Details

Title Разработка системы автоматического мониторинга соблюдения требований по ношению средств индивидуальной защиты на основе технологий компьютерного зрения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Creators Тампио Илья Сергеевич
Scientific adviser Селин Иван Андреевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Imprint Санкт-Петербург, 2025
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects средства индивидуальной защиты ; компьютерное зрение ; детекция объектов ; нейронные сети ; машинное обучение ; безопасность труда ; видеонаблюдение ; personal protective equipment ; computer vision ; object detection ; neural networks ; machine learning ; occupational safety ; video surveillance
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 09.03.04
Speciality group (FGOS) 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-1160
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\35795
Record create date 7/30/2025

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Данная работа посвящена исследованию применения технологий компьютерного зрения для автоматизации контроля за соблюдением требований по ношению средств индивидуальной защиты (СИЗ), таких как каски и жилеты повышенной видимости. В рамках исследования проведен анализ методов машинного обучения и алгоритмов детекции объектов, подходящих для решения задачи мониторинга СИЗ в условиях производственных предприятий. В процессе выполнения работы с использованием языка программирования Python и фреймворков PyTorch, Detectron2, Datumaro, torchvision и OpenCV были обучены модели на базе архитектур Mask-RCNN, EfficientNet. Разработан программный конвейер, обеспечивающий детекцию нарушений на видеопотоке в реальном времени. Для проверки работоспособности системы проведено тестирование на видео, имитирующем условия эксплуатации. Разработанная система показала практическую применимость для задач промышленной безопасности.

This work is dedicated to the study of applying computer vision technologies to automate the control of compliance with personal protective equipment (PPE) requirements, such as helmets and high-visibility vests. The research includes an analysis of machine learning methods and object detection algorithms suitable for monitoring PPE usage in industrial environments. During the project, models based on Mask-RCNN and EfficientNet architectures were trained using Python programming language and frameworks such as PyTorch, Detectron2, Datumaro, torchvision, and OpenCV. A software pipeline was developed to enable real-time detection of PPE violations in video streams. System performance was tested on video data simulating real-world operating conditions. The developed solution demonstrated its practical applicability for industrial safety tasks.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous
  • Реферат
  • Abstract

Access count: 0 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics