Vienas bendražygis be šalmo, antras be pirštinių.
Gamyboje yra daug ne itin gerų fotoaparatų, į kuriuos žiūri ne pačios dėmesingiausios močiutės. Tiksliau, jie ten tiesiog išprotėja iš monotonijos ir ne visada mato incidentus. Tada jie skambina lėtai, o jei buvo įvažiuojama į pavojingą zoną, tada kartais nėra prasmės skambinti į dirbtuves, galite eiti tiesiai pas darbuotojo artimuosius.
Pažanga pasiekė tašką, kai robotas gali pamatyti viską ir duoti rykštę visiems, kurie tai pažeidžia. Pavyzdžiui, priminus SMS žinute, lengvu srovės išlydžiu į sireną, vibracija, bjauriu cyptelėjimu, ryškios šviesos blyksniu ar tiesiog pranešant vadovui.
Tiksliau:
- Labai lengva atpažinti žmones be šalmo. Net ir plikus. Jei pamatydavome asmenį be šalmo, nedelsiant buvo išsiųstas įspėjimas operatoriui ar dirbtuvių vadovui.
- Tas pats pasakytina apie akinius ir pirštines pavojingose pramonės šakose, diržų diržus (nors kol kas žiūrime tik į karabiną), šviesą atspindinčias liemenes, respiratorius, plaukų kepures ir kitas AAP. Dabar sistema išmokyta atpažinti 20 rūšių Sizov.
- Galite tiksliai suskaičiuoti žmones svetainėje ir atsižvelgti į tai, kada ir kiek jų ten buvo.
- Žmogui patekus į pavojingą zoną galite skambėti pavojaus signalu, o šią zoną galima konfigūruoti atsižvelgiant į tai, kad mašinos paleidžiamos ir sustoja.
Ir taip toliau. Paprasčiausias pavyzdys yra mūrininkų ir betonuotojų spalvų skirtumas pagal jų šalmo spalvą. Kad padėtų robotui. Juk gyventi visuomenėje, kurioje nėra spalvų skirtumų, nėra tikslo.
Kaip jie vagia statybvietėje
Viena dažniausių vagysčių yra tada, kai rangovas pažadėjo į aikštelę atvežti 100 darbuotojų, o iš tikrųjų atvežė 40–45. O namas statomas ir statomas. Vis dėlto niekas negali tiksliai jų suskaičiuoti. Kaip ir garsiajame pokšte: jei meška įsikurs statybvietėje ir suės žmones, niekas nepastebės. Taip pat generalinis rangovas neturi kaip suvaldyti ekipažų. Tiksliau, net jei naudosite ACS, jis vis tiek bus apgautas, .
Paprastai statybvietėse nėra įeigos kontrolės sistemų arba jos yra tik prie įėjimo.
Vykome keistis patirtimi su itin išsivysčiusiomis civilizacijomis ir pamatėme, kad kiekviena profesija (tiksliau – vaidmuo) turi savo šalmo spalvą. Čia mūrininkai kloja plytas - turi mėlynus šalmus, lietojai lieja betoną - pas juos žalias, vaikšto visokie protingi žmonės - pas juos geltoni, tai prieš juos reikia daryti „ku“ du kartus. Ir taip toliau.
Ir viso to reikia norint labai lengvai aptikti kiekvieną vaidmenį. Įrenginyje yra kelios dešimtys gana pigių kamerų, kurios sukuria kažką panašaus į 320 x 200 spalvų. Darbuotojai pagal šalmus skaičiuojami realiu laiku, o kiekvienai kamerai priskiriama konkreti statybų aikštelė. Dėl to dienos pabaigoje visa tai sujungiama analizėje, kad būtų įrašyti tvarkaraščiai pagal zonas: kas dirbo, kokiu kiekiu ir kokioje srityje.
Apskritai, mes perėmėme patirtį. Tik mums įdėmiai žiūrint, neuroniniai tinklai pažengė į priekį ir atsirado daug naujų detektorių. Dar prieš keletą metų jie buvo gana kaprizingi ir nestabilūs, o dabar leidžia itin tiksliai pagauti įdomiausias situacijas. Ne mažiau dėl apdorojimo greičio detektoriai dažnai daro klaidas atskiruose kadruose, tačiau vaizdo sraute su nedideliais kampo pakeitimais gauname puikų praktinį rezultatą.
Ką daryti, jei užsidėsiu antrą šalmą ant diržo?
Pirmiausia sužinojome, kad darbuotojas gali gauti dvi kietas skrybėles ir vieną iš jų užsidėti ant užpakalio. Dabar turime du detektorius vienu metu: skeleto paieška ir spalvos dėmės nustatymas, atitinkantis šio skeleto viršūnę, ir sinchroniškai judančių objektų paieška. Antrasis metodas pasirodė esąs lengviau aptiktas: pavyzdžiui, žmogus, turintis šalmą ant užpakalio, šiuo šalmu beveik niekada neapžiūrimas. Nes tam reikia pasukti galvą. Ir šis judėjimas yra labai lengvai aptinkamas. Tiksliau, mes nežinome, kas tiksliai ten aptinkama (tai neuroninis tinklas), bet jis labai greitai išmoko ir pažeidėjus gaudo, galima sakyti, eisena.
Mes kuriame žmogaus modelį.
Tada tiesiog sukuriame šilumos žemėlapį realiu laiku ir ataskaitas dienos pabaigoje.
Atitinkamai, naudojant tą patį principą - mokant neuroninį tinklą - lengvai aptinkama:
- Šalmai.
- Chalatai.
- Liemenės.
- Batai.
- Klijuoti plaukus.
- Saugūs karabinai.
- Respiratoriai.
- Apsauginiai akiniai.
- Tinkamai dėvėkite striukę (svarbu elektros įrangai: gamybos metu gali sukelti šoką mašinų skyriuje).
- Didelių instrumentų perkėlimas už perimetro.
Iš viso jau išbandyti 29 detektoriai. Vienintelė esmė ta, kad kadangi dirbame pavojingose pramonės šakose, tokiose kaip chemija ar kasyba, yra taikomi reikalavimai pirštinių tipams. Pavyzdžiui, ilgas ir trumpas. Tokiu atveju jie turi būti skirtingų spalvų: naudojant vaizdo kamerą labai sunku nustatyti ilgį po rankove.
Tačiau čia dažnai pasitaikydavo žiurkių. Neturime atskiro žiurkių detektoriaus, bet turime detektorių objektams, kurie trukdo mašinos darbui:
Kas dar aptinkama?
Išbandėme detektorius chemijos gamyklose, kasybos pramonėje, branduolinėje pramonėje ir statybvietėse. Paaiškėjo, kad įdėjus šiek tiek pastangų galima išspręsti dar kelis reikalavimus, kuriuos anksčiau sprendė tos pačios močiutės, apstulbusios per prastą raišką ir prastą kadrų dažnį bandydamos kažką įžvelgti paveikslėlyje. Tiksliau:
- Kadangi vis dar kuriame kiekvieno darbuotojo skeleto modelį, galima aptikti kritimus. Jei jis nukrenta, galite iš karto sustabdyti mašiną, prie kurios ji yra (pilotiniuose diegimuose tokios integracijos nebuvo, buvo tiesiog aliarmai). Na, tai yra, jei turite IoT.
- Žinoma, buvimas pavojingose vietose. Tai labai paprasta, labai tiksli ir labai naudinga visiems. Metalurgijos įmonėse dirbama prie verdančio plieno kubilų, pravartu grūdinti plieną, bet kartais pavojinga šiek tiek stovėti neteisingoje pusėje. Atsižvelgdami į skirtingų komponentų ir įrangos veikimą, galite pakeisti šiuos pavojingus zonas, nustatyti joms grafiką ir pan.
- Kitas labai naudingas detektorius apie AAP buvimą stebi darbuotojų atsakomybę ir tikrina, ar jiems negresia pavojus. Čia močiutė labai atsakingai žiūri į buhalterinę užduotį ir dėvi visas jai reikalingas AAP. Pagirtina!
Įdiegti elgesio kontrolę buvo labai paprasta – ar darbuotojas miega, ar ne. Kol mes visa tai išbandėme, taisyklės išsivystė nuo „Šioje zonoje turi būti žmogus su žaliu šalmu“ iki „Šioje srityje žmogus su žaliu šalmu turi judėti“. Iki šiol buvo tik vienas protingas vaikinas, kuris išsiaiškino lustą ir įjungė ventiliatorių, bet tai taip pat pasirodė nesunku ištaisyti.
Chemikams buvo labai svarbu fiksuoti visokias garų ir dūmų sroves. Naftos pramonėje - vamzdžių vientisumas. Gaisras paprastai yra standartinis detektorius. Taip pat tikrinami uždari liukai.
Pamiršti dalykai aptinkami taip pat. Prieš porą metų tai išbandėme vienoje iš stočių, ten tai beveik neturi prasmės dėl didelio renginių skaičiaus. Tačiau gamyklose, ypač chemijos, labai patogu stebėti dalykus švarioje vietoje.
Įdomu tai, kad kameros srityje esančių įrenginių rodmenis galime nuskaityti tiesiai iš vaizdo analizės. Tai aktualu tiems patiems chemikams, kurių gamybos kompleksai turi aukštą pavojingumo klasę. Bet koks pakeitimas, pavyzdžiui, jutiklio pakeitimas, reiškia pakartotinį projekto koordinavimą. Tai ilgas, brangus ir skausmingas. Tiksliau, tai ILGA, BRANGU ir SKAUDINGA. Todėl daiktų internetas jiems ateis pavėluotai. Dabar jie nori vaizdo stebėjimo skaitikliuose ir nuskaityti duomenis, greitai į juos reaguoti ir sumažinti nuostolius dėl netikėto ir nepastebimo įrangos gedimo. Remiantis dabartiniais skaitiklių duomenimis, galite sukurti skaitmeninį įmonės dvynį, įdiegti nuspėjamą priežiūrą ir remontą, bet tai visiškai kita istorija... Mes jau turime kontrolę: dabar rašome aktyvią analizę, pagrįstą duomenų visuma. Ir atskirai – baterijos keitimo prognozavimo modulis.
Kitas neįtikėtinas dalykas – paaiškėjo, kad klėtyse ir sandėliuojant tokias medžiagas kaip skalda, krūvą galima nušauti iš 3-4 kampų ir nustatyti jos kraštus. Ir nustatę kraštus, nurodykite grūdų ar medžiagos tūrį su paklaida iki 1%.
Paskutinis detektorius, apie kurį rašėme, buvo vairuotojo nuovargio stebėjimas, pvz., „linksėjimas“, žiovulys ir mirksėjimo dažnis. Tai skirta HD kameroms, kuriose matomos akys. Greičiausiai jis bus įrengtas valdymo patalpose. Tačiau pagrindinis poreikis yra BelAZ ir KamAZ sunkvežimiai karjerams. Kartais ten nukrenta automobiliai, todėl dabar kasykloje jie priversti sugalvoti ką nors suvaldyti vairuotoją. Robotas geresnis už močiutę.
Apie automobilius. Pavyzdžiui, nuovargio kontrolės temą aktyviai naudoja ne tik BelAZ, KamAZ ir kitos MAZ transporto priemonės. Gamintojai jau integruoja įspėjimo apie vairuotojų nuovargį sistemas į įprastus paprastus automobilius, tačiau kol kas turi gana paprastus sprendimus, kurie analizuoja tik automobilio padėtį ženklinimo atžvilgiu ir vairo judėjimo pobūdį. Mes nuėjome toliau ir nustatėme žmogaus elgesį, kuris yra daug sudėtingesnis.
Kitas vairuotojų stebėjimo atvejis – netinkamo elgesio aptikimas naudojant automobilių dalijimosi mašinas. Negalite kalbėti telefonu be laisvų rankų, valgyti, gerti, rūkyti ir dar daugiau.
O, ir paskutinis dalykas. Jau keletą metų galime sekti objektą tarp kamerų – kai, pavyzdžiui, ką nors pavogė, reikia tikrinti į kurią pusę ir kaip. Jei objekte yra 100 kamerų, tada keldami medžiagą būsite išsekę. Tada sistema automatiškai sukurs veiksmo kupiną trilerį apie Oušeną ir jo draugus.
Kuo skiriasi sistema prieš dvejus metus? Dabar tai ne tik atpažinimas, kaip „plikas vyras oranžine striuke išėjo iš vienos kameros ir beveik iš karto įėjo į kitą“, o statomas matematinis patalpos modelis, kurio pagrindu statomos hipotezės apie objekto judėjimą. Tai yra, visa tai pradėjo veikti tose srityse, kuriose yra persidengimas, ir vietose, kuriose yra aklųjų dėmių, kartais didelių. O detektoriai dabar daug geresni, nes yra bibliotekų, kurios nustato amžių pagal veidą. HD kamerose galite nustatyti tokias orientacijas kaip „30 metų vyras su 35 metų moterimi“.
Taigi, galbūt po 5-7 metų baigsime gamybą ir keliausime į jūsų namus. Saugumui. Tai atitinka jūsų interesus, piliete!
Nuorodos
- Mano paštas - [apsaugotas el. paštu]
Šaltinis: www.habr.com