Fugu-MT 論文翻訳(概要): CIB-SE-YOLOv8: Optimized YOLOv8 for Real-Time Safety Equipment Detection on Construction Sites

論文の概要: CIB-SE-YOLOv8: Optimized YOLOv8 for Real-Time Safety Equipment Detection on Construction Sites

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20699v1
Date: Mon, 28 Oct 2024 03:07:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-29 12:22:32.044165
Title: CIB-SE-YOLOv8: Optimized YOLOv8 for Real-Time Safety Equipment Detection on Construction Sites
Title（参考訳）: CIB-SE-YOLOv8:建設現場におけるリアルタイム安全装置検出のための最適化YOLOv8
Authors: Xiaoyi Liu, Ruina Du, Lianghao Tan, Junran Xu, Chen Chen, Huangqi Jiang, Saleh Aldwais,
Abstract要約: 本研究では、リアルタイムヘルメット検出にYOLOを用いたコンピュータビジョンベースのソリューションを提案する。提案したCIB-SE-YOLOv8モデルでは,SEアテンション機構と修正C2fブロックが組み込まれ,検出精度と効率が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.028949797830281
License:
Abstract: Ensuring safety on construction sites is critical, with helmets playing a key role in reducing injuries. Traditional safety checks are labor-intensive and often insufficient. This study presents a computer vision-based solution using YOLO for real-time helmet detection, leveraging the SHEL5K dataset. Our proposed CIB-SE-YOLOv8 model incorporates SE attention mechanisms and modified C2f blocks, enhancing detection accuracy and efficiency. This model offers a more effective solution for promoting safety compliance on construction sites.
Abstract（参考訳）: 建設現場での安全確保は重要であり、ヘルメットは怪我の軽減に重要な役割を果たしている。伝統的な安全チェックは労働集約的であり、しばしば不十分である。本研究は, SHEL5Kデータセットを用いて, リアルタイムヘルメット検出にYOLOを用いたコンピュータビジョンベースのソリューションを提案する。提案したCIB-SE-YOLOv8モデルでは,SEアテンション機構と修正C2fブロックが組み込まれ,検出精度と効率が向上した。このモデルは、建設現場の安全コンプライアンスを促進するための、より効果的なソリューションを提供する。

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