建筑工地多模态感知融合与三维空间语义风险评估预警框架

《Scientific Reports》：Evidence-theoretic multi-sensor fusion with spatial semantic coupling for real-time hazard assessment in dynamic construction environments

　　

摘要

建筑工地具有异质性强、动态演化的危险源特征，而现有监测手段对其空间交互的捕获能力仍然不足。两个长期存在的难题是：多模态传感器产生相互冲突的证据时难以可靠融合，以及定量风险评估中缺乏三维空间推理能力。本文提出了一种统一的感知与预警框架，旨在同时解决上述两项挑战。该框架引入了基于Jousselme距离的可信度加权证据融合方案，在高冲突传感器输入条件下仍具有鲁棒性；一种空间语义风险量化模型，将指数距离衰减与部件级遮挡校正嵌入三维建筑表示中；以及一种四级预警策略，其阈值通过指数移动平均自校正机制适应施工阶段、时间上下文和历史预警表现。在两个公开基准数据集和一个可复现的模拟施工场景上的验证表明，所提出的融合方案取得了0.862和0.842的F1分数，而经典Dempster–Shafer规则的F1分数仅为0.743；完整空间模型达到了0.848的等级一致性率，而无空间语义时为0.749；自适应预警策略在动态风险演化下将漏报率从0.251降至0.168。在500节点规模下，端到端延迟保持在437毫秒以内。实验结果建立了一条可复现且可推广的路径，将多源感知转化为基于空间定位的定量安全决策。