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职业事故模式及预防措施 ...
摘要：建筑事故并非偶然发生，它们是由不安全行为、不安全条件或两者兼而有之引起的。肯尼亚的建筑业在实现社会和经济发展目标、提供住所、基础设施和就业方面发挥着至关重要的作用。进行了一项研究，以确定肯尼亚内罗毕县建筑工地的常见事故，并检查受伤和死亡工人的特征，并评估导致这些事故发生的因素。该研究交叉审查了内罗毕县职业安全与健康局 (DOSH) 2010 年至 2014 年的数据。该研究还利用了现场问卷，这些问卷发放给了内罗毕县 9 个行政区域的 60 名承包商。他们构成了该县所有 NCA2 级承包商以及一些 NCA3 和 NCA4 承包商。大约回收了 41 份问卷。事故按工人年龄、事故发生的时间和月份、事故地点、事故原因和影响事故的管理因素进行分类。研究表明，65% 的事故发生在 37 岁以下的工人身上。事故高峰发生在茶歇（上午 10 点）、午休（下午 1 点）和午饭后（下午 3 点）以及 6 月和 7 月期间。研究发现，大多数建筑工地伤害是由于工人从高处坠落（37%）、被坠落物体击中（28%）以及工人在工作时发生事故
D.4.1 运营管理计划
协调在项目范围内有利益关系的其他实体的活动 事件响应和报告 交通运营限制，包括车道关闭限制期 与其他收费机构的收费整合 紧急情况准备、响应和恢复的标准操作和沟通程序，包括极端天气条件的影响 与所有受影响的政府实体（包括紧急服务）的规划和协调 与 TxDOT 或其他实体可能建立的任何交通管理中心的联络程序 分析车辆事故模式以确定安全问题并实施具有成本效益的解决方案以最大程度地提高安全性 控制和处置危险材料泄漏 及时调查从所有来源收到的报告或投诉 异常负载的管理和监管
使用机器学习进行道路事故严重性预测和最佳救援途径
道路交通事故仍然是城市规划师，运输当局和全球公共安全利益相关者的关键挑战。尽管道路基础设施和交通管理方面取得了进步，但事故的频率和严重性继续使紧急响应系统紧张并损害公共安全。事故热点特别令人担忧，因为它们经常由于道路设计不良，交通密度和不利天气条件等因素而表现出反复出现的事故模式。本文解决了通过数据驱动的方法来预测事故严重程度并确定易于识别事故的领域的挑战。使用一个超过770万个包含地理，环境和时间特征的事故记录的大型数据集，该论文开发了机器学习模型，以预测事故的严重性并检测高风险区域的空间群集。通过将历史事故数据与天气和道路状况等实时因素相结合，该论文旨在创建一个为主动干预措施提供信息并优化紧急响应策略的系统。
职业安全与健康中的机器学习
随着技术的开发，机器学习（ML）是计算机科学的一个分支，旨在使用最合适的算法将计算机变成决策代理，也正在现代世界铺平道路。这项系统的审查源于需要了解影响的影响，并报告在职业安全和健康中应用ML的最佳实践。使用系统评价和荟萃分析指南的首选报告项目用于提供最佳的研究结果。从759个确定的论文中，在应用排除和包含标准后，研究中只有42份。应用主要用于事故和风险评估，建筑和办公室工作是申请中的领导者。所应用的方法主要包括分类（伤害，事故，监视数据），预测（危险）和回归（寻找事故模式以防止它们）。总而言之，决策者和工人正在利用各种人工智能技术来找到职业安全和健康环境中的解决方案，当专家可以实时或记录的数据集访问正确的数据时。但是，有必要在未来的调查中，改善在职业安全和健康领域中使用ML应用程序的局限性，并实现其全部潜力。