Исследование и разработка нейросетевой модели для детектирования наличия касок на изображениях людей
Аннотация
Актуальность темы заключается в повышении безопасности труда и предотвращении производственных происшествий. Учитывая высокий уровень риска на строительных объектах и частоту производственных несчастных случаев, разработка эффективных методов автоматизированного обнаружения защитной экипировки, такой как каски, становится крайне важной. Технологический прогресс в области компьютерного зрения и глубокого обучения нейронных сетей открывает новые возможности для создания точных и быстрых моделей, которые могут обеспечить оперативное реагирование на потенциальные опасности на строительных площадках. Подобные системы могут быть легко интегрированы в рабочие процессы и способствовать повышению безопасности персонала без необходимости в специальных технических навыках, что делает эту тему актуальной и востребованной в современной промышленности.
Целью данной работы является разработка нейросетевой модели для автоматического обнаружения наличия защитных касок на изображениях людей на строительных площадках с высокой точностью и скоростью обработки. Основная цель заключается в создании эффективного инструмента, способного оперативно и надежно обнаруживать носителей защитной экипировки в различных условиях съемки на стройплощадках. Предполагается, что разработанная модель будет внедряема на практике, легко доступна для использования персоналом без специальных технических навыков и будет способствовать повышению уровня безопасности труда на строительных объектах.
Для выполнения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
проанализировать существующие методы и алгоритмы обнаружения объектов на изображениях;
проанализировать возможности архитектуры каждой нейронной сети и ее применимость для задачи обнаружения защитных касок на изображениях людей;
разработать методику обучения нейросетевой модели для детектирования защитных касок на изображениях;
провести экспериментальное исследование разработанной методики на реальных данных сравнительным анализом с другими методами обнаружения объектов на изображениях;
проанализировать полученные результаты и сделать выводы о применимости разработанной методики в практических задачах безопасности на строительных площадках.
Научная новизна данного исследования заключается в разработке и реализации нейросетевой модели, специализированной на обнаружении защитных касок на изображениях людей на строительных площадках. Это представляет собой инновационный подход к решению задачи безопасности труда на строительных объектах, который до сих пор оставался недостаточно исследованным. В частности, уникальность исследования заключается в том, что разработанная модель будет способна оперативно и точно обнаруживать наличие защитных касок на изображениях при разнообразных условиях освещения и фоновом шуме, что ранее представляло собой сложную задачу.
Практическая значимость данной работы заключается в том, что разработанная модель будет иметь прямое применение на строительных площадках, где она сможет служить эффективным инструментом для повышения безопасности труда. Ее использование позволит оперативно выявлять нарушения в использовании защитной экипировки и предотвращать потенциальные производственные происшествия. Благодаря простоте внедрения и использования, модель сможет быть легко внедрена в практику и использована персоналом без специальных технических навыков, что делает ее эффективным и доступным инструментом для повышения безопасности на строительных объектах.
Это повысит уровень безопасности труда и снизит риски для работников. Результаты исследования могут быть использованы для разработки и внедрения систем мониторинга безопасности в различных организациях, что будет способствовать улучшению условий труда и повышению производительности.
Целью данной работы является разработка нейросетевой модели для автоматического обнаружения наличия защитных касок на изображениях людей на строительных площадках с высокой точностью и скоростью обработки. Основная цель заключается в создании эффективного инструмента, способного оперативно и надежно обнаруживать носителей защитной экипировки в различных условиях съемки на стройплощадках. Предполагается, что разработанная модель будет внедряема на практике, легко доступна для использования персоналом без специальных технических навыков и будет способствовать повышению уровня безопасности труда на строительных объектах.
Для выполнения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
проанализировать существующие методы и алгоритмы обнаружения объектов на изображениях;
проанализировать возможности архитектуры каждой нейронной сети и ее применимость для задачи обнаружения защитных касок на изображениях людей;
разработать методику обучения нейросетевой модели для детектирования защитных касок на изображениях;
провести экспериментальное исследование разработанной методики на реальных данных сравнительным анализом с другими методами обнаружения объектов на изображениях;
проанализировать полученные результаты и сделать выводы о применимости разработанной методики в практических задачах безопасности на строительных площадках.
Научная новизна данного исследования заключается в разработке и реализации нейросетевой модели, специализированной на обнаружении защитных касок на изображениях людей на строительных площадках. Это представляет собой инновационный подход к решению задачи безопасности труда на строительных объектах, который до сих пор оставался недостаточно исследованным. В частности, уникальность исследования заключается в том, что разработанная модель будет способна оперативно и точно обнаруживать наличие защитных касок на изображениях при разнообразных условиях освещения и фоновом шуме, что ранее представляло собой сложную задачу.
Практическая значимость данной работы заключается в том, что разработанная модель будет иметь прямое применение на строительных площадках, где она сможет служить эффективным инструментом для повышения безопасности труда. Ее использование позволит оперативно выявлять нарушения в использовании защитной экипировки и предотвращать потенциальные производственные происшествия. Благодаря простоте внедрения и использования, модель сможет быть легко внедрена в практику и использована персоналом без специальных технических навыков, что делает ее эффективным и доступным инструментом для повышения безопасности на строительных объектах.
Это повысит уровень безопасности труда и снизит риски для работников. Результаты исследования могут быть использованы для разработки и внедрения систем мониторинга безопасности в различных организациях, что будет способствовать улучшению условий труда и повышению производительности.