nttНаука и техника транспортаScience and Technology in Transport2074-9325РУТ (МИИТ)EWTMQYntt-299Research ArticleМОДЕЛИРОВАНИЕ ТРАНСПОРТНЫХ ПРОЦЕССОВMODELLING OF TRANSPORT PROCESSESМониторинг на строительных объектах: алгоритмы распознавания и предупреждение рисковMonitoring at Construction Sites: Algorithms for Recognition and Risk PreventionСоловьевВ. В.SolovievV. V.

Соловьев Владислав Викторович, ассистент кафедры «Транспортное строительство»

ФедороваС. В.FedorovaS. V.

Федорова Снежана Владимировна, преподаватель кафедры «Транспортное строительство»

Российский университет транспорта (РУТ (МИИТ))Russian Federation20251001202601109113Copyright © Соловьев В.В., Федорова С.В., 20262026Соловьев В.В., Федорова С.В.Soloviev V.V., Fedorova S.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntt.elpub.ru/jour/article/view/299

В данной публикации анализируются алгоритмы машинного зрения для мониторинга норм безопасности на стройках. Описывается процесс создания алгоритма: от сбора и аугментации изображений до обучения модели искусственного интеллекта. В предыдущей работе была разработана модель для определения опасной зоны вокруг крана и контроля перемещения персонала с выдачей предупреждений.

This publication analyzes machine vision algorithms for monitoring safety standards at construction sites. The process of algorithm creation is described: from image collection and augmentation to training an artificial intelligence model. In previous work, a model was developed to identify the danger zone around a crane and to monitor the movement of personnel with alerts.

сооруженияинфраструктураоптимизация операцийAI-технологииинформационные массивыобучение алгоритмовstructuresinfrastructureoperations optimizationAI-technologiesinformation arraysalgorithm trainingReferencesКузина, О. Н. Управление строительством с иcпользованием компьютерного зрения на строительной площадке / О. Н. Кузина. - Текст : электронный // Строительство и архитектура. - 2023. - Т.11, №4. - С.34. - URL : https://elibrary.ru/item.asp?id=55053580 (дата обращения: 24.01.2025).Кузина, О. Н. Управление строительством с иcпользованием компьютерного зрения на строительной площадке / О. Н. Кузина. - Текст : электронный // Строительство и архитектура. - 2023. - Т.11, №4. - С.34. - URL : https://elibrary.ru/item.asp?id=55053580 (дата обращения: 24.01.2025).Роструд: статистика несчастных случаев на производстве за 2023 год. - URL: https://nkprom.ru/news/rostrud-statistika-neschastnykh-sluchaev-na-proizvodstve-za-2023-god/55053580 (дата обращения: 24.01.2025). - Текст : электронный.Роструд: статистика несчастных случаев на производстве за 2023 год. - URL: https://nkprom.ru/news/rostrud-statistika-neschastnykh-sluchaev-na-proizvodstve-za-2023-god/55053580 (дата обращения: 24.01.2025). - Текст : электронный.Cheng, T.; Lu, Q.; Kang, H.; Fan, Z.; Bai, S. Productivity Prediction and Analysis Method of Large Trailing Suction Hopper Dredger Based on Construction Big Data. Buildings 2022, 12, 1505. https://doi.org/10.3390/buildings12101505 (дата обращения: 24.01.2025).- Текст : электронный.Cheng, T.; Lu, Q.; Kang, H.; Fan, Z.; Bai, S. Productivity Prediction and Analysis Method of Large Trailing Suction Hopper Dredger Based on Construction Big Data. Buildings 2022, 12, 1505. https://doi.org/10.3390/buildings12101505 (дата обращения: 24.01.2025).- Текст : электронный.Кузина, О. Н. Модель управления производительностью труда в строительстве методами искусственного интеллекта / О. Н. Кузина - Текст : непосредственный // Научно-технический вестник Поволжья. - 2023. - №3. - С. 68-73. - ISSN 2079-5920.Кузина, О. Н. Модель управления производительностью труда в строительстве методами искусственного интеллекта / О. Н. Кузина - Текст : непосредственный // Научно-технический вестник Поволжья. - 2023. - №3. - С. 68-73. - ISSN 2079-5920.Основные положения теории искусственных нейронных сетей Pandia.ru. - интернет-издание. - URL: https://pandia.ru/text/78/393/56772.php (дата обращения: 24.01.2025). - Текст : электронный.Основные положения теории искусственных нейронных сетей Pandia.ru. - интернет-издание. - URL: https://pandia.ru/text/78/393/56772.php (дата обращения: 24.01.2025). - Текст : электронный.Федор Добровицкий. LSTM и GRU. Блог компании М. Видео-Эльдорадо. Python. Аналитика мобильных приложений. Машинное обучение. 15.12. 2023.- URL : https://habr.com/ru/companies/mvideo/articles/780774/ (дата обращения: 24.01.2025). - Текст : электронный.Федор Добровицкий. LSTM и GRU. Блог компании М. Видео-Эльдорадо. Python. Аналитика мобильных приложений. Машинное обучение. 15.12. 2023.- URL : https://habr.com/ru/companies/mvideo/articles/780774/ (дата обращения: 24.01.2025). - Текст : электронный.Владимир Быстрицкий. RNN, LSTM, GRU и другие рекуррентные нейронные сети. - URL: http://vbystricky.ru/2021/05/rnn_lstm_gru_etc.html (дата обращения: 24.01.2025). - Текст : электронный.Владимир Быстрицкий. RNN, LSTM, GRU и другие рекуррентные нейронные сети. - URL: http://vbystricky.ru/2021/05/rnn_lstm_gru_etc.html (дата обращения: 24.01.2025). - Текст : электронный.Абдулкадиров, Р. И. Новый подход к обучению нейронных сетей с помощью натурального градиентного спуска с импульсом на основе распределений Дирихле / Р. И. Абдулкадиров, П. А. Ляхов. - Текст: непосредственный // Компьютерная оптика. - 2023. - Т. 47, № 1. - С. 160-169. - DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1147.Абдулкадиров, Р. И. Новый подход к обучению нейронных сетей с помощью натурального градиентного спуска с импульсом на основе распределений Дирихле / Р. И. Абдулкадиров, П. А. Ляхов. - Текст: непосредственный // Компьютерная оптика. - 2023. - Т. 47, № 1. - С. 160-169. - DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1147.Руликова, Н. С. Метод нейронных сетей в управлении портфелями проектов / Н. С. Руликова. - Текст : электронный // Вестник Приднепровской государственной академии строительства и архитектуры. - 2011. - № январь-февраль. - С. 44 - 45. - URL : https://cyberleninka.ru/article/n/metod-neyronnyh-setey-v-upravlenii-portfelyami-proektov?ysclid=m85ja5duvn517545849 (дата обращения: 24.01.2025).Руликова, Н. С. Метод нейронных сетей в управлении портфелями проектов / Н. С. Руликова. - Текст : электронный // Вестник Приднепровской государственной академии строительства и архитектуры. - 2011. - № январь-февраль. - С. 44 - 45. - URL : https://cyberleninka.ru/article/n/metod-neyronnyh-setey-v-upravlenii-portfelyami-proektov?ysclid=m85ja5duvn517545849 (дата обращения: 24.01.2025).U-Net: нейросеть для сегментации изображений. Информационный портал Neurohive. - URL : https://neurohive.io/ru/vidy-nejrosetej/u-net-image-segmentation/(дата обращения : 24.01.2025 ). - Текст : электронный.U-Net: нейросеть для сегментации изображений. Информационный портал Neurohive. - URL : https://neurohive.io/ru/vidy-nejrosetej/u-net-image-segmentation/(дата обращения : 24.01.2025 ). - Текст : электронный.Шеврикуко, Ю. Ф. Компенсация ошибок инерциальной навигационной системы на основе mems датчиков посредством нейросетевых алгоритмов / Ю. Ф. Шеврикуко. - Текст : электронный// Аспирант и соискатель. - 2016. - №6 (96). - С. 96-103. - URL : https://elibrary.ru/item.asp?id=28768387 (дата обращения : 24.01.2025).Шеврикуко, Ю. Ф. Компенсация ошибок инерциальной навигационной системы на основе mems датчиков посредством нейросетевых алгоритмов / Ю. Ф. Шеврикуко. - Текст : электронный// Аспирант и соискатель. - 2016. - №6 (96). - С. 96-103. - URL : https://elibrary.ru/item.asp?id=28768387 (дата обращения : 24.01.2025).Федина, Е. В. Анализ основных причин травматизма при эксплуатации башенных кранов. - Текст : электронный // Инженерный вестник Дона / Е. В. Федина, С. Л. Пушенко. - 2012. - №4-1 (22). - С. 172.- eISSN: 2073-8633. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18640238&ysclid=m85ixjb55f852819334 (дата обращения : 24.01.2025 ).Федина, Е. В. Анализ основных причин травматизма при эксплуатации башенных кранов. - Текст : электронный // Инженерный вестник Дона / Е. В. Федина, С. Л. Пушенко. - 2012. - №4-1 (22). - С. 172.- eISSN: 2073-8633. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18640238&ysclid=m85ixjb55f852819334 (дата обращения : 24.01.2025 ).Алгоритм определения параметров основания зданий и сооружений с помощью обработки георадиолокационных изображений / А. А. Локтев, Д. А. Локтев, В. В. Королев, А. А. Кузнецов. - Текст : электроннный // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2022. - № 4. - С. 11 -17. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48317064&ysclid=m85j54qh8p140960899 (дата обращения : 24.01.2025). DOI 10.25791/pribor.4.2022.1331.Алгоритм определения параметров основания зданий и сооружений с помощью обработки георадиолокационных изображений / А. А. Локтев, Д. А. Локтев, В. В. Королев, А. А. Кузнецов. - Текст : электроннный // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2022. - № 4. - С. 11 -17. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48317064&ysclid=m85j54qh8p140960899 (дата обращения : 24.01.2025). DOI 10.25791/pribor.4.2022.1331.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.