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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 377 - 384 (8page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2023.377
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This study explored the applicability of deep learning models for real-time safety helmet detection of construction workers. The performance and speed of RCNN-based model and YOLO model, which are representative models of object recognition among deep learning models, were compared. Faster-RCNN model of RCNN series was used, and Yolov3 and Yolov5 of YOLO model were applied. As a result, the Yolov5 model showed the highest performance and fastest processing speed. Among them, Yolov5x showed the highest performance, and Yolov5n showed the fastest processing speed. As a result of this experiment, Yolov5x can be fully utilized for real-time detection of safety helmet.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 실험
4. 결론
References
참고문헌 (17)
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Industrial Accident Status (https://www.moel.go.kr)
Yoon, K.W., Chae, J.G. and Lee, J.H., 2021, Construction Site Worker Risk Analysis and Safety Management System Improvement Plan, Research Report, Seoul Institute of Technology.
Xu, W. and Wang, T.K., 2023, Construction Worker Safety Prediction and Active Warning Based on Computer Vision and the Gray Absolute Decision Analysis Method, Journal of Construction Engineering and Management, 149(4), pp.1-21, https://doi.org/10.1061/JCE
Korea Occupational Safety and Health Agency, (https://www.kosha.or.kr).
Fang, W., Ding L., Love, P.E.D., Luo, H., Li, H., Peña-Mora, F., Zhong, B. and Zhou, C., 2020, Computer Vision Application in Construction Safety Assurance, Automation in Construction, 110(103013), https://doi.org/10.1016/j.autcon.2019.103013
Yoon, K.W., Chae, J.G. and Lee, J.H., 2021, Construction Site Worker Risk Analysis and Safety Management System Improvement Plan, Research Report, Seoul Institute of Technology.
Xu, W. and Wang, T.K., 2023, Construction Worker Safety Prediction and Active Warning Based on Computer Vision and the Gray Absolute Decision Analysis Method, Journal of Construction Engineering and Management, 149(4), pp.1-21, https://doi.org/10.1061/JCE
Korea Occupational Safety and Health Agency, (https://www.kosha.or.kr).
Fang, W., Ding L., Love, P.E.D., Luo, H., Li, H., Peña-Mora, F., Zhong, B. and Zhou, C., 2020, Computer Vision Application in Construction Safety Assurance, Automation in Construction, 110(103013), https://doi.org/10.1016/j.autcon.2019.103013
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