Een kameraad is sonder 'n helm, die tweede is sonder handskoene.
In produksie is daar baie nie baie goeie kameras, waarin nie die mees oplettende oumas kyk nie. Meer presies, hulle word sommer mal daar van die eentonigheid en sien nie altyd insidente nie. Dan bel hulle stadig, en as dit 'n gevaarlike sone betree het, is dit soms geen sin om die werkswinkel te bel nie, jy kan reguit na die werker se familie gaan.
Vordering het die punt bereik waar die robot alles kan sien en 'n hou kan gee aan enigiemand wat dit oortree. Byvoorbeeld, deur te herinner per SMS, deur 'n ligte ontlading van stroom na die sirene, deur vibrasie, deur 'n nare piep, deur 'n flits helder lig, of bloot deur die bestuurder te vertel.
Spesifiek:
- Dit is baie maklik om mense sonder 'n helm te herken. Selfs bles. As ons 'n persoon sonder 'n helm gesien het, is 'n onmiddellike waarskuwing aan die operateur of werkswinkelbestuurder gestuur.
- Dieselfde geld vir brille en handskoene in gevaarlike industrieë, gordelharnas (hoewel ons vir eers net na die karabiner kyk), weerkaatsbaadjies, respirators, haarkappe en ander PPE. Nou is die stelsel opgelei om 20 soorte Sizov te herken.
- Jy kan die mense op die webwerf akkuraat tel en in ag neem wanneer en hoeveel van hulle daar was.
- Jy kan 'n alarm maak wanneer 'n persoon 'n gevaarlike sone binnegaan, en hierdie sone kan gekonfigureer word op grond van die feit dat die masjiene begin en stop.
En so aan. Die eenvoudigste voorbeeld is die kleurdifferensiasie van messelaars en betongieters gebaseer op die kleur van hul helm. Om die robot te help. Om in 'n samelewing te lewe sonder kleurdifferensiasie is immers om geen doel te hê nie.
Hoe hulle by 'n konstruksieterrein steel
Een soort algemene diefstal is wanneer 'n kontrakteur belowe het om 100 werkers na die perseel te bring, maar in werklikheid 40–45 gebring het. En die huis word gebou en gebou. Tog kan niemand hulle in werklikheid akkuraat tel nie. Soos in die bekende grappie: as 'n beer by 'n bouperseel gaan sit en mense eet, sal niemand dit agterkom nie. Net so het die algemene kontrakteur geen manier om die spanne te beheer nie. Meer presies, selfs al gebruik jy ACS, sal hy steeds mislei word, .
Gewoonlik is daar geen toegangsbeheerstelsels by konstruksieterreine nie of dit is slegs by die ingang.
Ons het ervarings met hoogs ontwikkelde beskawings gaan uitruil en gesien dat elke beroep (meer presies, rol) sy eie helmkleur het. Hier lê die messelaars die stene - hulle het blou helms, die gieters gooi die beton - hulle het groenes, allerhande slim mense wat rondloop - hulle het geel, so jy moet twee keer "ku" voor hulle doen. En so aan.
En dit alles is nodig om elke rol baie maklik op te spoor. Die fasiliteit het 'n paar dosyn redelik goedkoop kameras wat iets soos 320x200 in kleur produseer. Werkers word intyds deur hul helms getel, en 'n spesifieke konstruksieterrein word aan elke kamera toegewys. Gevolglik word dit alles aan die einde van die dag in ontledings saamgevoeg om skedules per sone aan te teken: wie het gewerk, in watter hoeveelheid en in watter area.
Oor die algemeen het ons ondervinding aangeneem. Eers terwyl ons noukeurig daarna gekyk het, het neurale netwerke ver vorentoe getree, en baie nuwe detektors het verskyn. Net 'n paar jaar gelede was hulle nogal wispelturig en onstabiel, maar nou laat hulle jou toe om die interessantste situasies baie akkuraat te vang. Nie die minste as gevolg van die verwerkingspoed, maak detektors dikwels foute op individuele rame, maar op 'n videostroom met klein veranderinge in hoek kry ons 'n uitstekende praktiese resultaat.
Wat as ek die tweede helm op my gordel sit?
Eers het ons geleer dat 'n werker twee harde hoede kan kry en een van hulle op sy boud kan sit. Ons het nou twee detektors gelyktydig: soek na 'n geraamte en bepaal 'n kleurvlek om by die hoekpunt van hierdie skelet te pas, en soek na sinchronies bewegende voorwerpe. Die tweede metode blyk makliker op te spoor: 'n persoon met 'n helm op sy boude word byvoorbeeld byna nooit deur hierdie helm geïnspekteer nie. Want om dit te doen moet jy jou kop draai. En hierdie beweging word baie maklik opgespoor. Meer presies, ons weet nie wat presies daar opgespoor word nie (dit is 'n neurale netwerk), maar dit het baie vinnig geleer en vang oortreders, kan 'n mens sê, aan hul gang.
Ons bou 'n model van 'n persoon.
Dan bou ons eenvoudig 'n hittekaart in reële tyd en verslae aan die einde van die dag.
Gevolglik, met dieselfde beginsel - deur 'n neurale netwerk op te lei - word die volgende maklik opgespoor:
- Helmets.
- Klere.
- Baadjies.
- Stewels.
- Kleef hare.
- Veiligheidskarabiners.
- Respirators.
- Veiligheidsbril.
- Om 'n baadjie korrek te dra (belangrik vir elektriese toerusting: dit kan 'n skok in die masjienkamer by produksie veroorsaak).
- Beweeg groot instrumente buite die omtrek.
Altesaam 29 detektors is reeds getoets. Die enigste punt is dat aangesien ons in gevaarlike industrieë soos chemie of mynbou werk, daar vereistes is vir die tipe handskoene. Byvoorbeeld, lank en kort. In hierdie geval moet hulle van verskillende kleure wees: dit is baie moeilik om die lengte onder die mou met behulp van 'n videokamera te bepaal.
Maar hier was dikwels gevalle van rotte. Ons het nie 'n aparte rotdetektor nie, maar ons het wel 'n detektor vir voorwerpe wat inmeng met die werking van die masjien:
Wat word nog opgespoor?
Ons het detektors in chemiese aanlegte, in die mynbedryf, in die kernindustrie en op konstruksieterreine getoets. Dit het geblyk dat dit met 'n bietjie moeite moontlik is om nog 'n paar vereistes op te los wat voorheen deur dieselfde oumas opgelos is, wat verstom probeer om iets in die prentjie te sien deur swak resolusie en swak raamtempo. Spesifiek:
- Aangesien ons steeds 'n skeletmodel van elke werker bou, kan val bespeur word. As dit val, kan u die masjien waarlangs dit geleë is onmiddellik stop (in loodsimplementerings was daar nie so 'n integrasie nie, daar was bloot alarms). Wel, dit is as jy IoT het.
- Natuurlik, om in gevaarlike gebiede te wees. Dit is baie maklik, baie akkuraat en baie nuttig vir almal. By metallurgiese ondernemings werk mense langs kuipe van kokende staal; dit is nuttig om staal te verhard, maar soms is dit gevaarlik om 'n bietjie aan die verkeerde kant te staan. Met inagneming van die werking van verskillende komponente en toerusting, kan jy hierdie gevaarlike verander sones, stel 'n skedule daarvoor, ensovoorts.
- Nog 'n baie nuttige detektor oor die teenwoordigheid van PPE monitor die verantwoordelikheid van werknemers en kontroleer dat hulle nie in gevaar is nie. Hier benader die ouma die rekeningkundige taak baie verantwoordelik en dra al die PPE wat vir haar nodig is. Pryswaardig!
Dit was baie maklik om gedragsbeheer te implementeer – of die werknemer nou slaap of nie. Terwyl ons dit alles getoets het, het die reëls ontwikkel van "Daar moet 'n persoon in 'n groen helm in hierdie area wees" tot "In hierdie area moet 'n persoon met 'n groen helm beweeg." Tot dusver was daar net een slim ou wat die skyfie uitgepluis het en die waaier aangeskakel het, maar dit was ook maklik om reg te maak.
Dit was baie belangrik vir chemici om allerhande strale stoom en rook op te teken. In die oliebedryf - die integriteit van pype. Vuur is oor die algemeen 'n standaard detektor. Daar is ook 'n kontrole van geslote luike.
Vergete goed word op dieselfde manier opgespoor. Ons het dit 'n paar jaar gelede by een van die stasies getoets, daar maak dit amper geen sin nie weens die groot aantal geleenthede. Maar in fabrieke, veral chemiese, is dit baie gerieflik om dinge in 'n skoon area te monitor.
Interessant genoeg kan ons die lesings van toestelle in die kamera-area direk vanaf video-analise lees. Dit is relevant vir dieselfde aptekers wie se produksiekomplekse 'n hoë gevaarklas het. Enige verandering, soos die vervanging van 'n sensor, beteken 'n herkoördinering van die projek. Dit is lank, duur en pynlik. Meer presies, dit is LANK, DUUR en PYNLIK. Daarom sal die Internet van Dinge vir hulle laat kom. Nou wil hulle video-toesig op meters hê en data lees, vinnig daarop reageer en verliese verminder weens onverwagte en ongemerkte toerustingonderbrekings. Op grond van huidige meterdata kan jy ’n digitale tweeling van die onderneming bou, voorspellende instandhouding en herstel implementeer, maar dis ’n heel ander storie... Ons het reeds beheer: ons skryf nou proaktiewe ontledings gebaseer op die totaliteit van data. En afsonderlik - 'n batteryvervangingsvoorspellingsmodule.
Nog 'n ongelooflike ding - dit het geblyk dat jy in graanskure en in die berging van materiaal soos gebreekte klip 'n hoop van 3-4 hoeke kan skiet en die rande daarvan kan bepaal. En nadat die rande bepaal is, gee die volume graan of materiaal met 'n fout van tot 1%.
Die laaste detektor waaroor ons geskryf het, was die monitering van bestuurdersmoegheid, soos “knik”, gaap en flikkerfrekwensie. Dit is vir HD-kameras waar die oë sigbaar is. Dit sal waarskynlik in beheerkamers geïnstalleer word. Maar die belangrikste behoefte is vir BelAZ- en KamAZ-vragmotors vir steengroewe. Soms val motors daar neer, so nou word hulle by die mynterrein gedwing om met iets vorendag te kom om die bestuurder te beheer. Die robot is beter as ouma.
Oor motors. Byvoorbeeld, die onderwerp van moegheidsbeheer word aktief gebruik deur motorvervaardigers, nie net BelAZ, KamAZ en ander MAZ-voertuie nie. Vervaardigers bou reeds bestuurdersmoegheidswaarskuwingstelsels in gewone gewone motors in, maar tot dusver het hulle redelik eenvoudige oplossings wat slegs die posisie van die motor relatief tot die merke en die aard van die stuurwielbeweging ontleed. Ons het verder gegaan en menslike gedrag opgespoor, wat baie meer kompleks is.
Nog 'n geval van bestuurdertoesig is die opsporing van verkeerde gedrag wanneer motordeelmasjiene gebruik word. Jy kan nie oor die telefoon praat sonder handvry, eet, drink, rook en nog baie meer nie.
O, en 'n laaste ding. Ons kan nou al vir etlike jare ’n voorwerp tussen kameras dop – wanneer daar byvoorbeeld iets gesteel is, moet jy kyk watter kant toe en hoe. As daar 100 kameras by die fasiliteit is, sal jy uitgeput wees om die materiaal op te tel. En dan sal die stelsel outomaties 'n aksiebelaaide riller oor Ocean en sy vriende genereer.
Wat is die verskil van die stelsel twee jaar gelede? Nou is dit nie net erkenning soos "'n bles man in 'n oranje baadjie het een sel verlaat en byna dadelik 'n ander ingegaan nie," maar 'n wiskundige model van die kamer word gebou, en op grond daarvan word hipoteses oor die beweging van die voorwerp gebou. Dit wil sê, dit alles het begin werk in gebiede met oorvleueling en plekke met blinde kolle, soms uitgebreide. En die verklikkers is nou baie beter, want daar is biblioteke wat ouderdom volgens gesig bepaal. Op HD-kameras kan jy oriëntasies stel soos "'n 30-jarige man met 'n 35-jarige vrou."
So, miskien oor 5-7 jaar sal ons produksie voltooi en na jou huis gaan. Vir veiligheid. Dit is in jou eie belang, burger!
verwysings
- My pos - [e-pos beskerm]
Bron: will.com