Details

В работе представлена проектная документация на строительство 28-этажного здания бизнес-центра высотой 122,1 м с подземной автостоянкой, расположенного по адресу г. Санкт- Петербург, улица Стародеревенская, участок 2, кадастровый номер участка: 78:34:0413602:9. в соответствии с заданием на проектирование. Целью исследовательской части проекта является разработка алгоритма машинного обучения для автоматизированного контроля соблюдения норм безопасности на строительных площадках. Для достижения поставленной цели были поставлены следующие задачи: 1. Анализ современных методов машинного обучения, применяемых для мониторинга безопасности на строительных площадках; 2. Разработать архитектуру модели, обеспечивающую автоматическое обнаружение нарушений норм охраны труда с применением компьютерного зрения; 3. Оценить эффективность предложенной модели на основе экспериментальных данных. В ходе проведенного исследования была разработана и протестирована система автоматического контроля за соблюдением норм охраны труда на строительных площадках с использованием модели глубокого обучения YOLOv8. В заключении, был произведен сравнительный анализ полученных результатов и определена эффективность модели.

The work presents design documentation for the construction of a 28-storey business center building with a height of 122.1 meters and an underground parking lot, located at: St. Petersburg, Staroderevenskaya Street, Plot 2, cadastral number of the plot: 78:34:0413602:9, in accordance with the design assignment. The goal of the research part of the project is to develop a machine learning model for automated safety compliance monitoring on construction sites. To achieve the stated goal, the following tasks were set: 1. Analyze modern machine learning methods used for safety monitoring on construction sites; 2. Develop a model architecture that enables automatic detection of occupational safety violations using computer vision; 3. Evaluate the effectiveness of the proposed model based on experimental data. As a result of the study, a system for automated monitoring of occupational safety compliance on construction sites was developed and tested using the YOLOv8 deep learning model. In conclusion, a comparative analysis of the obtained results was carried out and the effectiveness of the model was determined.

• кп
  • Листы
    • 14 - Календарный план