揭露建筑中的“隐形大猩猩”:通过脑力负荷评估建筑安全


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引言:本文是针对论文《揭露建筑中的“隐形大猩猩”:通过脑力负荷评估建筑安全》(Revealing the “Invisible Gorilla” in construction: Estimating construction safety through mental workload assessment)的一篇论文解析,该论文于2016年发表于《Automation in Construction》。该研究作者包括Jiayu Chen , Xinyi Song , Zhenghang Lin。

关键词:施工安全;脑力负荷;脑电图(EEG);

 疏忽性失明;脆弱性

文章标题

揭露建筑中的“隐形大猩猩”

                               ——通过脑力负荷评估建筑安全

思维导图

研究背景与问题提出

建筑行业是最危险的工业部门之一。以2013年香港地区为例,建筑业伤亡人数占所有行业伤亡人数的19.68%,且大部分与劳动活动有关。如果能够提前发现并报告安全隐患,则可以显著改善工作场所的安全性。然而,识别危险的最大挑战是施工现场的动态环境和无法预测的工人的行为模式。虽然已有例如培训、惩罚等的安全措施在建筑项目中成功实施并取得进步,但在施工现场仍然会发生大量意外事故。

经典心理学理论表明,人们对冒险行为的决策与其风险感知呈负相关。换句话说,如果能够量化工人的风险感知能力,就可以确定易受伤害的工人或易受伤害的任务从而提供更好的保护。因此本研究从关注外部角度转向关注识别和保护易受伤害的个体的角度,开发一种新的评估危害的测量方法。

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实验目的

在影响感知能力的众多因素中,脑力负荷(mental workload)是最佳指标之一。脑力负荷是指执行任务所需的人类精神努力或记忆的总量。因此,本研究通过脑电实验收集被试的脑波,从而估计他们的脑力负荷以及面临事故时的状态。

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实验步骤

图1.可穿戴式EEG监测安全头盔的设计

微控制器和脉搏传感器(左) 

NeuroSky板和电极(右)

预试:邀请五名受试者戴上EEG监测头盔(如图1)以执行安装任务。要求受试者放松5秒钟,爬上梯子(1 m高,爬升3–4 s),进行安装(4–5分钟),爬下梯子,然后休息。安装任务要求每个对象选择合适的螺母,然后用螺丝刀将其固定在螺栓上。受试者将任务重复三遍。该任务包括具有不同风险级别的四种类型的活动:放松,爬梯,选择螺母和固定螺栓。通过实验后调查,根据受试者的感知记录风险水平,如螺栓紧固(高风险)大于爬梯(高风险)大于螺母选择(中等风险)大于放松(低风险)。

图2.电极安装位置,参考10-20系统

脑电设备中设置设置以下四个电极收集alpha波(8–12 Hz),beta波(13–30 Hz)和gamma波(31–50Hz)如图2。

①左耳(TP9)

②左前额(FP1)

③右前额(FP2)

④右耳(TP10)


不同脑波出现时被试的状态:

①alpha波:处于安静思考期,对于心理协调、镇定方面有帮助。

②beta波:从事任务与精力充沛、选择性注意、专注和预期有关。

③gamma波:属于高频波,与解决问题、有较高智力活动有关。

图3.来自FP1,FP2,TP9和TP10的原始脑电数据

图3是四个电极收集的某位被试执行任务时的完整脑波。不同脑波的出现代表被试处于不同的状态。本研究选取FP1和TP10两个电极的数据进行分析。

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数据分析

图4.信号频谱图

图5.三阶累积量(上)和双谱幅值(下)

分析一:时频分析的结果表明,当被试执行不同的任务时,监视头盔能够捕获脑波带的波动。每种类型的任务对应不同程度的脑力负荷,从而被试会面临不同程度的风险。因此,通过EEG数据来估算脑力负荷是可行的。双谱特征索引可以作为对参与度的补充,使其更可靠(如图4,5)。

图6.根据FP1数据估算的参与度


分析二:参与度(engagement index)是将脑力负荷进行量化之后的指标(图6)。参与度越高,说明脑力负荷越大,被试的注意力越集中,从而越难以注意到存在的危险。研究表明(如图6所示),爬梯是整个任务中最危险的活动(即具有最高的参与度),因此被试可能在此过程中疏忽大意。尽管螺母选择和螺栓紧固活动都需要被试在高空工作,但是受试者在进行紧固活动时更容易出现疏忽(出现多个参与度尖峰),且在选择螺栓期间更加机敏(较低的参与度) 。


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讨论

①不同任务的脑电数据有明显的区别。幅度和峰值可以区分不同复杂程度和需要专心程度的任务。

②参与度是进行建筑工作量估算的有效工具。

③双频谱分析表明,低频段更适合并且对复杂的工作更敏感,像贝塔阿尔法波;高频段的波一般是在轻松活动会出现。

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结论

本研究分析了如何利用EEG数据根据工人在执行各种施工任务时的脑力负荷来间接衡量其工作时的危险性。实验表明,使用脑电波来量化和区分不同建筑活动的脑力负荷是可行的。

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局限性

①实验规模不够大;

②尽管应用滤波器消除白噪声,但仍然有随机错误产生,因此接下来需要设计特定的滤波器;

③优化头盔内电极的采集率;

④对脑力负荷监测的关注狭窄。人类活动包括生理和精神,但是本研究独立研究了心理方面,还需要进一步与生理数据进行融合。

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END

引用

 Chen J , Song X , Lin Z . Revealing the “Invisible Gorilla” in construction: Estimating construction safety through mental workload assessment[J]. Automation in Construction, 2016, 63(MAR.):173-183.


内容来源   牛佳晨

本期编辑   薛朋东

校      对   郭晓彤

审      核   付汉良

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本篇文章来源于微信公众号:神经工程管理

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