Ien kameraad is sûnder helm, de twadde is sûnder wanten.
Yn produksje binne d'r in protte net heul goede kamera's, wêryn net de meast opmerklike beppes sjogge. Krekter, se wurde dêr gewoan gek fan de ientoanigens en sjogge net altyd ynsidinten. Dan roppe se stadichoan, en as it yn in gefaarlike sône kaam, dan is it soms gjin punt om de workshop te roppen, jo kinne direkt nei de sibben fan 'e arbeider gean.
De foarútgong hat it punt berikt wêr't de robot alles kin sjen en in wimper jaan oan elkenien dy't it skeint. Bygelyks, troch in SMS te herinnerjen, troch in ljochte stream fan stroom nei de sirene, troch trilling, troch in ferfelend piip, troch in flits fan helder ljocht, of gewoan troch it fertellen fan 'e manager.
Spesifyk:
- It is hiel maklik om minsken sûnder helm te herkennen. Sels keale. As wy in persoan sûnder helm seagen, waard in direkte warskôging stjoerd nei de operator of workshop manager.
- Itselde jildt foar bril en wanten yn gefaarlike yndustry, riem harnas (hoewol't wy allinne sjogge nei de karabiner foar no), reflektive vesten, respirators, hier caps en oare PPE. No is it systeem oplaat om 20 soarten Sizov te erkennen.
- Jo kinne de minsken op 'e side sekuer telle en rekken hâlde wannear en hoefolle fan har der wiene.
- Jo kinne in alaarm klinke as in persoan komt yn in gefaarlike sône, en dizze sône kin wurde ynsteld op basis fan it feit dat de masines begjinne en stopje.
Ensafuorthinne. It ienfâldichste foarbyld is de kleurdifferinsjaasje fan mitselers en betongieters basearre op de kleur fan har helm. Om de robot te helpen. Ommers, te libjen yn in maatskippij sûnder kleur differinsjaasje is te hawwen gjin doel.
Hoe't se stellen op in bouplak
Ien soarte fan mienskiplike stellerij is doe't in oannimmer tasein te bringen 100 arbeiders nei de side, mar yn feite brocht 40-45. En it hûs wurdt boud en boud. Dochs kin gjinien se yn feite sekuer telle. Lykas yn 'e ferneamde grap: as in bear him op in bouplak delset en minsken opfet, dan sil gjinien fernimme. Likemin hat de algemiene oannimmer gjin manier om de bemanningen te kontrolearjen. Mear krekter, sels as jo ACS brûke, sil hy noch altyd wurde ferrifelje, .
Meastal binne d'r gjin tagongskontrôlesystemen op bouplakken of se binne allinich by de yngong.
Wy gongen om ûnderfinings út te wikseljen mei heech ûntwikkele beskavingen en seagen dat elk berop (krekter, rol) syn eigen helmkleur hat. Hjir lizze de mitselers de stiennen - se hawwe blauwe helmen, de poarders giet it beton - se hawwe grienen, allerhande tûke lju dy't omrinne - se hawwe giele, dus jo moatte twa kear "ku" foar har dwaan. Ensafuorthinne.
En dit alles is nedich om elke rol heul maklik te ûntdekken. De foarsjenning hat ferskate tsientallen frij goedkeape kamera's dy't sa'n 320x200 yn kleur produsearje. Arbeiders wurde teld troch har helmen yn realtime, en in spesifike bouplak wurdt tawiisd oan elke kamera. As gefolch, oan 'e ein fan' e dei, dit alles wurdt stitched byinoar yn analytics te registrearjen skema's per sône: wa wurke, yn hokker kwantiteit en yn hokker gebiet.
Yn 't algemien hawwe wy ûnderfining oannommen. Allinnich wylst wy der goed nei seagen, stapten neurale netwurken fier foarút, en ferskynden in protte nije detektors. Krekt in pear jier lyn wiene se frij grillig en ynstabyl, mar no kinne se jo de meast nijsgjirrige situaasjes tige sekuer fange. Net it minst fanwege de ferwurkingssnelheid meitsje detektors faak flaters op yndividuele frames, mar op in fideostream mei lytse feroaringen yn 'e hoek krije wy in poerbêst praktysk resultaat.
Wat as ik de twadde helm op myn riem set?
Earst learden wy dat in arbeider twa hurde hoeden krije koe en dêr ien op syn kont sette. Wy hawwe no twa detektors tagelyk: it sykjen nei in skelet en it bepalen fan in kleurplak dy't oerienkomt mei de top fan dit skelet, en it sykjen nei syngroan bewegende objekten. De twadde metoade die bliken makliker te ûntdekken: bygelyks in persoan mei in helm op syn kont wurdt hast nea ynspektearre troch dizze helm. Want om dit te dwaan moatte jo jo holle draaie. En dizze beweging is hiel maklik ûntdutsen. Krekter, wy witte net wat der krekt ûntdutsen is (it is in neural netwurk), mar it learde hiel fluch en fange oertreders, soe men sizze kinne, troch har gong.
Wy bouwe in model fan in persoan.
Dan bouwe wy gewoan in waarmtekaart yn realtime en rapporten oan 'e ein fan' e dei.
Dêrtroch, mei itselde prinsipe - troch it trainen fan in neuronale netwurk - wurde de folgjende maklik ûntdutsen:
- Helmen.
- Robes.
- Vesten.
- Boots.
- Stikke hier.
- Feiligens karabiners.
- Respirators.
- Beskermjende bril.
- Korrekte wearing fan in jas (belangryk foar elektryske apparatuer: it kin in skok feroarsaakje yn 'e masinekeamer by produksje).
- It ferpleatsen fan grutte ynstruminten bûten de perimeter.
Yn totaal binne al 29 detektors hifke. It ienige punt is dat, om't wy wurkje yn gefaarlike yndustry lykas skiekunde as mynbou, d'r easken binne foar de soarten wanten. Bygelyks, lang en koart. Yn dit gefal moatte se fan ferskate kleuren wêze: it is heul lestich om de lingte ûnder de mouwe te bepalen mei in fideokamera.
Mar hjir wiene faak gefallen fan rotten. Wy hawwe gjin aparte rotdetektor, mar wy hawwe in detektor foar objekten dy't de wurking fan 'e masine bemuoie:
Wat oars wurdt ûntdutsen?
Wy hawwe detektors hifke yn gemyske planten, yn 'e mynbou, yn' e nukleêre yndustry en op bouplakken. It die bliken dat mei in bytsje ynspanning kinne jo oplosse ferskate mear easken dy't earder waarden oplost troch deselde beppes, stunnedly besykje te sjen wat yn 'e foto troch minne resolúsje en minne frame rate. Spesifyk:
- Om't wy noch in skeletmodel fan elke arbeider bouwe, kinne falten wurde ûntdutsen. As it falt, kinne jo fuortendaliks stopje de masine neist dêr't it leit (yn pilot ymplemintaasje wie gjin sa'n yntegraasje, der wiene gewoan alaarms). No, dat is as jo IoT hawwe.
- Fansels, yn gefaarlike gebieten. It is heul maklik, heul akkuraat en heul nuttich foar elkenien. By metallurgyske bedriuwen wurkje minsken neist kutten fan siedende stiel; it is nuttich om stiel te ferhurdzjen, mar soms is it gefaarlik om in bytsje oan 'e ferkearde kant te stean. Mei rekkening mei de wurking fan ferskate ûnderdielen en apparatuer kinne jo dizze gefaarlike feroarje sônes, set in skema foar harren, ensafuorthinne.
- In oare heul nuttige detektor oer de oanwêzigens fan PPE kontrolearret de ferantwurdlikens fan meiwurkers en kontrolearret dat se net yn gefaar binne. Hjir giet de beppe de boekhâldingstaak tige ferantwurde oan en draacht alle PPE's dy't foar har nedich binne. Priisberens!
It wie heul maklik om gedrachskontrôle út te fieren - of de meiwurker sliepte of net. Wylst wy dit alles testen, evoluearren de regels fan "D'r moat in persoan yn in griene helm yn dit gebiet wêze" nei "Yn dit gebiet moat in persoan yn in griene helm bewege." Oant no hat d'r mar ien tûke keardel west dy't de chip útfûn en de fan oansette, mar ek dit die bliken maklik te reparearjen.
It wie foar skiekundigen tige wichtich om allerhanne jets fan stoom en reek op te nimmen. Yn de oalje yndustry - de yntegriteit fan pipen. Fjoer is oer it algemien in standertdetektor. Der is ek in kontrôle fan sletten lûken.
Fergetten dingen wurde op deselde wize ûntdutsen. Wy hawwe dit in pear jier lyn op ien fan de stasjons testen, dêr hat it hast gjin sin troch it grutte tal eveneminten. Mar yn fabriken, benammen gemyske, is it heul handich om dingen te kontrolearjen yn in skjin gebiet.
Ynteressant kinne wy de lêzingen fan apparaten yn it kameragebiet direkt lêze fan fideo-analytyk. Dit is relevant foar deselde skiekundigen waans produksje kompleksen hawwe in hege hazard klasse. Elke feroaring, lykas it ferfangen fan in sensor, betsjut in re-koördinaasje fan it projekt. It is lang, djoer en pynlik. Mear krekter, it is LANG, DJIR en PYNLIK. Dêrom sil it Internet of Things foar har te let komme. No wolle se fideotafersjoch op meters en lêze gegevens, reagearje der gau op en ferminderje ferliezen troch ûnferwachte en ûnopfallende apparatuerfalen. Op grûn fan aktuele metergegevens kinne jo in digitale twilling fan 'e ûndernimming bouwe, foarsizzend ûnderhâld en reparaasje útfiere, mar dat is in folslein oar ferhaal ... Wy hawwe al kontrôle: wy skriuwe no pro-aktive analytiken basearre op 'e totaliteit fan gegevens. En apart - in batterij ferfanging foarsizzing module.
In oar ongelooflijk ding - it die bliken dat yn granaries en yn 'e opslach fan materialen lykas gemalen stien, kinne jo in peal sjitte fan 3-4 hoeken en bepale har rânen. En nei it fêststellen fan de rânen, jou it folume fan nôt of materiaal mei in flater fan maksimaal 1%.
De lêste detektor dêr't wy oer skreaunen, wie it kontrolearjen fan wurgens fan bestjoerders, lykas "knikken", gapjen en knipperfrekwinsje. Dit is foar HD-kamera's wêr't de eagen sichtber binne. Meast wierskynlik, it sil ynstallearre wurde yn kontrôle keamers. Mar it wichtichste ferlet is BelAZ en KamAZ frachtweinen foar steengroeven. Soms falle der auto's del, dus no binne se op it mynbouplak twongen om wat te betinken om de bestjoerder te kontrolearjen. De robot is better as beppe.
Oer auto's. Bygelyks, it ûnderwerp fan wurgens kontrôle wurdt aktyf brûkt troch automakers net allinnich BelAZ, KamAZ en oare MAZ-auto's. Fabrikanten bouwe al warskôgingssystemen foar wurgens foar bestjoerders yn gewoane gewoane auto's, mar oant no hawwe se frij ienfâldige oplossingen dy't allinich de posysje fan 'e auto analysearje yn relaasje ta de markearring en de aard fan' e beweging fan it stjoer. Wy gongen fierder en detect minsklik gedrach, dat is folle komplekser.
In oar gefal fan tafersjoch fan bestjoerders is it opspoaren fan ferkeard gedrach by it brûken fan masines foar dielen fan auto's. Jo kinne net oan 'e tillefoan prate sûnder hannen frij, ite, drinke, smoke, en folle mear.
Och, en noch ien lêste ding. Al ferskate jierren kinne wy in objekt tusken kamera's folgje - as der bygelyks wat stellen is, moatte jo kontrolearje hokker kant en hoe. As d'r 100 kamera's by de foarsjenning binne, dan wurde jo útput by it opheffen fan it materiaal. En dan sil it systeem automatysk in aksje-fol thriller generearje oer Ocean en syn freonen.
Wat is it ferskil mei it systeem twa jier lyn? No is dit net allinich erkenning as "in keale man yn in oranje jas ferliet ien sel en kaam hast fuortendaliks in oare," mar in wiskundich model fan 'e keamer is boud, en op basis dêrfan wurde hypotezen oer de beweging fan it objekt boud. Dat is, dit alles begon te wurkjen yn gebieten mei oerlap en plakken mei bline flekken, soms wiidweidich. En de detektors binne no folle better, want der binne biblioteken dy't leeftyd per gesicht bepale. Op HD-kamera's kinne jo oriïntaasjes ynstelle lykas "in 30-jierrige man mei in 35-jierrige frou."
Dus, miskien oer 5-7 jier sille wy de produksje ôfmeitsje en nei jo hûs gean. Foar feiligens. Dit is yn jo eigen belang, boarger!
referinsjes
- Myn mail - [e-post beskerme]
Boarne: www.habr.com