Visual Detection of Personal Protective Equipment and Safety Gear on Industry Workers

要約

今日の社会では、適切に着用された安全装置が不足しているため、職場での怪我が一般的です。
適切な能力を備えた人員のみを受け入れるシステムを作成して、労働条件を改善できます。
したがって、目標は、個人用保護具 (PPE) の使用を検出するカメラを使用して、労働者の安全性を向上させるシステムを開発することです。
この目的のために、いくつかの公開ソースから適切なデータを収集してラベルを付けました。これらのデータは、人気のある YOLOv4 オブジェクト検出器に基づくいくつかのモデルのトレーニングと評価に使用されています。
協力する産業パートナーによって推進されている私たちの焦点は、立ち入り禁止区域へのアクセスを得るために労働者が自分自身を提示しなければならない入場管理ポイントに私たちのシステムを実装することです。
このシステムは、顔認証と組み合わせることで、適切な機器を身に着けている許可された人だけがアクセスできるようにします。
この作業の目新しさは、クラスの数を 5 つのオブジェクト (ヘルメット、安全ベスト、安全手袋、安全メガネ、および聴覚保護具) に増やしたことです。これに対して、既存のほとんどの作業は 1 つまたは 2 つのクラス (通常はヘルメットまたはベスト) のみに焦点を当てています。
開発された AI モデルは、運用を目指している共同環境で 3 メートルと 5 メートルの距離で良好な検出精度を提供します (それぞれ 99/89% の mAP)。
一部のオブジェクトのサイズが小さいこと、または体の一部によって遮られる可能性があることが、精度を損なう可能性のある要因として特定されており、PPE 検出を適用する前に、データの増強と体の切り取りによって対処しました。

要約(オリジナル)

Workplace injuries are common in today’s society due to a lack of adequately worn safety equipment. A system that only admits appropriately equipped personnel can be created to improve working conditions. The goal is thus to develop a system that will improve workers’ safety using a camera that will detect the usage of Personal Protective Equipment (PPE). To this end, we collected and labeled appropriate data from several public sources, which have been used to train and evaluate several models based on the popular YOLOv4 object detector. Our focus, driven by a collaborating industrial partner, is to implement our system into an entry control point where workers must present themselves to obtain access to a restricted area. Combined with facial identity recognition, the system would ensure that only authorized people wearing appropriate equipment are granted access. A novelty of this work is that we increase the number of classes to five objects (hardhat, safety vest, safety gloves, safety glasses, and hearing protection), whereas most existing works only focus on one or two classes, usually hardhats or vests. The AI model developed provides good detection accuracy at a distance of 3 and 5 meters in the collaborative environment where we aim at operating (mAP of 99/89%, respectively). The small size of some objects or the potential occlusion by body parts have been identified as potential factors that are detrimental to accuracy, which we have counteracted via data augmentation and cropping of the body before applying PPE detection.

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