<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://iereview.ru/lib/pkp/xml/oai2.xsl" ?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/
		http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
	<responseDate>2026-08-23T22:37:36Z</responseDate>
	<request identifier="oai:ojs2.iereview.ru:article/385" metadataPrefix="jats" verb="GetRecord">https://iereview.ru/index.php/IE/oai</request>
	<GetRecord>
		<record>
			<header>
				<identifier>oai:ojs2.iereview.ru:article/385</identifier>
				<datestamp>2026-08-11T21:15:27Z</datestamp>
				<setSpec>IE:ARI</setSpec>
			</header>
			<metadata>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="" dtd-version="1.4" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.4/xsd/JATS-archivearticle1.xsd" xml:lang="ru">
			<front>
			<journal-meta>
				<journal-id journal-id-type="publisher">IE</journal-id><journal-id journal-id-type="ojs">IE</journal-id>
				<journal-title-group>
			<journal-title xml:lang="ru">СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY</trans-title></trans-title-group>
</journal-title-group>			<issn pub-type="ppub">0039-2391</issn>			<publisher><publisher-name>ИП Подколзин М.М.</publisher-name></publisher>
			<self-uri xlink:href="https://iereview.ru/index.php/IE"/>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="publisher-id">385</article-id>
			<article-id pub-id-type="other" specific-use="edn">QOGITJ</article-id>
			<article-id pub-id-type="doi">10.25726/u3361-3178-2705-p</article-id>
			<article-categories><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="en"><subject>APPLIED RESEARCH</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="ru"><subject>ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ</subject></subj-group></article-categories>
			<title-group><article-title xml:lang="ru">Повышение безопасности строительных машин на основе автоматизированного распознавания препятствий и опасных зон</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Improving the safety of construction machinery based on automated recognition of obstacles and hazardous zones</trans-title></trans-title-group></title-group>
			<contrib-group content-type="author">
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Рыкалов</surname>
							<given-names>Лев Дмитриевич</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Rykalov</surname>
							<given-names>Lev D.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>rykalov.l@gubkin.ru</email>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff-alternatives id="aff-1">
				<aff xml:lang="ru"><institution content-type="orgname">Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина, 119991, Москва, Ленинский проспект, д. 65, корп. 1</institution></aff>
				<aff xml:lang="en"><institution content-type="orgname">Gubkin Russian State University of Oil and Gas (National Research University), 119991, Moscow, Leninsky Prospekt, 65, bldg. 1</institution></aff>
			</aff-alternatives>
			<pub-date date-type="collection"><year>2026</year></pub-date><pub-date date-type="pub" publication-format="epub">
				<day>30</day>
				<month>08</month>
				<year>2026</year>
			</pub-date>
			<volume seq="31">70</volume>
			<issue>8</issue>
				<issue-id>30</issue-id><issue-title xml:lang="ru">Строительные и дорожные машины</issue-title><issue-title xml:lang="en">Stroitel'nye i dorozhnye mashiny</issue-title><fpage>407</fpage>
				<lpage>421</lpage>
			<history>
				<date date-type="received" iso-8601-date="2026-05-04">
					<day>04</day>
					<month>05</month>
					<year>2026</year>
				</date>
			</history>
			<permissions>
				<copyright-statement xml:lang="ru">© 2026 СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. Все права защищены.</copyright-statement>
				<copyright-statement xml:lang="en">© 2026 STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY. All rights reserved.</copyright-statement>
				<copyright-year>2026</copyright-year>
				<copyright-holder xml:lang="ru">СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ</copyright-holder>
				<copyright-holder xml:lang="en">STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY</copyright-holder>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="ru">
					<license-p>Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние).</license-p>
				</license>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="en">
					<license-p>The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.</license-p>
				</license>
			</permissions>
			
			<self-uri xlink:href="https://iereview.ru/index.php/IE/article/view/385"/>
			
			
			
			<abstract xml:lang="ru"><p>Показатели производственного травматизма в 2024 году вернулись к росту: число зарегистрированных несчастных случаев достигло 33 774 при коэффициенте частоты 0,69, а воздействие движущихся предметов и деталей вместе с транспортными происшествиями заняло свыше трети происшествий с тяжёлыми последствиями. Действующие требования к обзорности землеройных машин нормируют локальные размеры затенений и оставляют ненормированной суммарную долю пространства, не контролируемого оператором, из-за чего формально соответствующие стандарту машины различаются по фактическому охвату почти на треть. Цель работы – установить количественную связь между параметрами системы автоматизированного распознавания препятствий и остаточной вероятностью контакта работника с движущейся машиной. Выполнено геометрическое моделирование секторов затенения по схеме контрольного круга видимости радиусом 12 м, аддитивное разложение дистанции гарантированного срабатывания и имитационное моделирование на 20 000 реализаций для гусеничного экскаватора, фронтального погрузчика и автогрейдера при четырёх вариантах оснащения. Базовые конфигурации оставляют вне контроля от 23,17 до 30,07% площади контрольного круга; система кругового обзора сокращает показатель до 4,28-4,83%, комбинированная система с радиолокационным каналом – до 1,60-1,88%. Остаточная доля контактов снижается с 0,1840 до 0,0871 и 0,0820 соответственно, что отвечает сокращению риска на 52,7 и 55,4%. В структуре требуемой дистанции срабатывания при 9 км/ч на реакцию оператора приходится 51,6%, на латентность вычислительного тракта – 7,2%. Полученное распределение показывает, что предел эффективности системы задаётся геометрией покрытия и временем реакции решающего звена, тогда как быстродействие детектора влияет на результат примерно втрое слабее. После сокращения неконтролируемой доли приблизительно до 5% дальнейшее расширение сенсорного оснащения даёт убывающую отдачу, и остаточный риск концентрируется на классе работников в согнутой позе и на верхнем диапазоне рабочих скоростей.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Occupational injury indicators returned to growth in 2024: the number of registered accidents reached 33,774 at an incidence rate of 0.69, while the impact of moving objects and parts together with transport incidents accounted for more than a third of accidents with severe consequences. Current visibility requirements for earth-moving machinery regulate the local dimensions of masking areas and leave the total share of space uncontrolled by the operator unregulated, so that machines formally complying with the standard differ in actual coverage by almost one third. The aim of the work is to establish a quantitative relationship between the parameters of an automated obstacle recognition system and the residual probability of contact between a worker and a moving machine. Geometric modelling of masking sectors within a visibility test circle of 12 m radius, additive decomposition of the guaranteed actuation distance and simulation modelling over 20,000 realisations were performed for a tracked excavator, a wheel loader and a motor grader in four equipment configurations. Base configurations leave between 23,17 and 30,07% of the test circle area uncontrolled; an around-view system reduces the figure to 4,28-4,83%, and a combined system with a radar channel to 1,60-1,88%. The residual share of contacts decreases from 0,1840 to 0,0871 and 0,0820 respectively, which corresponds to a risk reduction of 52,7 and 55,4%. Within the required actuation distance at 9 km/h the operator reaction accounts for 51,6% and the latency of the computing path for 7,2%. The obtained distribution shows that the efficiency limit of the system is set by coverage geometry and by the reaction time of the deciding element, whereas detector speed affects the result about three times less. Once the uncontrolled share is reduced to approximately 5%, further expansion of sensor equipment yields diminishing returns, and the residual risk concentrates on the class of workers in a bent posture and on the upper range of operating speeds.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>construction machinery safety</kwd><kwd>obstacle detection</kwd><kwd>hazardous zone</kwd><kwd>operator visibility</kwd><kwd>around-view monitoring system</kwd><kwd>residual risk</kwd><kwd>simulation modelling</kwd><kwd>occupational injuries</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>безопасность строительных машин</kwd><kwd>распознавание препятствий</kwd><kwd>опасная зона</kwd><kwd>обзорность с рабочего места оператора</kwd><kwd>система кругового обзора</kwd><kwd>остаточный риск</kwd><kwd>имитационное моделирование</kwd><kwd>производственный травматизм</kwd></kwd-group><funding-group>
				<funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без внешнего финансирования.</funding-statement>
				<funding-statement xml:lang="en">The study was conducted without external funding.</funding-statement>
			</funding-group>
			<counts><page-count count="15"/></counts>
			<custom-meta-group>
				<custom-meta>
					<meta-name>metadata-license</meta-name>
					<meta-value><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0</ext-link></meta-value>
				</custom-meta>
			<custom-meta><meta-name>issue-cover</meta-name><meta-value><inline-graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="https://iereview.ru/public/journals/1/cover_issue_30_ru_RU.png"/></meta-value></custom-meta></custom-meta-group>
		</article-meta>
	</front>
	<back>
		<ref-list xml:lang="ru">
			<title>Список литературы</title>
			<ref id="R1"><mixed-citation>Алешков Д.С., Аюпова Н.Ю., Бакико Е.В., Суковин М.В., Скакунов Д.А. Учет влияния человеческого фактора на профессиональные риски при использовании метода дерева отказов // Безопасность труда в промышленности. 2025. № 10. С. 32-38.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Андриянов Н.А., Дементьев В.Е., Ташлинский А.Г. Обнаружение объектов на изображении: от критериев Байеса и Неймана-Пирсона к детекторам на базе нейронных сетей EfficientDet // Компьютерная оптика. 2022. Т. 46. № 1. С. 139-159.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Васин П.А., Куликов И.А. Обучение нейросетевых алгоритмов автомобильного технического зрения с учетом типов ошибок распознавания // Труды НАМИ. 2021. № 3. С. 37-47.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>Егельский В.В. К вопросу об использовании видеоаналитики в производственной среде при эксплуатации грузоподъемных кранов // Безопасность труда в промышленности. 2025. № 11. С. 47-50.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Жабин Д.В., Макеев М.А., Клебанов Д.А. Разработка систем контроля целостности зубьев ковша экскаватора с применением методов компьютерного зрения // Горная промышленность. 2023. № 3. С. 48-49.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Жилинский Н.А., Дорогова И.Е. Позиционирование подвижных элементов строительной техники посредством компьютерного зрения // Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31. № 2. С. 14-21.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>Клебанов А.Ф., Кадочников М.В., Улитин В.В., Сиземов Д.Н. Современные системы предотвращения столкновений горной техники и наездов на персонал при ведении открытых горных работ // Горная промышленность. 2020. № 5. С. 24-29.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>Медведева Е.В., Перевощикова А.А. Исследование нейросетевых алгоритмов распознавания объектов железнодорожной инфраструктуры на видеоизображениях // Компьютерная оптика. 2025. Т. 49. № 3. С. 443-450.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Овсянников В.Е., Васильев В.И. Разработка модели оценки влияния человеческого фактора на эффективность эксплуатации строительно-дорожных машин // Вестник СибАДИ. 2020. Т. 17. № 4. С. 476-486.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R10"><mixed-citation>Овчинников Н.П. Основные причины производственного травматизма при эксплуатации карьерного автотранспорта на золотодобывающих предприятиях Южной Якутии // Безопасность труда в промышленности. 2024. № 3. С. 33-37.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R11"><mixed-citation>Родионов О.А., Рашид Б. Разработка семантической карты для беспилотного автомобиля с использованием метода одновременной локализации и картографирования // Вестник СибАДИ. 2022. Т. 19. № 6. С. 900-914.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R12"><mixed-citation>Семейкин А.Ю., Томаровщенко О.Н., Петрова В.А., Тюпин Д.М., Едаменко А.С. Анализ факторов риска и причин производственного травматизма при выполнении строительно-монтажных работ в горнодобывающей отрасли // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2025. № 10. С. 167-181.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R13"><mixed-citation>Сухарев Р.Ю. Применение метода «чистое преследование» (Pure Pursuit) для управления беспилотным автогрейдером // Вестник СибАДИ. 2022. Т. 19. № 2. С. 156-169.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R14"><mixed-citation>Черкасов П.В., Попинако Я.В., Никитенко М.С. Анализ влияния освещенности на качество распознавания лазерной сетки машинным зрением // Горная промышленность. 2024. № 5S. С. 110-115.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R15"><mixed-citation>Черкасов П.В., Худоногов Д.Ю., Кизилов С.А., Никитенко М.С. Оценка влияния запыленности и влажности воздуха горных выработок на эффективность машинного зрения // Горное оборудование и электромеханика. 2026. № 2. С. 77-84.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
		<ref-list xml:lang="en">
			<title>References</title>
			<ref id="RE1"><mixed-citation>Aleshkov D.S., Ayupova N.Yu., Bakiko E.V., Sukovin M.V., Skakunov D.A. Considering human factor impact on professional risks when using the fault tree method // Occupational Safety in Industry. 2025. № 10. pp. 32-38.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE2"><mixed-citation>Andriyanov N.A., Dementiev V.E., Tashlinsky A.G. Detection of objects in the image: from Bayes and Neyman-Pearson criteria to neural network detectors based on EfficientDet // Computer Optics. 2022. Vol. 46. № 1. pp. 139-159.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE3"><mixed-citation>Vasin P.A., Kulikov I.A. Training of neural network algorithms of automotive machine vision with account of recognition error types // Scientific Research Automobile and Motor Institute Works. 2021. № 3. pp. 37-47.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE4"><mixed-citation>Egelskiy V.V. On the issue of the use of video analytics in the production environment when operating hoisting cranes // Occupational Safety in Industry. 2025. № 11. pp. 47-50.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE5"><mixed-citation>Zhabin D.V., Makeev M.A., Klebanov D.A. Development of systems for monitoring excavator bucket teeth integrity using computer vision methods // Russian Mining Industry. 2023. № 3. pp. 48-49.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE6"><mixed-citation>Zhilinskiy N.A., Dorogova I.E. Positioning of moving elements of construction machinery by means of computer vision // Siberian State University of Geosystems and Technologies Bulletin. 2026. Vol. 31. № 2. pp. 14-21.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE7"><mixed-citation>Klebanov A.F., Kadochnikov M.V., Ulitin V.V., Sizemov D.N. Modern systems for preventing collisions of mining machinery and collisions with personnel in open pit mining // Russian Mining Industry. 2020. № 5. pp. 24-29.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE8"><mixed-citation>Medvedeva E.V., Perevoshchikova A.A. Study of neural network algorithms for recognition of railway infrastructure objects in video images // Computer Optics. 2025. Vol. 49. № 3. pp. 443-450.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE9"><mixed-citation>Ovsyannikov V.E., Vasilev V.I. Development of a model for assessing the human factor influence on the operating efficiency of road-building machines // Siberian State Automobile and Highway University Bulletin. 2020. Vol. 17. № 4. pp. 476-486.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE10"><mixed-citation>Ovchinnikov N.P. The main causes of industrial injuries occurred during the operation of mining dump trucks in gold-mining enterprises of Southern Yakutia // Occupational Safety in Industry. 2024. № 3. pp. 33-37.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE11"><mixed-citation>Rodionov O.A., Rashid B. Development of a semantic map for an unmanned vehicle using the simultaneous localization and mapping method // Siberian State Automobile and Highway University Bulletin. 2022. Vol. 19. № 6. pp. 900-914.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE12"><mixed-citation>Semeykin A.Yu., Tomarovshchenko O.N., Petrova V.A., Tyupin D.M., Edamenko A.S. Analysis of risk factors and causes of occupational injuries during construction and installation works in the mining industry // Mining Informational and Analytical Bulletin. 2025. № 10. pp. 167-181.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE13"><mixed-citation>Sukharev R.Yu. Pure pursuit method use to control unmanned motor grader // Siberian State Automobile and Highway University Bulletin. 2022. Vol. 19. № 2. pp. 156-169.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE14"><mixed-citation>Cherkasov P.V., Popinako Ya.V., Nikitenko M.S. Analysis of the effect of illumination on machine vision detection of the laser grid shape // Russian Mining Industry. 2024. № 5S. pp. 110-115.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE15"><mixed-citation>Cherkasov P.V., Khudonogov D.Yu., Kizilov S.A., Nikitenko M.S. Assessment of the influence of dust content and air humidity of mine workings on the efficiency of machine vision // Mining Equipment and Electromechanics. 2026. № 2. pp. 77-84.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>			</metadata>
		</record>
	</GetRecord>
</OAI-PMH>
