Ang usa ka kauban walay helmet, ang ikaduha walay gwantes.
Sa produksiyon adunay daghang dili kaayo maayo nga mga camera, diin dili ang labing matinagdanon nga mga lola nga tan-awon. Mas tukma, nabuang sila didto gikan sa monotony ug dili kanunay makakita og mga insidente. Unya hinay-hinay silang nagtawag, ug kung nagsulod kini sa usa ka peligro nga sona, unya usahay walaβy hinungdan nga tawagan ang workshop, mahimo ka diretso sa mga paryente sa trabahante.
Ang pag-uswag miabot sa punto diin ang usa ka robot makakita sa tanan ug mohatag og latigo sa bisan kinsa nga makalapas niini. Pananglitan, pinaagi sa pagpahinumdom pinaagi sa SMS, pinaagi sa usa ka gaan nga pag-agas sa sulog ngadto sa sirena, pinaagi sa pagkurog, pinaagi sa usa ka dili maayo nga pag-irit, pinaagi sa usa ka flash sa hayag nga kahayag, o pinaagi lamang sa pagsulti sa manager.
Sa partikular:
- Sayon ra kaayo mailhan ang mga tawo nga walay helmet. Bisan mga upaw. Kung nakakita kami usa ka tawo nga walaβy helmet, gipadala dayon ang alerto sa operator o manager sa workshop.
- Ingon usab ang mga goggles ug gwantes sa peligro nga mga industriya, belt harness (bisan kung nagtan-aw lang kami sa carabiner sa pagkakaron), reflective vests, respirator, hair cap ug uban pang PPE. Karon ang sistema gibansay sa pag-ila sa 20 ka matang sa Sizov.
- Mahimo nimong tukma nga maihap ang mga tawo sa site ug tagdon kung kanus-a ug pila sila didto.
- Mahimo nimong ipalanog ang usa ka alarma kung ang usa ka tawo mosulod sa usa ka peligro nga sona, ug kini nga sona mahimong ma-configure base sa kamatuoran nga ang mga makina magsugod ug mohunong.
Ug uban pa. Ang pinakasimple nga pananglitan mao ang pagkalahi sa kolor sa mga bricklayer ug concrete pourers base sa kolor sa ilang helmet. Aron matabangan ang robot. Sa pagkatinuod, ang pagpuyo sa usa ka katilingban nga walay pagkalahi sa kolor kay walay katuyoan.
Giunsa nila pagpangawat sa usa ka construction site
Usa ka matang sa kasagarang pagpangawat mao ang dihang ang usa ka kontraktor misaad nga dad-on ang 100 ka trabahante ngadto sa dapit, apan sa pagkatinuod nagdala ug 40β45. Ug ang balay ginatukod ug ginatukod. Bisan pa, walay usa nga tukma nga makaihap kanila sa tinuud. Sama sa bantog nga komedya: kung ang usa ka oso mopuyo sa usa ka dapit sa pagtukod ug mokaon sa mga tawo, walay usa nga makamatikod. Sa samang paagi, ang kinatibuk-ang kontraktor walay paagi sa pagkontrolar sa mga tripulante. Mas tukma, bisan kung mogamit ka og ACS, malingla gihapon siya, .
Kasagaran walay mga sistema sa pagkontrol sa pag-access sa mga site sa konstruksyon o kini anaa lamang sa entrada.
Miadto kami aron magbinayloay og mga kasinatian sa labi ka naugmad nga mga sibilisasyon ug nakita nga ang matag propesyon (mas tukma, papel) adunay kaugalingon nga kolor sa helmet. Dinhi ang mga bricklayer nagbutang sa mga tisa - sila adunay mga asul nga helmet, ang mga tigbubo nagbubo sa konkreto - sila adunay mga berde, ang tanan nga matang sa maalamon nga mga tawo nga naglakaw-lakaw - sila adunay mga yellow, mao nga kinahanglan nimo nga buhaton ang "ku" kaduha sa ilang atubangan. Ug uban pa.
Ug kining tanan gikinahanglan aron dali kaayo nga makit-an ang matag papel. Ang pasilidad adunay pipila ka dosena nga medyo barato nga mga camera nga naghimo usa ka butang sama sa 320x200 nga kolor. Giihap ang mga trabahante pinaagi sa ilang mga helmet sa tinuud nga oras, ug usa ka piho nga lugar sa pagtukod ang gi-assign sa matag camera. Ingon usa ka sangputanan, sa katapusan sa adlaw, kining tanan gitahi sa analytics aron irekord ang mga iskedyul sa sona: kinsa nagtrabaho, sa unsa nga gidaghanon ug sa unsang lugar.
Sa kinatibuk-an, gisagop namo ang kasinatian. Samtang kami nagtan-aw pag-ayo niini, ang mga neural network miuswag, ug daghang bag-ong mga detector ang mitungha. Pipila lang ka tuig ang milabay sila medyo kapritsoso ug dili lig-on, apan karon gitugotan ka nila nga madakpan ang labing makapaikag nga mga sitwasyon. Dili labing gamay tungod sa katulin sa pagproseso, ang mga detektor kanunay nga makahimo mga sayup sa indibidwal nga mga frame, apan sa usa ka stream sa video nga adunay gamay nga pagbag-o sa anggulo nakakuha kami usa ka maayo kaayo nga praktikal nga sangputanan.
Unsa kaha kon akong ibutang ang ikaduhang helmet sa akong bakus?
Una namong nasayran nga ang usa ka trabahante makakuhag duha ka gahi nga kalo ug ibutang ang usa niini sa iyang sampot. Duna na miy duha ka detector nga dungan: pagpangita ug kalabera ug pagtino sa kolor nga spot nga mohaum sa vertex niini nga kalabera, ug pagpangita sa dungan nga paglihok nga mga butang. Ang ikaduha nga pamaagi nahimong mas sayon ββββnga mahibal-an: pananglitan, ang usa ka tawo nga adunay helmet sa iyang butt halos dili masusi niini nga helmet. Tungod kay aron mahimo kini kinahanglan nimo nga i-rotate ang imong ulo. Ug kini nga lihok dali ra kaayo makit-an. Sa mas tukma, wala kami mahibal-an kung unsa gyud ang tinuud nga nakit-an didto (kini usa ka neural network), apan kini dali nga nakakat-on ug nakadakop sa mga malapason, mahimong isulti sa usa, pinaagi sa ilang paglakaw.
Nagtukod kami usa ka modelo sa usa ka tawo.
Unya naghimo lang kami og mapa sa kainit sa tinuod nga oras ug mga taho sa katapusan sa adlaw.
Tungod niini, gamit ang parehas nga prinsipyo - pinaagi sa pagbansay sa usa ka neural network - ang mga musunud dali mahibal-an:
- Mga helmet.
- Mga kupo.
- Mga sapot.
- Mga botas.
- Pagpapilit sa buhok.
- Mga carabiner sa kaluwasan.
- Mga respirator.
- Mga baso sa kaluwasan.
- Pagsul-ob og dyaket sa saktong paagi (importante alang sa mga kagamitang elektrikal: kini makapahinabog kakurat sa lawak sa makina sa produksiyon).
- Pagbalhin sa dagkong mga instrumento sa gawas sa perimeter.
Sa kinatibuk-an, 29 ka mga detector ang nasulayan na. Ang bugtong punto mao nga tungod kay nagtrabaho kami sa mga peligro nga mga industriya sama sa chemistry o pagmina, adunay mga kinahanglanon alang sa mga klase sa gwantes. Pananglitan, taas ug mubo. Sa kini nga kaso, sila kinahanglan nga lain-laing mga kolor: kini mao ang lisud kaayo sa pagtino sa gitas-on sa ilalum sa manggas sa paggamit sa usa ka video camera.
Apan dinhi kanunay adunay mga kaso sa mga ilaga. Wala miy lain nga rat detector, pero duna mi detector sa mga butang nga makabalda sa operasyon sa makina:
Unsa pa ang namatikdan?
Among gisulayan ang mga detector sa kemikal nga mga planta, sa industriya sa pagmina, sa nukleyar nga industriya ug sa mga dapit sa konstruksyon. Nahibal-an nga sa gamay nga paningkamot mahimo nimong masulbad ang daghang mga kinahanglanon nga kaniadto nasulbad sa parehas nga mga lola, nakurat nga naningkamot nga makita ang usa ka butang sa litrato pinaagi sa dili maayo nga resolusyon ug dili maayo nga frame rate. Sa partikular:
- Tungod kay nagtukod pa kami usa ka modelo sa kalabera sa matag trabahante, ang pagkahulog mahimong makit-an. Kung kini mahulog, mahimo nimo nga hunongon dayon ang makina nga tupad niini (sa mga pagpatuman sa piloto walaβy ingon nga panagsama, adunay mga alarma lamang). Aw, kana kung ikaw adunay IoT.
- Siyempre, anaa sa peligrosong mga dapit. Sayon ra kaayo, tukma kaayo ug mapuslanon kaayo sa tanan. Sa mga negosyo nga metalurhiko, ang mga tawo nagtrabaho tapad sa mga banga nga nagbukal nga asero, mapuslanon ang pagpagahi sa asero, apan usahay peligro nga magtindog gamay sa sayup nga bahin. zones, paghimo ug eskedyul alang kanila, ug uban pa.
- Laing mapuslanon kaayo nga detector bahin sa presensya sa PPE nagmonitor sa responsibilidad sa mga empleyado ug nagsusi nga wala sila sa peligro. Dinhi ang lola miduol sa buluhaton sa accounting nga responsable kaayo ug nagsul-ob sa tanang PPE nga gikinahanglan alang kaniya. Dalaygon!
Sayon ra kaayo ang pagpatuman sa pagkontrol sa pamatasan - kung ang empleyado natulog o wala. Samtang gisulayan namo kining tanan, ang mga lagda milambo gikan sa "Kinahanglan adunay usa ka tawo nga nagsul-ob og berde nga helmet niini nga lugar" ngadto sa "Niini nga lugar ang usa ka tawo nga nagsul-ob og berde nga helmet kinahanglan molihok." Sa pagkakaron adunay usa lamang ka maalamon nga tawo nga nakahunahuna sa chip ug gipalong ang fan, apan kini usab sayon ββββnga ayuhon.
Importante kaayo alang sa mga chemist ang pagrekord sa tanang matang sa alisngaw ug aso. Sa industriya sa lana - ang integridad sa mga tubo. Ang kalayo kasagaran usa ka standard detector. Adunay usab usa ka tseke sa mga closed hatches.
Ang nakalimtan nga mga butang makita sa parehas nga paagi. Gisulayan namo kini sa usa sa mga estasyon pipila ka tuig na ang milabay, didto halos wala'y kahulogan tungod sa kadaghan sa mga panghitabo. Apan sa mga pabrika, labi na sa mga kemikal, dali kaayo nga ma-monitor ang mga butang sa usa ka limpyo nga lugar.
Makapainteres, mahimo naton mabasa ang mga pagbasa sa mga aparato sa lugar sa camera direkta gikan sa video analytics. May kalabotan kini sa parehas nga mga chemist kansang mga complex sa produksiyon adunay taas nga klase sa peligro. Ang bisan unsang pagbag-o, sama sa pag-ilis sa usa ka sensor, nagpasabut nga usa ka koordinasyon pag-usab sa proyekto. Kini taas, mahal ug sakit. Mas tukma, kini DUGAY, MAHAL ug KASAKIT. Busa, ang Internet sa mga Butang ulahi na alang kanila. Karon gusto nila ang pag-monitor sa video sa mga metro ug pagbasa sa datos, dali nga pagtubag niini ug pagpakunhod sa mga pagkawala tungod sa wala damha ug wala mamatikdi nga pagkapakyas sa kagamitan. Base sa kasamtangan nga datos sa metro, mahimo ka nga magtukod og digital twin sa negosyo, mag-implementar sa predictive maintenance ug pag-ayo, apan kana usa ka bug-os nga lahi nga istorya ... Kami adunay kontrol: kami karon nagsulat sa proactive analytics base sa kinatibuk-ang data. Ug gilain - usa ka module sa prediksyon sa pagpuli sa baterya.
Laing talagsaon nga butang - kini nahimo nga sa mga kamalig ug sa pagtipig sa mga materyales sama sa nahugno nga bato, mahimo nimong mapana ang usa ka pundok gikan sa 3-4 nga mga anggulo ug mahibal-an ang mga sulud niini. Ug sa pagtino sa mga sulud, ihatag ang gidaghanon sa lugas o materyal nga adunay sayup nga hangtod sa 1%.
Ang katapusan nga detector nga among gisulat mao ang pagmonitor sa kakapoy sa drayber, sama sa "pagtango", pag-yawng ug pagkidlap frequency. Kini alang sa mga HD camera diin ang mga mata makita. Lagmit, kini i-install sa mga control room. Apan ang panguna nga panginahanglan alang sa mga trak sa BelAZ ug KamAZ alang sa mga quarry. Usahay ang mga sakyanan mahulog didto, mao nga karon sa mining site sila mapugos sa paghimo sa usa ka butang aron sa pagkontrolar sa drayber. Ang robot mas maayo kay sa lola.
Mahitungod sa mga sakyanan. Pananglitan, ang hilisgutan sa pagpugong sa kakapoy aktibo nga gigamit sa mga automaker dili lamang BelAZ, KamAZ ug uban pang mga sakyanan sa MAZ. Ang mga tiggama nagtukod na sa mga sistema sa pasidaan sa kakapoy sa drayber ngadto sa ordinaryo nga ordinaryo nga mga sakyanan, apan sa pagkakaron sila adunay mga yano nga mga solusyon nga nag-analisar lamang sa posisyon sa sakyanan nga may kalabutan sa mga marka ug sa kinaiya sa paglihok sa manibela. Nagpadayon kami ug nakamatikod sa pamatasan sa tawo, nga labi ka komplikado.
Ang laing kaso sa pagpaniid sa drayber mao ang pag-ila sa sayop nga pamatasan sa paggamit sa mga makina sa pagpaambit sa sakyanan. Dili ka makasulti sa telepono nga walay kamot, mokaon, moinom, manigarilyo, ug daghan pa.
Oh, ug usa ka katapusan nga butang. Sulod sa daghang mga tuig karon nakahimo kami pagsubay sa usa ka butang taliwala sa mga camera - kung, pananglitan, adunay gikawat, kinahanglan nimo nga susihon kung unsang paagiha ug kung giunsa. Kung adunay 100 ka mga camera sa pasilidad, nan mahurot ka sa pag-alsa sa materyal. Ug unya ang sistema awtomatiko nga maghimo usa ka puno sa aksyon nga thriller bahin sa Ocean ug sa iyang mga higala.
Unsa ang kalainan sa sistema duha ka tuig na ang milabay? Karon kini dili lamang pag-ila sama sa "usa ka kalbo nga tawo sa usa ka orange nga dyaket mibiya sa usa ka selda ug hapit diha-diha dayon misulod sa lain," apan usa ka mathematical nga modelo sa lawak gitukod, ug base niini, ang mga pangagpas mahitungod sa paglihok sa butang gitukod. Sa ato pa, kining tanan nagsugod sa pagtrabaho sa mga lugar nga adunay overlap ug mga lugar nga adunay mga buta nga mga lugar, usahay daghang mga. Ug ang mga detector karon mas maayo, tungod kay adunay mga librarya nga nagtino sa edad pinaagi sa nawong. Sa mga HD camera mahimo nimong itakda ang mga oryentasyon sama sa "usa ka 30-anyos nga lalaki nga adunay 35-anyos nga babaye."
Busa, tingali sa 5-7 ka tuig mahuman namo ang produksyon ug moadto sa imong balay. Para sa kaluwasan. Kini alang sa imong kaugalingong interes, lungsoranon!
mga pakisayran
- Akong mail- [protektado sa email]
Source: www.habr.com