Разработка системы определения перемещения рабочих на производстве на основе OpenCV и алгоритма одностадийного детектора

Известно, что компании стараются сократить свои затраты на производство. Одним из эффективных способов сокращения затрат является автоматизация процессов. Например, замещение сотрудников различными роботами или информационными системами. Зачастую при строительстве или другом масштабном производстве требуется мониторинг работы сотрудников. В самом простом варианте мониторинг может осуществляться с помощью видеокамер и сотрудников, которые просматривают записи с этих камер. Это влечет за собой затраты на оплату труда сотрудников, налоги и другие отчисления. Изменить такой процесс мониторинга можно с помощью систем слежения за перемещением рабочих. Внедрив такую информационную систему в производство, можно сократить расходы, которые были описаны выше. На сегодняшний день алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения довольно сильно развились и позволяют реализовывать такие системы слежения. Существуют уже готовые варианты систем слежения на базе алгоритмов компьютерного зрения, но они имеют высокую стоимость, что подходит только для крупных производств. Другим вариантом является разработка собственной системы слежения, которая будет учитывать специфику организации, в которой планируется ее внедрение. Цель исследования: рассмотреть технологии, с помощью которых можно построить систему слежения, и предложить реализацию системы слежения за рабочими с применением алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Материалы и методы. Рассматриваются существующие решения систем мониторинга на базе технологий RFID, компьютерного зрения, GPS и датчиков движения. Приводятся их плюсы и минусы. Рассматриваются существующие способы для детекции движения с использованием компьютерного зрения. Приводится обзор существующих алгоритмов для обнаружения рабочего в специализированном костюме. Рассматривается алгоритм YOLOv5, который состоит из backbone, neck и head. Результаты. В статье авторами приводится описание рассматриваемых алгоритмов машинного обучения, компьютерного зрения и нейронных сетей. Предлагается реализация системы мониторинга за рабочими. Дается описание модулей, из которых состоит система слежения, приводится схема взаимодействия модулей. Описывается разработка алгоритма детекции движения и алгоритма определения рабочего в специальной форме.