垂直產業
用穿戴設備和深度學習預測建築工人熱應激：基於 LSTM 的機器學習方案
Enhancing Construction Worker Safety in Extreme Heat: A Machine Learning Approach Utilizing Wearable Technology for Predictive Health Analytics
arXiv cs.AI · 2026-04-22
摘要
研究團隊開發了注意力機制 LSTM 模型，利用 Garmin Vivosmart 5 智慧手錶監測心率、心率變異性和血氧飽和度等生理數據，為沙烏地阿拉伯 19 名建築工人預測熱應激風險。該模型測試準確率達 95.40%，精準度和召回率均為 0.982，能有效降低誤判，並可整合到 IoT 安全系統和 BIM 儀表板中，為建築產業帶來數據驅動的主動安全管理新方向。
●開發者：可關注 LSTM 注意力機制在醫療監測場景的應用和穿戴設備數據整合方案
●投資人：工業安全科技和 IoT 健康監測領域值得關注
●一般用戶：建築工人安全防護將更智能化
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