Research and Development of a Neural Network Model for Detecting the Presence of Helmets on Images of People
Year: 2024
Type: dissertation
Abstract: В дипломной работе исследуется применение моделей машинного обучения в системах видеонаблюдения на строительных объектах для повышения безопасности и эффективности процессов. Цель – создание нейросетевой модели для автоматического обнаружения защитных касок на изображениях людей на строительных площадках. Задача – разработка инструмента, способного оперативно и точно выявлять использование защитной экипировки в различных условиях. В ходе исследования выполнены: анализ существующих методов обнаружения объектов на изображениях, изучение архитектур нейронных сетей, разработка методики обучения модели, проведение экспериментального исследования с использованием реальных данных, сравнительный анализ разработанной методики и других методов, а также анализ результатов. Исследование охватило модели EfficientNetB0 и YOLOv8. Модели показали высокую точность распознавания объектов, но YOLOv8 выделяется возможностью работы в реальном времени. Практическая значимость работы – оперативное выявление нарушений использования защитной экипировки, что способствует повышению уровня безопасности.
Authors: Петраков, В. В., Petrakov, V. V.
Language: Russian
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7005580613