Қауіпті салалар: біз сізді бақылап отырмыз, %username% (бейне талдау)

Қауіпті салалар: біз сізді бақылап отырмыз, %username% (бейне талдау)
Бір жолдас дулығасыз, екіншісі қолғапсыз.

Өндірісте өте жақсы емес көптеген камералар бар, оларға ең мұқият әжелер қарамайды. Дәлірек айтқанда, олар монотондылықтан есінен танып қалады және оқиғаларды әрдайым көре бермейді. Содан кейін олар баяу қоңырау соғады, егер ол қауіпті аймаққа кірсе, кейде шеберханаға қоңырау шалудың қажеті жоқ, сіз тікелей жұмысшының туыстарына бара аласыз.

Прогресс робот бәрін көріп, оны бұзған адамға кірпік қағатын дәрежеге жетті. Мысалы, SMS арқылы еске салу, сиренаға токтың аздап разрядталуы, діріл, жағымсыз сықырлау, жарқыраған жарықтың жарқылы немесе жай ғана менеджерге айту арқылы.

Атап айтқанда:

  • Дулығасыз адамдарды тану өте оңай. Тіпті таздар. Егер біз дулығасыз адамды көрсек, дереу операторға немесе цех басшысына ескерту жіберілді.
  • Қауіпті өндірістердегі көзілдірік пен қолғаптарға, белдіктерге арналған белдіктерге (бірақ біз қазір тек карабинге қарап отырмыз), шағылыстыратын кеудешелерге, респираторларға, шаш қалпақтарына және басқа ЖҚҚ-ға қатысты. Қазір жүйе Сизовтың 20 түрін тануға үйретілген.
  • Сіз сайттағы адамдарды дәл санай аласыз және олардың қашан және қанша болғанын есептей аласыз.
  • Адам қауіпті аймаққа кірген кезде дабыл қағуға болады және бұл аймақты машиналардың іске қосылуы мен тоқтауына байланысты конфигурациялауға болады.

Тағыда басқа. Ең қарапайым мысал - кірпіш қалаушылар мен бетон құюшылардың түстерін олардың дулыға түсіне байланысты саралау. Роботқа көмектесу үшін. Өйткені, түс айырмашылығы жоқ қоғамда өмір сүру - мақсатсыз болу.

Олар құрылыс алаңында қалай ұрлайды

Жалпы ұрлықтың бір түрі – мердігер мекемеге 100 жұмысшы әкелемін деп уәде еткенімен, іс жүзінде 40-45 жұмысшы әкелді. Ал үй салынып, салынып жатыр. Дегенмен, ешкім оларды нақты санай алмайды. Әйгілі әзілдегідей: егер аю құрылыс алаңына қоныстанып, адамдарды жесе, оны ешкім байқамайды. Сол сияқты бас мердігердің де бригадаларды басқаруға мүмкіндігі жоқ. Дәлірек айтқанда, сіз ACS қолдансаңыз да, ол әлі де алданып қалады, терминатор мысық туралы осы посттағы сияқты.

Әдетте құрылыс алаңдарында кіруді басқару жүйесі жоқ немесе олар тек кіреберісте болады.

Жоғары дамыған өркениеттермен тәжірибе алмасуға барып, әр мамандықтың (дәлірек айтсақ, рөлдің) өзіндік дулыға түсі бар екенін көрдік. Мұнда кірпіш қалаушылар кірпіш салады - көк дулығалары бар, құюшылар бетон құйып жатыр - жасылдары бар, әр түрлі ақылды адамдар жүреді - олардың сарылары бар, сондықтан олардың алдында екі рет «ку» жасау керек. Тағыда басқа.

Мұның бәрі әр рөлді оңай анықтау үшін қажет. Нысанда 320x200 түсті етіп шығаратын бірнеше ондаған арзан камералар бар. Жұмысшылар нақты уақыт режимінде дулығалары арқылы есептеледі және әрбір камераға нақты құрылыс алаңы тағайындалады. Нәтижесінде, күннің соңында мұның бәрі аймақтар бойынша кестелерді жазу үшін аналитикада біріктіріледі: кім жұмыс істеді, қандай мөлшерде және қандай аймақта.

Жалпы, тәжірибе жинақтадық. Біз оны мұқият қарап шыққан кезде ғана нейрондық желілер әлдеқайда алға басып, көптеген жаңа детекторлар пайда болды. Бірнеше жыл бұрын олар өте қызық және тұрақсыз болды, бірақ қазір олар сізге ең қызықты жағдайларды дәл түсіруге мүмкіндік береді. Өңдеу жылдамдығына байланысты емес, детекторлар жеке кадрларда жиі қателіктер жібереді, бірақ бұрышы шамалы өзгерістері бар бейне ағынында біз тамаша практикалық нәтиже аламыз.

Екінші дулығаны белдігіме кигізсем ше?

Алдымен жұмысшы екі шляпаны алып, біреуін бөксеге кигізетінін білдік. Қазір бізде бірден екі детектор бар: қаңқаны іздеу және осы қаңқаның шыңына сәйкес келетін түсті нүктені анықтау және синхронды қозғалатын нысандарды іздеу. Екінші әдісті анықтау оңай болып шықты: мысалы, бөксесінде дулығасы бар адамды бұл шлем ешқашан тексермейді. Өйткені бұл үшін басыңызды айналдыру керек. Және бұл қозғалыс өте оңай анықталады. Дәлірек айтқанда, ол жерде нақты не анықталғанын білмейміз (бұл нейрондық желі), бірақ ол өте тез үйреніп, тәртіп бұзушыларды жүрісінен ұстайды.

Қауіпті салалар: біз сізді бақылап отырмыз, %username% (бейне талдау)
Біз адамның үлгісін жасаймыз.

Содан кейін біз нақты уақыт режимінде жылу картасын жасаймыз және күннің соңында есеп береміз.

Тиісінше, бірдей принципті қолдана отырып - нейрондық желіні оқыту арқылы - мыналарды оңай анықтауға болады:

  • Дулығалар.
  • Халаттар.
  • Көкірекшелер.
  • Ботинки.
  • Шашты жабыстыру.
  • Қауіпсіздік карабиндері.
  • Респираторлар.
  • Қауіпсіздік көзілдірігі.
  • Пиджакты дұрыс кию (электр жабдығы үшін маңызды: ол өндірісте машина бөлмесінде соққы тудыруы мүмкін).
  • Үлкен аспаптарды периметрден тыс жылжыту.

Барлығы 29 детектор сынақтан өтті. Бір ғана мәселе, біз химия немесе тау-кен өнеркәсібі сияқты қауіпті салаларда жұмыс істейтіндіктен, қолғап түрлеріне қойылатын талаптар бар. Мысалы, ұзын және қысқа. Бұл жағдайда олар әртүрлі түстерде болуы керек: бейнекамера көмегімен жең астындағы ұзындықты анықтау өте қиын.

Бірақ бұл жерде егеуқұйрықтар жиі кездесетін. Бізде бөлек егеуқұйрық детекторы жоқ, бірақ бізде машинаның жұмысына кедергі келтіретін объектілерге арналған детектор бар:

Қауіпті салалар: біз сізді бақылап отырмыз, %username% (бейне талдау)

Тағы не анықталуда?

Біз детекторларды химиялық зауыттарда, тау-кен өнеркәсібінде, атом өнеркәсібінде және құрылыс алаңдарында сынақтан өткіздік. Біраз күш-жігермен сіз бұрынғы әжелер шешкен тағы бірнеше талаптарды шеше аласыз, олар нашар ажыратымдылық пен кадр жиілігінің нашарлығы арқылы суреттегі бір нәрсені көруге тырысады. Атап айтқанда:

  • Біз әлі де әр жұмысшының қаңқа үлгісін жасап жатқандықтан, құлауды анықтауға болады. Егер ол құлап кетсе, сіз оның жанында орналасқан машинаны дереу тоқтата аласыз (пилоттық енгізулерде мұндай интеграция болған жоқ, жай дабылдар болды). Егер сізде IoT болса.
  • Әрине, қауіпті аймақтарда болу. Бұл өте оңай, өте дәл және барлығына өте пайдалы. Металлургиялық кәсіпорындарда адамдар қайнап жатқан болат құйылған ыдыстардың жанында жұмыс істейді, болатты қатайту пайдалы, бірақ кейде дұрыс емес жағында тұру қауіпті.Әртүрлі тетіктер мен жабдықтардың жұмысын ескере отырып, осы қауіпті өзгертуге болады. аймақтар, олар үшін кестені орнату және т.б.
  • ЖҚҚ болуы туралы тағы бір өте пайдалы детектор қызметкерлердің жауапкершілігін бақылайды және олардың қауіп төніп тұрғанын тексереді. Бұл жерде әже есеп жұмысына өте жауапкершілікпен қарайды және өзіне қажетті барлық ЖҚҚ киеді. Мақтауға тұрарлық!

Қауіпті салалар: біз сізді бақылап отырмыз, %username% (бейне талдау)

Мінез-құлықты бақылауды жүзеге асыру өте оңай болды - қызметкер ұйықтап жатыр ма, жоқ па. Біз мұның бәрін сынап жатқан кезде «Бұл аймақта жасыл дулыға киген адам болуы керек» деген ережелерден «Бұл аймақта жасыл дулыға киген адам қозғалуы керек» деген ережелер өзгерді. Осы уақытқа дейін чипті тауып, желдеткішті қосқан бір ғана ақылды жігіт болды, бірақ оны жөндеу оңай болып шықты.

Химиктерге бу мен түтіннің барлық түрлерін жазып алу өте маңызды болды. Мұнай өнеркәсібінде – құбырлардың тұтастығы. Өрт әдетте стандартты детектор болып табылады. Сондай-ақ жабық люктерді тексеру жүргізіледі.

Қауіпті салалар: біз сізді бақылап отырмыз, %username% (бейне талдау)

Ұмытылған нәрселер де дәл осылай анықталады. Біз мұны бірнеше жыл бұрын станциялардың бірінде сынап көрдік, онда оқиғалардың көп болуына байланысты мағынасы жоқ. Бірақ зауыттарда, әсіресе химиялық зауыттарда заттарды таза аймақта бақылау өте ыңғайлы.

Бір қызығы, біз камера аймағындағы құрылғылардың көрсеткіштерін тікелей бейне аналитикадан оқи аламыз. Бұл өндірістік кешендері жоғары қауіптілік класына ие химиктерге қатысты. Кез келген өзгеріс, мысалы, сенсорды ауыстыру, жобаны қайта үйлестіруді білдіреді. Бұл ұзақ, қымбат және ауыр. Дәлірек айтсақ, ҰЗАҚ, ҚЫМБАТ, АУЫРАТЫН. Сондықтан заттар интернеті олар үшін кеш келеді. Енді олар есептегіштерде бейнебақылау орнатып, деректерді оқуды, оларға жедел әрекет етуді және күтпеген жерден және байқаусызда жабдықтың істен шығуынан болатын шығындарды азайтуды қалайды. Ағымдағы есептегіш деректеріне сүйене отырып, сіз кәсіпорынның цифрлық егізін құра аласыз, болжамды техникалық қызмет көрсетуді және жөндеуді жүзеге асыра аласыз, бірақ бұл мүлдем басқа әңгіме... Бізде бақылау бар: біз қазір деректер жиынтығына негізделген проактивті аналитиканы жазып жатырмыз. Және бөлек - батареяны ауыстыруды болжау модулі.

Тағы бір таңғаларлық жайт – астық қоймаларында және қиыршық тас сияқты материалдарды сақтау орындарында 3-4 бұрыштан үйінді түсіріп, оның шеттерін анықтауға болатыны белгілі болды. Ал шеттерін анықтай отырып, 1% дейін қателікпен астықтың немесе материалдың көлемін беріңіз.

Біз жазған соңғы детектор жүргізушінің шаршауын бақылау болды, мысалы, «бас шайқау», есінеу және жыпылықтау жиілігі. Бұл көздер көрінетін HD камераларына арналған. Сірә, ол диспетчерлік бөлмелерде орнатылады. Бірақ негізгі қажеттілік – карьерлерге арналған БелАЗ, КамАЗ көліктері. Кейде көліктер сол жерде құлап кетеді, сондықтан қазір кен орнында олар жүргізушіні басқару үшін бірдеңе ойлап табуға мәжбүр. Робот әжеден жақсы.

Көліктер туралы. Мысалы, шаршауды бақылау тақырыбын БелАЗ, КамАЗ және басқа да МАЗ көліктері ғана емес, автоөндірушілер белсенді пайдаланады. Өндірушілер қазірдің өзінде қарапайым автомобильдерге жүргізушінің шаршауын ескертетін жүйелерді құрастыруда, бірақ әзірге оларда таңбаларға қатысты автомобильдің күйін және руль дөңгелегі қозғалысының сипатын талдайтын өте қарапайым шешімдер бар. Біз одан әрі бардық және адамның мінез-құлқын анықтадық, бұл әлдеқайда күрделі.

Жүргізушілерді қадағалаудың тағы бір жағдайы - көлікті бөлісетін машиналарды пайдалану кезінде дұрыс емес мінез-құлықты анықтау. Қолдарсыз телефонмен сөйлесе алмайсыз, тамақ жеу, ішу, темекі шегу және т.б.

Қауіпті салалар: біз сізді бақылап отырмыз, %username% (бейне талдау)

О, және соңғы нәрсе. Бірнеше жыл бойы біз камералар арасындағы нысанды бақылай алдық - мысалы, бір нәрсе ұрланған кезде, сіз қай жолмен және қалай тексеруіңіз керек. Нысанда 100 камера болса, материалды көтеруден шаршайсың. Содан кейін жүйе Мұхит пен оның достары туралы экшнге толы триллерді автоматты түрде жасайды.

Екі жыл бұрынғы жүйеден айырмашылығы неде? Енді бұл «қызғылт сары күртеше киген таз адам бір ұяшықтан шығып, екіншісіне бірден кірді» сияқты жай тану емес, бөлменің математикалық моделі құрылады және оның негізінде нысанның қозғалысы туралы гипотезалар құрастырылады. Яғни, мұның бәрі қабаттасатын жерлерде және соқыр дақтары бар жерлерде, кейде кең жерлерде жұмыс істей бастады. Ал детекторлар қазір әлдеқайда жақсырақ, өйткені жасты тұлға арқылы анықтайтын кітапханалар бар. HD камераларында «30 жастағы ер адам 35 жастағы әйелмен» сияқты бағдарларды орнатуға болады.

Ендеше, 5-7 жылдан кейін өндірісті аяқтап, үйіңізге баратын шығармыз. Қауіпсіздік үшін. Бұл өз мүддең, азамат!

сілтемелер

Ақпарат көзі: www.habr.com

пікір қалдыру