Адзін таварыш - без каскі, другі - без пальчаткі.
На вытворчасцях ёсць шмат не самых добрых камер, у квадратары якіх глядзяць не самыя ўважлівыя бабулі. Дакладней, яны тамака проста з глузду сходзяць ад аднастайнасці і не заўсёды бачаць інцыдэнты. Пасля павольна тэлефануюць, а калі гэта быў заход у небяспечную зону, то часам тэлефанаваць у цэх сэнсу ўжо няма, можна адразу сваякам рабочага.
Прагрэс дайшоў да таго, што робат можа ўбачыць усё і даць люлей кожнаму, хто парушае. Напрыклад, нагадаўшы па SMS, лёгкім разрадам току на апавяшчальнік, вібрацыяй, адваротным піскам, выбліскам яркага святла ці проста сказаць кіраўніку.
Канкрэтна:
- Вельмі лёгка распазнаваць людзей без каскі. Нават лысых. Убачылі чалавека без каскі - адразу алерт аператару або начальніку цэха.
- Тое ж самае тычыцца ачкоў і пальчатак на небяспечных вытворчасцях, страхоўкі на поясе (праўда, мы глядзім толькі на карабін пакуль), святлоадбівальных камізэлек, рэспіратараў, шапачак для валасоў і іншых шыз. Цяпер сістэма навучана распазнаваць 20 тыпаў Сізоў.
- Можна дакладна лічыць людзей на аб'екце і ўлічваць, калі і колькі іх было.
- Можна падаваць трывогу пры заходзе чалавека ў небяспечную зону, прычым гэтая зона можа наладжвацца па факце запуску-прыпынку станкоў.
І гэтак далей. Самы просты прыклад - каляровая дыферэнцыяцыя ўкладчыкаў цэглы і заліўшчыкаў бетону па колеры каскі. Для дапамогі робату. У рэшце рэшт, жыць у грамадстве з адсутнасцю каляровай дыферэнцыяцыі, значыць не мець мэты.
Як крадуць на будоўлі
Адзін з відаў распаўсюджанага крадзяжу - гэта калі падрадчык абяцаў прывесці на аб'ект 100 рабочых, а па факце прывёў 40-45. А дом усё будуецца і будуецца. Усё роўна іх ніхто дакладна палічыць па факце не можа. Як у вядомым анекдоце: калі на будоўлі паселіцца мядзведзь і будзе жэрці людзей, то ніхто не заўважыць. Так і генпадрадчык не мае ніякай магчымасці пракантраляваць брыгады. Дакладней, нават калі выкарыстоўваць СККД, яго ўсё роўна ашукаюць, .
Звычайна СККУ на будоўлях няма або яны толькі на ўваход.
Мы ездзілі мяняцца досведам да высокаразвітых цывілізацый і ўбачылі, што ў іх у кожнай прафесіі (дакладней, ролі) ёсць свой колер каскі. Вось цэглу кладуць укладчыкі - у іх каскі сінія, бетон заліваюць заліўшчыкі - у іх зялёныя, побач ходзяць усякія разумнікі - у іх жоўтыя, таму перад імі трэба рабіць два разы "ку". І гэтак далей.
А трэба ўсё гэта, каб вельмі лёгка дэтэктаваць кожную ролю. На аб'екце стаіць некалькі дзясяткаў даволі танных камер, якія даюць нешта накшталт 320х200 у колеры. Лічацца працоўныя па касках у рэал-тайме, і да кожнай камеры прывязаны пэўны ўчастак будаўніцтва. У выніку ўсё гэта ў канцы дня ў аналітыцы сшываецца з улікам графікаў па зонах: хто, у якой колькасці і на якім участку працаваў.
Увогуле, мы перанялі досвед. Толькі пакуль мы яго прыглядаліся, нейрасеці ступілі далёка наперад, і з'явілася шмат новых дэтэктараў. Яшчэ некалькі гадоў таму яны былі даволі капрызнымі і нестабільнымі, а зараз дазваляюць вельмі дакладна лавіць самыя цікавыя сітуацыі. Не ў апошнюю чаргу з-за хуткасці апрацоўкі дэтэктары нярэдка памыляюцца на асобных кадрах, а на відэаструмені з невялікімі зменамі ракурсу мы атрымліваем выдатны практычны вынік.
А калі я начаплю другую каску на пояс?
Спачатку мы даведаліся, што працоўны можа атрымаць дзве каскі і адну з іх начапіць на азадак. У нас з'явіліся адразу два дэтэктары: пошук шкілета і вызначэнне каляровай плямы на адпаведнасць з вяршыняй гэтага шкілета і пошук сінхронна рухомых аб'ектаў. Па другім аказалася дэтэктаваць прасцей: напрыклад, чалавек з каскай на срацы амаль ніколі не аглядаецца гэтай каскай. Бо для гэтага трэба круціць галавой. А гэты рух вельмі лёгка дэтэктуецца. Дакладней, мы не ведаем, што тамака менавіта дэтэктуецца насамрэч (гэта ж нейрасетка), але навучылася яна вельмі хутка і ловіць парушальнікаў, можна сказаць, па хадзе.
Мы будуем мадэль чалавека.
Далей мы проста будуем цеплакарту ў рэальным часе і справаздачы ў канцы дня.
Адпаведна па такім жа прынцыпе – навучаннем нейрасеці – лёгка дэтэктуюцца:
- Каскі.
- Халаты.
- Камізэлькі.
- Боты.
- Якія тырчаць валасы.
- Страховачныя карабіны.
- Рэспіратары.
- Ахоўныя акуляры.
- Карэктнае нашэнне курткі (важна для электраабсталявання: можа шандарахнуць у машзале на вытворчасці).
- Вынас буйных інструментаў за перыметр.
Увогуле зараз ужо абкаталі 29 дэтэктараў. Адзіны момант - паколькі мы працуем на небяспечных вытворчасцях накшталт хіміі ці здабычы, там ёсць патрабаванні да тыпаў пальчатак. Напрыклад, доўгія і кароткія. У гэтым выпадку трэба, каб яны былі рознага колеру: даўжыню пад рукавом па відэакамеры вызначыць вельмі складана.
А вось тут часта былі спрацоўкі па пацуках. Асобнага дэтэктара пацукоў у нас няма, але затое ёсць дэтэктар аб'ектаў, якія замінаюць працы станка:
Што яшчэ дэтэктуецца?
Мы абкочвалі дэтэктары на хімічных вытворчасцях, у здабываючай сферы, у атамнай галіне і на будоўлях. Аказалася, што нязначнымі намаганнямі можна закрыць яшчэ некалькі патрабаванняў, якія раней вырашаліся тымі ж бабулямі, ашалела якія спрабавалі разглядзець нешта на малюнку праз дрэнны дазвол і з дрэнным фрэймрэйтам. Канкрэтна:
- Паколькі мы ўсё роўна які будуецца шкілетную мадэль кожнага працаўніка, можна вызначаць падзенні. Па падзенні можна адразу спыняць станок, побач з якім ён знаходзіцца (у пілотных укараненнях такой інтэграцыі не было, былі проста трывогі). Ну гэта калі ў вас есць IioT.
- Вядома, знаходжанне ў небяспечных зонах. Гэта вельмі лёгка, вельмі дакладна і вельмі карысна для ўсіх. На металургічных прадпрыемствах людзі працуюць побач з чанамі кіпячай сталі, гартаваць сталь карысна, але часам небяспечна стаяць крыху не з таго боку З улікам працы розных вузлоў і абсталяванні можна змяняць гэтыя небяспечныя зоны, задаваць ім расклад і гэтак далей.
- Іншы вельмі карысны дэтэктар пра наяўнасць Сіз кантралюе адказнасць супрацоўнікаў і правярае, што ім нічога не пагражае. Вось тут бабуля вельмі адказна падыходзіць да задачы ўліку і носіць усё належныя ёй СІЗ. Пахвальна!
Вельмі лёгка быў рэалізаваны кантроль паводзін - канкрэтна спіць работнік ці не. Пакуль мы тэставалі ўсё гэта, правілы эвалюцыянавалі ад "У гэтай зоне павінен быць чалавек у зялёнай касцы" да "У гэтай галіне чалавек у зялёнай касцы павінен рухацца". Пакуль знайшоўся толькі адзін разумнік, які прасек фішку і ўключыў вентылятар, але і гэта таксама аказалася лёгка паправіць.
Хімікам было вельмі важна фіксаваць усякія бруі пары, дым. У нафцянцы - цэласнасць труб. Агонь - наогул стандартны дэтэктар. А яшчэ ёсць праверка зачыненых люкаў.
Гэтак жа дэтэктуюцца забытыя рэчы. Мы абкочвалі гэта на адным з вакзалаў яшчэ пару гадоў таму, там гэта амаль не мае сэнсу з-за вялікай колькасці падзей. А вось на вытворчасцях, асабліва на хімічных, вельмі зручна сачыць за рэчамі ў чыстай зоне.
Цікава, што непасрэдна з відэааналітыкі мы ўмеем счытваць паказанні прыбораў у зоне камеры. Гэта актуальна тым жа хімікам, вытворчыя комплексы якіх маюць высокі клас небяспекі. Любая змена накшталт замены датчыка - пераўзгадненне праекта. Гэта доўга, дорага і балюча. Дакладней, доўга, дорага і балюча. Таму ў іх Інтэрнэт рэчаў прыйдзе позна. Цяпер яны жадаюць відэаназіранне на лічыльнікі і счытваць дадзеныя, аператыўна на іх рэагаваць і скарачаць страты з-за нечакана і незаўважана які выйшаў з ладу абсталявання. На падставе актуальных дадзеных лічыльнікаў можна пабудаваць лічбавы двайнік прадпрыемства, укараніць прэдыкатыўны ТОіР, але гэта ўжо зусім іншая гісторыя… Кантроль ужо ёсць: мы пішам зараз праактыўную аналітыку па сукупнасці дадзеных. І асобна - модуль прадказанні замены батарэй.
Яшчэ адна неверагодная штука - аказалася, што ў збожжасховішчах і ў сховішчах матэрыялаў тыпу друзу можна здымаць кучу з 3-4 ракурсаў і вызначаць яе краю. А вызначыўшы краі - даваць аб'ём збожжа або матэрыялу з хібнасцю да 1%.
Апошні дэтэктар, які мы пісалі, - кантроль стомленасці кіроўцы, тыпу «кляўкоў носам», пазяханні і частоты маргання. Гэта для HD-камер, дзе відаць вочы. Хутчэй за ўсё, ставіцца будзе ў дыспетчарскія. Але галоўнае запатрабаванне - у БелАЗы, КамАЗы на кар'еры. Там, бывае, машыны падаюць, таму зараз на здабычы прымушаюць нешта прыдумляць, каб кіроўцу кантраляваць. Робат лепшы за бабулю.
Пра тачкі. Напрыклад, тэма з кантролем стомленасці актыўна прымяняецца аўтавытворцамі не толькі БелАЗаў, КамАЗаў і іншых МАЗаў. Ужо ў звычайныя радавыя аўтамабілі вытворцы ўбудоўваюць сістэмы папярэджання аб стомленасці кіроўцаў, але пакуль у іх досыць простыя рашэнні, якія аналізуюць толькі становішча аўта адносна разметкі і характар руху руля. Мы ж пайшлі далей і дэтэкцім паводзіны чалавека, якія нашмат складаней.
Яшчэ адзін кейс сачэння за кіроўцам - дэтэкцыя няправільных паводзін пры карыстанні машынамі car sharing. У іх нельга размаўляць па тэлефоне без hands free, есці, піць, курыць і шмат чаго іншага.
А, і апошняе. Мы ўжо некалькі гадоў як умеем рабіць трэкінг аб'екта паміж камерамі - калі, напрыклад, нешта сціралі, трэба праверыць, якім шляхам і як. Калі на аб'екце - 100 камер, то паднімаць матэрыял замучышся. А тут сістэма сфармуе вострасюжэтны трылер пра Оўшэна і яго сяброў аўтаматычна.
У чым адрозненне ад сістэмы двухгадовай даўніны? Цяпер гэта не проста распазнанне накшталт «лысы ў аранжавай куртцы з адной камеры выйшаў і амаль адразу ў іншую зайшоў», а будуецца матэматычная мадэль памяшкання, і па ёй - гіпотэзы аб руху аб'екта. Гэта значыць усё гэта стала працаваць на зонах з перакрыццямі і месцах са сляпымі плямамі, прычым часам шырокімі. Ды і дэтэктары зараз значна лепшыя, бо ёсць бібліятэкі, якія вызначаюць узрост па твары. На HD-камерах можна задаваць арыентоўкі накшталт "мужчына 30 гадоў з жанчынай 35 гадоў".
Так што, магчыма, гадоў праз 5-7 мы скончым з вытворчасцямі і пойдзем да вас дадому. Для бяспекі. Гэта ў вашых жа інтарэсах, грамадзянін!
Спасылкі
- Мая пошта - [электронная пошта абаронена]
Крыніца: habr.com