Мониторинг на строительных объектах: алгоритмы распознавания и предупреждение рисков
EDN: EWTMQY
Аннотация
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.
Ключевые слова
сооружения,
инфраструктура,
оптимизация операций,
AI-технологии,
информационные массивы,
обучение алгоритмов
Об авторах
В. В. Соловьев
Российский университет транспорта (РУТ (МИИТ))
Россия
Россия
Соловьев Владислав Викторович, ассистент кафедры «Транспортное строительство»
С. В. Федорова
Российский университет транспорта (РУТ (МИИТ))
Россия
Россия
Федорова Снежана Владимировна, преподаватель кафедры «Транспортное строительство»
Список литературы
1. 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).
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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).
10. 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.
11. 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).
12. 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 ).
13. 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.
Рецензия
Для цитирования:
Соловьев В.В., Федорова С.В. Мониторинг на строительных объектах: алгоритмы распознавания и предупреждение рисков. Наука и техника транспорта. 2025;(1):109-113. EDN: EWTMQY
For citation:
Soloviev V.V., Fedorova S.V. Monitoring at Construction Sites: Algorithms for Recognition and Risk Prevention. Science and Technology in Transport. 2025;(1):109-113. (In Russ.) EDN: EWTMQY
Просмотров:
8
JATS XML
Послать статью по эл. почте 