基于大语言模型的施工安全多模态知识图谱的构建与应用.docxVIP

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2025-01-09 发布于广东
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基于大语言模型的施工安全多模态知识图谱的构建与应用.docx

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基于大语言模型的施工安全多模态知识图谱的构建与应用

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.4论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

二、相关理论与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1大语言模型概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2多模态知识图谱概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3建筑施工安全知识图谱构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

三、施工安全多模态知识图谱的构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2图谱构建技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2.1对象识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2.2语义理解技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2.3知识融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

四、施工安全多模态知识图谱的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1应用场景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2安全教育与培训系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2.1模型训练与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2.2系统展示与用户反馈．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3安全风险预测与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3.1风险识别与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3.2预测算法与模型验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.4应急响应与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.4.1应急预案生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.4.2实时监控与预警．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

五、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.1主要研究发现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

六、致谢．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

一、内容概述

首先，我们将利用自然语言处理技术对施工安全领域的大量文本数据进行分析和整理，提取关键信息并形成语义表示。这些文本数据可能包括法律法规、事故案例报告、安全操作指南、员工培训材料等。此外，我们还将收集和处理施工安全相关的图像和视频资料，以获取更直观、丰富的视觉信息。同时，我们还会整合来自施工现场的各种实时监测数据，比如环境监测、设备运行状态、人员行为轨迹等，以实现对施工安全的全面监控和预警。

其次，我们将构建一个多层次的知识图谱，其中包含实体关系、事件关联及时间轴等结构化的数据。具体而言，实体可以