Зменшення впливу людського фактору на працездатність баштового крану за рахунок впровадження систем машинного зору

Abstract

UA: У цій роботі розглянуто проблему впливу людського фактора на працездатність баштових кранів та можливості його зменшення шляхом впровадження систем машинного зору. Проаналізовано основні ризики, пов’язані з людськими помилками під час керування крановими механізмами, та їхній вплив на безпеку і продуктивність будівельних робіт. Окреслено принципи роботи систем машинного зору, їхні технічні можливості та переваги в автоматизації процесів керування краном. Окрему увагу приділено аналізу практичного застосування машинного зору в будівельній галузі, зокрема, впровадженню інтелектуальних систем для моніторингу робочої зони, визначення безпечних траєкторій руху вантажів та мінімізації ризику зіткнень. Також розглянуто можливості інтеграції цих технологій із сучасними кранами та системами управління, що дозволяє підвищити точність операцій і знизити залежність від людського фактора. Розглянуто методи технічної реалізації систем машинного зору, включаючи використання камер високої роздільної здатності, сенсорів руху, алгоритмів глибокого навчання та нейромережевих моделей для аналізу зображень. Здійснено порівняльний аналіз ефективності різних типів алгоритмів, таких як згорткові нейронні мережі (CNN), що забезпечують швидке й точне розпізнавання об’єктів. Висвітлено основні технічні виклики впровадження цих технологій, зокрема, затримки в обробці даних, потребу в потужних обчислювальних ресурсах і складність інтеграції з існуючими механізмами управління баштовими кранами. Результати дослідження підтверджують, що впровадження систем машинного зору сприяє підвищенню безпеки, зниженню навантаження на оператора та покращенню загальної ефективності експлуатації баштових кранів.

EN: This paper examines the problem of the influence of the human factor on the performance of tower cranes and the possibilities of its reduction by implementing machine vision systems. The main risks associated with human errors when controlling crane mechanisms and their impact on the safety and productivity of construction work are analyzed. The principles of operation of machine vision systems, their technical capabilities and advantages in automating crane control processes are outlined. Special attention is paid to the analysis of the practical application of machine vision in the construction industry, in particular, the implementation of intelligent systems for monitoring the work area, determining safe trajectories of cargo movement and minimizing the risk of collisions. The possibilities of integrating these technologies with modern cranes and control systems are also considered, which allows increasing the accuracy of operations and reducing dependence on the human factor. The methods of technical implementation of machine vision systems are considered, including the use of high-resolution cameras, motion sensors, deep learning algorithms and neural network models for image analysis. A comparative analysis of the effectiveness of different types of algorithms, such as convolutional neural networks (CNN), which provide fast and accurate object recognition, is carried out. The main technical challenges of implementing these technologies are highlighted, in particular, delays in data processing, the need for powerful computing resources and the complexity of integration with existing tower crane control mechanisms. The results of the study confirm that the implementation of machine vision systems contributes to increased safety, reduced operator workload and improved overall efficiency of tower crane operation.