Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/82230| Название: | Тенденции в современных системах мониторинга промышленной безопасности и охраны труда |
| Другие названия: | Application of video analytics to monitor and improve the safety of technological processes |
| Авторы: | Чумаков, Константин Владимирович |
| Ключевые слова: | безопасность технологических процессов; производственная безопасность; мониторинг; повышение эффективности; видеоаналитика; компьютерное зрение; машинное обучение; искусственный интеллект; process safety; industrial safety; monitoring; increasing efficiency; video analytics; computer vision; machine learning; artificial intelligence |
| Дата публикации: | 2024 |
| Издатель: | Томский политехнический университет |
| Библиографическое описание: | Чумаков, К. В. Тенденции в современных системах мониторинга промышленной безопасности и охраны труда / Константин Владимирович Чумаков // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика. — 2024. — Т. 2, № 4. — С. 34-40. |
| Аннотация: | Представлены результаты использования видеоаналитики, основанной на алгоритмах искусственного интеллекта и компьютерного зрения, для мониторинга нештатных ситуаций и повышения безопасности технологических процессов. В условиях быстрого развития промышленности и усложнения производственных систем традиционные методы контроля безопасности становятся менее эффективными. Предложены инновационные подходы к анализу видеоданных, которые позволяют в реальном времени отслеживать соблюдение правил безопасности во время выполнения работ, выявлять нестандартные события и предотвращать потенциальные аварийные ситуации. The article presents the results of using video analytics based on artificial intelligence and computer vision algorithms to monitor compliance with safety rules during production work, as well as to monitor emergency situations. The author has developed the approach that allows real-time detection of non-standard events and prevention of potential emergency situations. The paper describes the key artificial intelligence algorithms used to process and interpret the video data stream |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/82230 |
| ISSN: | 2413-1830 |
| Располагается в коллекциях: | Известия Томского политехнического университета. Промышленная кибернетика |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|
| b_TPU_IndCyb-2024-v2-i4-05.pdf | 627,36 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons
