Аналіз згорткових нейронних мереж для розпізнавання порушення правил охорони праці на робочому місці.

Охорона праці являє собою ряд заходів і засобів, спрямованих на збереження здоров'я і працездатності людини. На різних виробництвах співробітники схильні до впливу на їх здоров'я різних негативних факторів, наприклад, носіння каски може врятувати співробітника від руйнування кісток черепа, струс головного мозку, всі ці травми відносяться до розряду важких з усіма наслідками, що випливають. Робота присвячена пошуку найкращої моделі згорткової нейронної мережі, яка буде мати найкращі показники у визначенні об'єктів, на яких модель навчилася і оптимальна у використанні програмного забезпечення. Для подальшого аналізу розмітка даних проводилася за допомогою програми labelImg, всі інші етапи навчання і тестування проводилися в середовищі Python. Набір даних включає в себе кілька розмічених класів, а саме: людина з каскою і без, людина в діелектричних рукавичках і без рукавичок, людина з сигаретою і без неї, людина в спеціального робочого взуття і без неї, людина в робочому одязі і в звичайній.