Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/67847
Nhan đề: A deep learning-based method for real-time personal protective equipment detection
Tác giả: Hoang, Manh Hung
Le, Thi Lan
Hoang, Si Hong
Từ khoá: PPE detection
Deep learning
Object detection
Automatic monitoring
Năm xuất bản: 2019
Tùng thư/Số báo cáo: Tạp chí Khoa học Kỹ thuật= Journal of science and Technique;Số 199 - Tr.23-34
Tóm tắt: Construction had the most fatal occupational injuries out of all industries due to the high number of annual accidents. There are many solutions to ensure workers’ safety and limit these accidents, one of which is to ensure the appropriate use of appropriate personal protective equipment (PPE) specified in safety regulations. However, the monitoring of PPE use that is mainly based on manual inspection is time consuming and ineffective. This paper proposed a new framework to automatically monitor whether workers are fully equipped with the required PPE. The method based on YOLO algorithm to detect in real-time protective equipment in images. Along with that, we have built a data set of 4400 images of 6 types of common protective equipment at the site for training and system evaluation. Several experiments have been conducted and the results emphasize that the system has demonstrated the ability to detect PPE with high precision and recall in real-time.
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/67847
ISSN: 1859-0209
Bộ sưu tập: Khoa học Kỹ thuật

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
2.65 MBAdobe PDF
Your IP: 18.119.134.196


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.