và bị vật rơi trúng có thể giảm nếu nhân viên đội mũ bảo hiểm cứng đúng 2 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: NGUYỄN VIẾT THÀNH VINH cách [16]. Vì vậy, cần phải thay đổi hành vi và văn hóa để giải quyết việc miễn cưỡng thực hiện đúng công tác an toàn lao động như mặc thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE), nhưng để giải quyết hiệu quả và triệt để cần đưa ra những giải pháp tối ưu, tinh gọn để đẩy nhanh và thay đổi quan điểm của người lao động [17].
Nhiều nghiên cứu đã cố gắng giải quyết các vấn đề liên quan đến an toàn xây dựng và thương tích do té ngã [13]. Một số nhà nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp tự động phát hiện phương tiện bảo vệ cá nhân nhằm nâng cao chất lượng công việc kiểm định an toàn [18-20]. Thông thường, camera giám sát công trường đóng vai trò như một khung và các phương pháp tiếp cận dựa trên tầm nhìn thực hiện phát hiện đội mũ bảo hiểm thông qua một số giai đoạn, bao gồm nhận dạng và định vị mũ cứng, chủ yếu bao gồm nhận dạng chuyển động của con người [21]. Mặc dù có nhiều nghiên cứu sâu rộng, các phương pháp phát hiện PPE dựa trên tầm nhìn vẫn còn phức tạp [22, 23].
Nghiên cứu hiện tại được thực hiện trong bối cảnh cụ thể, gây khó khăn trong việc khái quát hóa các địa điểm xây dựng khác với sự thay đổi cao về cảnh quan và phần đường dành cho người đi bộ [24]. Camera giám sát chưa làm việc hiệu quả khi phải quét qua những vật thể nhỏ, chồng chéo nhau và đặc biệt khi người lao động thực hiện các công tác trên cao, hiện tượng gió giật cũng gây khó khăn trong việc nhận diện. Đối với công trình có quy mô hẹp, góc quay thường khó bắt được những vị trí bị che khuất cũng giảm đi đáng kể tính năng phát hiện đối tượng. Cuối cùng, bộ dữ liệu về PPE và các vật thể được sử dụng trong công tác thi công hệ mặt dựng không có sẵn, để thu thập và phát triển bộ dữ liệu cần nhiều thời gian và hình ảnh có độ phân giải đạt tiêu chuẩn.
Phần lớn các phương pháp nghiên cứu dựa trên tầm nhìn gần đây chỉ liên quan đến việc phát hiện mũ cứng trên các công trường xây dựng. Các công tác thi công hệ mặt dựng đòi hỏi người lao động cần trang bị các thiết bị chuyên dụng như áo chống rơi toàn thân, đai mềm, dây giảm chấn, kính để đảm bảo an toàn cho người lao động. Trong những năm gần đây, khái niệm học sâu (Deep Learning), học từ nhiều đặc trưng của đối tượng đang là chủ đề nóng trong vấn đề trí tuệ nhân tạo. Một cuộc tìm kiếm dữ liệu mở rộng đã được tiến hành để xác định các vật thể được áp dụng ứng dụng học sâu (DL) hiện có trong ngành xây dựng [25].
Khi dữ liệu ngày càng lớn hơn, DL sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp các giải pháp phân tích dự báo [26] vì hàng loại những mô hình DL đã và đang được phát triển, cung cấp tốc độ xử lý các lớp nhanh qua đó dễ dàng phát hiện đối tượng, tránh nhầm lẫn các vật thể trong không gian phức tạp khó nắm bắt. Hiện nay, khi nhắc đến mô hình phát hiện đối tượng (OD) dựa trên DL, thuật toán phổ biến nhất có thể kể đến là mạng nơ ron phân tích chập dựa trên vùng (R-CNN, Faster- RCNN,. Nhưng biến thể của nó hiện nay bao gồm máy ảnh dò một lần (SSD) và bạn chỉ 3 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: NGUYỄN VIẾT THÀNH VINH nhìn một lần (YOLO) đã chứng minh được sự vượt trội hơn về thời gian xử lý. Trong đó thuật toán YOLO đạt được kết quả tốt nhất dựa trên các chỉ số về độ chính xác trung bình (mAP) và tốc độ (FPS) [27].
So sánh tốc độ xử lý của YOLO so với mô hình phát hiện khác Prediction time FPS Compared to YOLO Mô hình mAP (Thời gian dự (Khung hình (So sánh với YOLO) đoán) mỗi giây) R-CNN 66.02 fps 1500x (VGG-16) FR-CNN 66.09 fps 500x (Small VGG) FR-CNN 59.11 fps 409x (Caffe) FR-CNN 57.8 110 sec 45 fps - Mục tiêu nghiên cứu của luận văn này là ứng dụng mô hình phát hiện đối tượng nhằm mục đích giải quyết nhiệm vụ quản lý các thiết bị thi công lắp đặt hệ mặt dựng, thiết bị bảo hộ và chống rơi hiệu quả.