SBIR Phase I: Comprehensive, Human-Centered, Safety System Using Physiological and Behavioral Sensing to Predict and Prevent Workplace Accidents
SBIR 第一阶段:利用生理和行为感知来预测和预防工作场所事故的综合性、以人为本的安全系统
基本信息
- 批准号:2321538
- 负责人:
- 金额:$ 27.34万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2023
- 资助国家:美国
- 起止时间:2023-12-01 至 2024-05-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The broader/commercial impact of this Small Business Innovation Research (SBIR) Phase I project is to better protect workers from hazards in the workplace through the use of wearable technology to identify and predict accidents. Human-factor related accidents account for 80% of injuries and are not being addressed with currently available safety products. This solution utilizes wearable technology to automate the collection of physiological and behavioral data from workers. The data is incorporated into machine learning models to identify safety incidents and near-misses. This innovative approach to worker safety enhances scientific and technological understanding by using machine learning to interpret signals generated by a worker’s physiology and behaviors. Responses to hazards in the workplace are used to trigger alerts that predict and prevent workplace accidents. This safety system provides the basis for machine learning models that predict the likelihood of accidents so safety personnel can intervene before the worker is injured. The goal of this project is to prevent injuries, save lives, and enable companies to realize savings in insurance costs, liabilities, and lost time from the job.This SBIR Phase I project aims to develop a safety system that uses the human body’s built-in sensors to identify safety hazards. By automating the continuous collection of real-time physiological and behavioral data using wearable technology, machine learning models will be developed to identify safety incidents, enabling the prediction and prevention of accidents. The intellectual merit of the research is to: 1) verify that humans respond in similar, measurable ways to slips and trips, 2) develop machine learning models to accurately identify slips and trips and their intensity, 3) develop machine learning models to assess the risk of future safety accidents, and 4) verify that data can be processed through the entire workflow to provide real-time alerts to the worker and safety personnel. Data will be collected from human subjects subjected to slips and trips using research-grade wearables. The anticipated output of this research will provide the basis for a safety system used to trigger safety alerts and identify risk levels to save lives and prevent accidents related to slips and trips.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
这个小型企业创新研究(SBIR)第一阶段项目的更广泛/商业影响是通过使用可穿戴技术来识别和预测事故,更好地保护工人免受工作场所危险的影响。人为因素相关的事故占80%的伤害,目前可用的安全产品无法解决。该解决方案利用可穿戴技术自动收集工人的生理和行为数据。这些数据被纳入机器学习模型,以识别安全事故和未遂事故。这种创新的工人安全方法通过使用机器学习来解释工人的生理和行为产生的信号,增强了对科学和技术的理解。对工作场所危险的反应用于触发警报,预测和预防工作场所事故。该安全系统为机器学习模型提供了基础,这些模型可以预测事故的可能性,以便安全人员可以在工人受伤之前进行干预。该项目的目的是预防伤害,拯救生命,并使企业实现保险费用、责任和工作时间损失的节省。SBIR第一阶段项目旨在开发一种安全系统,该系统利用人体内置的传感器来识别安全隐患。通过使用可穿戴技术自动持续收集实时生理和行为数据,将开发机器学习模型来识别安全事件,从而实现事故的预测和预防。这项研究的学术价值在于:1)验证人类以类似的、可测量的方式对滑倒和绊倒做出反应,2)开发机器学习模型以准确识别滑倒和绊倒及其强度,3)开发机器学习模型以评估未来安全事故的风险,以及4)验证数据可以通过整个工作流程被处理,以向工人和安全人员提供实时警报。数据将使用研究级可穿戴设备从滑倒和绊倒的人类受试者中收集。这项研究的预期成果将为安全系统提供基础,该系统用于触发安全警报和识别风险水平,以拯救生命并防止与滑倒和绊倒相关的事故。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
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科研奖励数量(0)
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