基于C3D的化學(xué)實驗室人員不安全行為模式識別
信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全 3期
劉凱源
(中國人民公安大學(xué) 信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院，北京100038)
摘要： 針對因人的不安全行為導(dǎo)致化學(xué)實驗室安全事故的預(yù)防問題，提出了基于三維卷積網(wǎng)絡(luò)(Convolutional 3D，C3D)的化學(xué)實驗室人員不安全行為模式識別方法。定義了5種典型的人員不安全行為模式，以某高校化學(xué)實驗室作為研究區(qū)域，構(gòu)建了人員不安全行為模式數(shù)據(jù)集，建立了基于C3D的人員不安全行為模式識別模型，并對模型在不同應(yīng)用場景下的性能進行了評估。結(jié)果表明：在特定人員于特定實驗場景中出現(xiàn)上述5種不安全行為時，該模型在測試集上得到的F1指數(shù)平均值均能達(dá)到97%以上；在非特定人員與非特定場景中出現(xiàn)不安全行為時，模型能夠有效識別部分不安全行為。該研究成果預(yù)期可以為化學(xué)實驗室人員不安全行為的預(yù)測、預(yù)警、預(yù)防提供技術(shù)支持。
中圖分類號： TP391.4；TP181
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.03.012
引用格式： 劉凱源. 基于C3D的化學(xué)實驗室人員不安全行為模式識別[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2022，41(3)：71-77.
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.03.012
引用格式： 劉凱源. 基于C3D的化學(xué)實驗室人員不安全行為模式識別[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2022，41(3)：71-77.
Patterns recognition of unsafe behavior in chemical laboratory based on C3D
Liu Kaiyuan
(School of Information Technology and Cyber Security，People′s Public Security University of China，Beijing 100038，China)
Abstract： In order to prevent chemical laboratory safety accidents caused by unsafe behavior，a patterns recognition method of unsafe behavior in chemical laboratory based on 3D convolutional network(C3D) is proposed. Firstly, five typical unsafe behavior patterns are defined. Then a university chemical laboratory is used as the study area to construct a dataset containing simulated unsafe behavior records. The patterns recognition model of unsafe behavior in chemical laboratory based on C3D is finally established, and the model performances in different scenarios are validated. The results show that under the circumstance that observed unsafe behaviors are from a specific person in a specific experimental scenario, the average F1-score on test set exceeds 97%. As well as, for non-specific persons and scenarios, the model can effectively identify some unsafe behaviors. The results of this research are expected to provide technical support for prediction, early warning and prevention of unsafe behaviors in chemical laboratory.
Key words : unsafe behavior；chemical laboratory；pattern recognition；3D convolutional network
0 引言
高校化學(xué)實驗室中，化學(xué)藥品通常種類繁多，部分實驗操作復(fù)雜且須在特定環(huán)境下進行。實驗操作人員故意或因失誤導(dǎo)致的不安全行為，極易引發(fā)實驗室安全事故，造成人員傷亡和財產(chǎn)損失[1-2]。
不安全行為是指可能導(dǎo)致安全事故的行為，往往成為事故的直接原因[3]。根據(jù)“海因里希安全法則(Heinrich’s Law)”，化學(xué)實驗室中可能引起事故的原因主要為人的不安全行為與物的不安全狀態(tài)[4]。葉元興等[5]對我國1986～2019年發(fā)生的150起實驗室安全事故的發(fā)生原因進行了統(tǒng)計分析，結(jié)果表明，操作不慎、違規(guī)操作這兩類不安全行為是引發(fā)事故最多的兩個主要原因，分別為34起和32起(分別占事故總數(shù)的22.67%和21.33%)。為應(yīng)對上述問題，國內(nèi)很多高校增加監(jiān)管人員、加強人員培訓(xùn)、增設(shè)監(jiān)控終端設(shè)備[6-7]。然而，由于人力成本高昂，大多數(shù)監(jiān)控設(shè)備的預(yù)測預(yù)警能力較弱，高校化學(xué)實驗室對低成本、智能化的管理手段仍具有顯著需求。運用技術(shù)手段自動識別人員的不安全行為模式或?qū)⒊蔀橛行Ы鉀Q以上問題的突破口。
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作者信息：
劉凱源
(中國人民公安大學(xué) 信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院，北京100038)
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