Abstract
В работе представлена интеллектуальная система мониторинга строительных площадок, разработанная с применением компьютерного зрения и машинного обучения для повышения безопасности и эффективности. Основное внимание уделено автоматическому распознаванию средств индивидуальной защиты (СИЗ) и выявлению нарушений техники безопасности. Использовались нейросетевые модели YOLOv11 и ResNet-50 для детекции и классификации объектов. Облачная обработка данных выполнялась с помощью платформы Lightning AI. При испытаниях на реальных данных си-стема показала точность обнаружения работников и СИЗ на уровне 70–75 % (mAP@0.5), а классификация нарушений достигла 92 %. Однако при более строгой оценке (mAP@0.5:0.95) точность снизилась до 35 %, что указывает на сложности в сложных сценах и при частичном перекрытии объектов. Наибо-лее частыми ошибками стали неверное распознавание касок и защитных очков. Система снижает влияние человеческого фактора и способствует улучшению контроля за соблюдением техники безопасности.