Üks kamraad on ilma kiivrita, teine ilma kinnasteta.
Tootmises on palju mitte eriti häid kaameraid, millesse vaatavad mitte just kõige tähelepanelikumad vanaemad. Täpsemalt lähevad nad seal monotoonsusest lihtsalt hulluks ega näe alati vahejuhtumeid. Siis helistatakse aeglaselt ja kui oli sisenemine ohtlikku tsooni, siis pole mõnikord mõtet töökotta helistada, võite minna otse töötaja sugulaste juurde.
Edusammud on jõudnud punkti, kus robot näeb kõike ja annab hoobi kõigile, kes seda rikuvad. Näiteks SMS-i teel meeldetuletuse, sireeni kerge voolu väljalaskmise, vibratsiooni, vastiku krigisemise, ereda valguse vilkumise või lihtsalt juhile teatades.
Betoon:
- Ilma kiivrita inimesi on väga lihtne ära tunda. Isegi kiilaspead. Kui nägime inimest ilma kiivrita, saadeti koheselt hoiatus operaatorile või töökoja juhatajale.
- Sama kehtib ka ohtlikes tööstusharudes kasutatavate kaitseprillide ja kinnaste, vöörakmete (kuigi praegu vaatame ainult karabiini), helkurvestide, respiraatorite, juuksemütside ja muude isikukaitsevahendite kohta. Nüüd on süsteem koolitatud ära tundma 20 tüüpi Sizovi.
- Saate täpselt kokku lugeda saidil viibinud inimesi ja arvestada, millal ja kui palju neid seal oli.
- Inimese ohtlikku tsooni sisenemisel saab anda häire ning seda tsooni saab seadistada selle põhjal, et masinad käivituvad ja peatuvad.
Ja nii edasi. Lihtsaim näide on müürseppade ja betoonivalajate värvide eristamine nende kiivri värvi järgi. Roboti abistamiseks. Elamine ühiskonnas, kus värve ei eristata, ei tähenda ju eesmärki.
Kuidas nad ehitusplatsil varastavad
Üks levinumaid vargusi on see, kui töövõtja lubas objektile tuua 100 töötajat, kuid tegelikult tõi 40–45. Ja maja ehitatakse ja ehitatakse. Siiski ei saa keegi neid täpselt üles lugeda. Nagu kuulsas naljas: kui karu asub ehitusplatsile elama ja sööb inimesi, ei pane keegi seda tähele. Niisamuti ei ole peatöövõtjal võimalust meeskondi kontrollida. Täpsemalt, isegi kui kasutate ACS-i, petetakse teda ikkagi, .
Tavaliselt pole ehitusobjektidel läbipääsusüsteeme või on need ainult sissepääsu juures.
Käisime kogemusi vahetamas kõrgelt arenenud tsivilisatsioonidega ja nägime, et igal erialal (täpsemalt rollil) on oma kiivrivärv. Siin laovad tellised müürsepad - neil on sinised kiivrid, valajad valavad betooni - neil on rohelised, igasugused targad inimesed käivad ringi - neil on kollased, nii et peate kaks korda "ku" tegema. Ja nii edasi.
Ja seda kõike on vaja iga rolli väga hõlpsaks tuvastamiseks. Rajatises on mitukümmend üsna odavat kaamerat, mis toodavad umbes 320 x 200 värvi. Töölisi loetakse reaalajas nende kiivrite järgi ja igale kaamerale määratakse konkreetne ehitusplats. Selle tulemusena õmmeldakse see kõik päeva lõpuks analüütikas kokku, et salvestada graafikud tsoonide kaupa: kes töötas, millises koguses ja mis valdkonnas.
Üldiselt oleme kogemusi omaks võtnud. Alles siis, kui me seda tähelepanelikult vaatasime, astusid närvivõrgud kaugele edasi ja ilmusid palju uusi detektoreid. Veel paar aastat tagasi olid nad üsna kapriissed ja ebastabiilsed, kuid nüüd võimaldavad nad väga täpselt tabada kõige huvitavamaid olukordi. Vähemalt töötluskiiruse tõttu eksivad detektorid sageli üksikutel kaadritel, kuid väiksemate nurgamuutustega videovoo puhul saame suurepärase praktilise tulemuse.
Mis siis, kui panen teise kiivri vööle?
Kõigepealt saime teada, et tööline võib hankida kaks kõvakübarat ja panna neist ühe tagumikule. Meil on nüüd kaks detektorit korraga: luustiku otsimine ja selle skeleti tipuga sobiva värvilaiku määramine ning sünkroonselt liikuvate objektide otsimine. Teine meetod osutus lihtsamini tuvastatavaks: näiteks inimest, kellel on kiiver tagumikul, see kiiver peaaegu kunagi ei kontrolli. Sest selleks peate oma pead pöörama. Ja seda liikumist on väga lihtne tuvastada. Täpsemalt, me ei tea, mida seal täpselt tuvastatakse (see on närvivõrk), kuid see õppis väga kiiresti ja püüab rikkujad kinni, võib öelda, et nende kõnnaku järgi.
Me ehitame inimese mudelit.
Seejärel koostame lihtsalt reaalajas soojuskaardi ja päeva lõpus aruanded.
Sellest tulenevalt on sama põhimõtet kasutades - närvivõrku treenides - lihtne tuvastada:
- Kiivrid.
- Hommikumantlid.
- Vestid.
- Saapad.
- Juuste kleepimine.
- Turvakarabiinid.
- Respiraatorid.
- Kaitseprillid.
- Jope õige kandmine (elektriseadmete puhul oluline: võib tootmisel masinaruumis põrutada).
- Suurte instrumentide liigutamine väljaspool perimeetrit.
Kokku on testitud juba 29 detektorit. Ainus asi on selles, et kuna me töötame ohtlikes tööstusharudes, nagu keemia või kaevandus, siis kehtivad nõuded kindatüüpidele. Näiteks pikk ja lühike. Sel juhul peavad need olema erinevat värvi: videokaamera abil on varruka all pikkust väga raske määrata.
Kuid siin oli sageli rottide juhtumeid. Meil ei ole eraldi rotidetektorit, kuid meil on detektor masina tööd segavate objektide jaoks:
Mida veel tuvastatakse?
Oleme katsetanud detektoreid keemiatehastes, mäetööstuses, tuumatööstuses ja ehitusplatsidel. Selgus, et väikese vaevaga saab lahendada veel mitu nõuet, mida varem lahendasid samad vanaemad, kes jahmatavalt läbi kehva resolutsiooni ja kehva kaadrisageduse pildil midagi näha üritasid. Täpsemalt:
- Kuna me alles ehitame iga töötaja skeletimudelit, saab kukkumisi tuvastada. Kui see kukub, saate kohe peatada masina, mille kõrval see asub (pilootrakendustes sellist integratsiooni polnud, olid lihtsalt häired). Noh, see on siis, kui teil on asjade internet.
- Muidugi ohtlikes piirkondades viibimine. See on väga lihtne, väga täpne ja kõigile väga kasulik. Metallurgiaettevõtetes töötatakse keeva terasest vaadide kõrval, terast on kasulik karastada, kuid mõnikord on ohtlik seista veidi valel küljel. Arvestades erinevate komponentide ja seadmete tööd, saate neid ohtlikke muuta. tsoonid, määrake nende jaoks ajakava jne.
- Teine väga kasulik detektor isikukaitsevahendite olemasolu kohta jälgib töötajate vastutust ja kontrollib, et nad poleks ohus. Siin läheneb vanaema raamatupidamise ülesandele väga vastutustundlikult ja kannab kõiki tema jaoks vajalikke isikukaitsevahendeid. Kiiduväärt!
Käitumiskontrolli oli väga lihtne rakendada – kas töötaja magab või mitte. Sel ajal, kui me seda kõike katsetasime, arenesid reeglid „Selles piirkonnas peab olema rohelises kiivris inimene” kuni „Selles piirkonnas peab rohelises kiivris inimene liikuma”. Siiani on olnud ainult üks tark mees, kes kiibi välja nuputas ja ventilaatori sisse lülitas, kuid ka see osutus lihtsalt parandatavaks.
Keemikute jaoks oli väga oluline registreerida kõikvõimalikke auru- ja suitsujugasid. Naftatööstuses - torude terviklikkus. Tuli on üldiselt tavaline detektor. Samuti toimub suletud luukide kontroll.
Unustatud asju tuvastatakse samamoodi. Katsetasime seda ühes jaamas paar aastat tagasi, seal pole ürituste rohkuse tõttu peaaegu mõtet. Kuid tehastes, eriti keemilistes, on väga mugav asju jälgida puhtas piirkonnas.
Huvitaval kombel saame kaameraalas olevate seadmete näitu lugeda otse videoanalüütikast. See kehtib samade keemikute kohta, kelle tootmiskompleksidel on kõrge ohuklass. Iga muudatus, näiteks anduri väljavahetamine, tähendab projekti uuesti kooskõlastamist. See on pikk, kallis ja valus. Täpsemalt on see PIKAK, KALLIS ja VALUS. Seetõttu tuleb asjade internet nende jaoks hiljaks. Nüüd tahetakse arvestitel videovalvet ja andmeid lugeda, neile kiiresti reageerida ning ootamatult ja märkamatult seadmerikkest tulenevaid kadusid vähendada. Praeguste arvestite andmete põhjal saate luua ettevõtte digitaalse kaksiku, rakendada ennustavat hooldust ja remonti, kuid see on hoopis teine lugu... Meil on kontroll juba käes: kirjutame nüüd andmete kogumile põhinevat proaktiivset analüüsi. Ja eraldi - aku vahetamise ennustusmoodul.
Veel üks uskumatu asi - selgus, et aidates ja materjalide, näiteks killustiku ladustamisel saate kuhja tulistada 3-4 nurga alt ja määrata selle servad. Ja pärast servade määramist andke tera või materjali maht kuni 1% veaga.
Viimane detektor, millest kirjutasime, oli juhi väsimuse jälgimine, nagu “noogutamine”, haigutamine ja vilkumise sagedus. See on mõeldud HD-kaameratele, kus silmad on nähtavad. Tõenäoliselt paigaldatakse see juhtimisruumidesse. Kuid peamine vajadus on karjääride jaoks BelAZ ja KamAZ veoautod. Mõnikord kukuvad seal autod alla, nii et nüüd on kaevandusplatsil sunnitud midagi välja mõtlema, et juhti juhtida. Robot on parem kui vanaema.
Autode kohta. Näiteks kasutavad väsimuskontrolli teemat aktiivselt mitte ainult BelAZ, KamAZ ja muud MAZ-i sõidukid. Tootjad ehitavad juba tavalistesse tavaautodesse juhi väsimushoiatussüsteeme, kuid seni on neil üsna lihtsad lahendused, mis analüüsivad vaid auto asendit märgistuse suhtes ja rooli liikumise iseloomu. Läksime kaugemale ja tuvastasime inimkäitumise, mis on palju keerulisem.
Teine juhtide jälgimise juhtum on ebaõige käitumise tuvastamine autojagamismasinate kasutamisel. Te ei saa telefoniga rääkida ilma käed vabad, süüa, juua, suitsetada ja palju muud.
Oh, ja viimane asi. Juba mitmendat aastat oleme saanud kaamerate vahelt objekti jälgida – kui näiteks midagi varastati, siis tuleb kontrollida, kuhu ja kuidas. Kui objektil on 100 kaamerat, siis oled materjali tõstmisega kurnatud. Ja siis genereerib süsteem automaatselt põnevusfilmi Oceanist ja tema sõpradest.
Mis vahe on kahe aasta tagusest süsteemist? Nüüd pole see lihtsalt äratundmine nagu "oranžis jopes kiilakas mees lahkus ühest kambrist ja sisenes peaaegu kohe teise", vaid koostatakse ruumi matemaatiline mudel ja selle põhjal püstitatakse hüpoteesid objekti liikumise kohta. See tähendab, et kõik see hakkas toimima kattuvates piirkondades ja pimealadega kohtades, mõnikord ulatuslikes. Ja detektorid on nüüd palju paremad, sest on raamatukogusid, mis määravad vanuse näo järgi. HD-kaamerates saate määrata suundi, näiteks "30-aastane mees 35-aastase naisega".
Ehk siis 5-7 aasta pärast lõpetame tootmise ja läheme teie koju. Ohutuse pärast. See on teie enda huvides, kodanik!
Viited
- Minu post - [meiliga kaitstud]
Allikas: www.habr.com