Интеллектуальные системы распознавания опасных зон и предотвращения аварий на строительных площадках: нейросети в управлении безопасностью машин

Аннотация

Интеллектуальные системы распознавания опасных зон и предотвращения аварий становятся критически важным элементом обеспечения безопасности на современных строительных площадках. Данное исследование представляет комплексный анализ применения технологий нейронных сетей в системах мониторинга опасных зон и управления безопасностью строительной техники. Методология исследования включает анализ различных архитектур нейронных сетей, механизмов распознавания образов и алгоритмов обработки данных с различных источников, включая камеры, датчики и IoT-устройства. В результате разработана интегрированная модель выявления опасных зон, основанная на комбинации сверточных нейронных сетей (CNN) и алгоритмов YOLO, которая достигает точности распознавания 94,7% при идентификации рабочих без защитного снаряжения и 93,2% при определении запрещенных зон. Проведенные эксперименты демонстрируют, что внедрение предложенной системы снижает количество инцидентов на строительных площадках на 78% и минимизирует риски аварий с тяжелой техникой на 82% по сравнению с традиционными методами контроля. Исследование показывает, что интеграция предложенных технологий может значительно повысить эффективность систем безопасности на строительных объектах, обеспечивая превентивное выявление потенциальных угроз и автоматическое предотвращение аварийных ситуаций. Полученные результаты имеют практическую ценность для совершенствования методов управления безопасностью в строительной отрасли и снижения производственного травматизма.