Юрьев С.С., Газя Г.В.
ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ СРЕДСТВ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ЗАЩИТЫ *
Аннотация:
в работе рассматриваются аспекты разработки интеллектуальной системы мониторинга соблюдения правил ношения средств индивидуальной защиты (СИЗ) с использованием алгоритмов компьютерного зрения. Основное внимание уделено применению нейросетевых моделей YOLO и ResNet для задач детекции и классификации, а также рассмотрены критерии оценки эффективности такой системы. Предложена архитектура системы, а также приведены сравнительные характеристики алгоритмов и критериев проектирования.
Ключевые слова:
компьютерное зрение, СИЗ, автоматический контроль, мониторинг, нейросети, промышленная безопасность
Ношение средств индивидуальной защиты (СИЗ) является обязательным требованием в большинстве отраслей с повышенным уровнем риска (нефтегаз, строительство, металлургия и др.).Традиционные подходы к контролю соблюдения норм – такие как ручной надзор или периодические проверки – недостаточно эффективны и не обеспечивают непрерывного мониторинга. В связи с этим возникает необходимость в разработке автоматизированных интеллектуальных систем, способных в реальном времени распознавать СИЗ на изображениях с видеокамер и оценивать соблюдение регламента [1, с. 145].Рис. 1. Объекты распознавания (СИЗ). Рис. 2. Общий принцип работы системы автоматического контроля СИЗ. Для реализации системы автоматического контроля СИЗ необходимо выбрать такие алгоритмы, которые обеспечивают высокую точность распознавания объектов, устойчивость к условиям реальной промышленной среды и возможность функционирования в режиме реального времени [2, с. 38]. На практике это означает использование современных нейросетевых моделей, способных эффективно решать задачи детекции объектов (обнаружения СИЗ на изображении) и классификации (определения наличия защитного оборудования на конкретных участках тела работника).Таблица 1. Сравнение наиболее подходящих архитектур для реализации системы [3, с. 5, 4, с. 174].Рис. 2. Архитектура системы мониторинга. Таблица 2. Критерии оценки эффективности системы. Таблица 3. Примеры выходных данных системы. Применение компьютерного зрения для автоматического контроля СИЗ представляет собой перспективное направление в области промышленной безопасности. Современные нейросетевые модели, такие как YOLO и ResNet, демонстрируют высокую эффективность в задачах детекции и классификации СИЗ, обеспечивая точность и скорость обработки, необходимые для работы в реальном времени.Разработанная система мониторинга позволяет минимизировать зависимость от ручного контроля, снижая риски, связанные с человеческим фактором. Ключевые критерии оценки – точность, полнота, FPS и масштабируемость – подтверждают возможность её внедрения в различных отраслях с повышенными требованиями к безопасности.Дальнейшее развитие технологии связано с улучшением алгоритмов для работы в сложных условиях (например, при плохом освещении или перекрытии объектов), а также с интеграцией системы в корпоративные платформы управления. Это позволит не только автоматизировать контроль, но и оперативно реагировать на нарушения, повышая общий уровень безопасности на производстве.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 4
Ссылка для цитирования:
Юрьев С.С., Газя Г.В. ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ СРЕДСТВ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ЗАЩИТЫ // Вестник науки №6 (87) том 4. С. 2027 - 2033. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24789 (дата обращения: 12.01.2026 г.)
Вестник науки © 2025. 16+