要約
画像やビデオストリームから個人防護具を検出することは、建設作業員の安全確保に関連する問題である。この寄稿では、そのような機器のライブ画像認識を可能にするアーキテクチャを提案します。このソリューションは、エッジクラウドとエッジオンリーの2つの環境で展開することができます。このシステムは、ASSIST-IoT H2020プロジェクトの範囲内で、より大きなシナリオの一部として、活発な建設現場でテストされました。エッジオンリーの実現可能性を判断するため、安全ヘルメットを着用した人を数えるモデルをYOLOX法を用いて開発しました。その結果、現場で利用可能なハードウェアインフラを考慮すれば、このユースケースに対してエッジオンリーの展開が可能であることがわかりました。予備評価では、システムのさらなる開発と展開に不可欠な、いくつかの重要な観察がなされました。今後の課題としては、2つのアーキテクチャの性能面に関する詳細な調査を行う予定です。
要約(オリジナル)
Detecting Personal Protective Equipment in images and video streams is a relevant problem in ensuring the safety of construction workers. In this contribution, an architecture enabling live image recognition of such equipment is proposed. The solution is deployable in two settings — edge-cloud and edge-only. The system was tested on an active construction site, as a part of a larger scenario, within the scope of the ASSIST-IoT H2020 project. To determine the feasibility of the edge-only variant, a model for counting people wearing safety helmets was developed using the YOLOX method. It was found that an edge-only deployment is possible for this use case, given the hardware infrastructure available on site. In the preliminary evaluation, several important observations were made, that are crucial to the further development and deployment of the system. Future work will include an in-depth investigation of performance aspects of the two architecture variants.
arxiv情報
| 著者 | Jaroslaw Legierski,Kajetan Rachwal,Piotr Sowinski,Wojciech Niewolski,Przemyslaw Ratuszek,Zbigniew Kopertowski,Marcin Paprzycki,Maria Ganzha |
| 発行日 | 2023-01-04 09:17:34+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |