Un tovarăș este fără cască, al doilea fără mănuși.
În producție există multe camere nu foarte bune, în care nu se uită cele mai atente bunici. Mai exact, pur și simplu înnebunesc acolo de monotonie și nu văd mereu incidente. Apoi sună încet, iar dacă intră într-o zonă periculoasă, atunci uneori nu are rost să suni la atelier, poți merge direct la rudele lucrătorului.
Progresul a ajuns în punctul în care robotul poate vedea totul și poate da o bici oricui îl încalcă. De exemplu, prin reamintire prin SMS, printr-o descărcare ușoară a curentului către sirenă, prin vibrație, printr-un scârțâit urât, printr-un fulger de lumină puternică sau pur și simplu spunându-i managerului.
Specific:
- Este foarte ușor să recunoști oamenii fără cască. Chiar și cei cheli. Dacă vedeam o persoană fără cască, se trimitea imediat o alertă operatorului sau șefului atelierului.
- Același lucru este valabil și pentru ochelari de protecție și mănuși din industriile periculoase, ham de centură (deși ne uităm doar la carabinieră deocamdată), veste reflectorizante, aparate respiratorii, bonete de păr și alte EIP. Acum sistemul este antrenat să recunoască 20 de tipuri de Sizov.
- Puteți număra cu exactitate oamenii de pe site și puteți lua în considerare când și câți dintre ei au fost acolo.
- Puteți suna o alarmă atunci când o persoană intră într-o zonă periculoasă, iar această zonă poate fi configurată pe baza faptului că mașinile pornesc și se opresc.
Și așa mai departe. Cel mai simplu exemplu este diferențierea de culoare a zidarilor și turnatorilor de beton în funcție de culoarea căștii lor. Pentru a ajuta robotul. La urma urmei, a trăi într-o societate fără diferențiere de culoare înseamnă a nu avea niciun scop.
Cum fură pe un șantier
Un tip de furt comun este atunci când un antreprenor a promis că va aduce 100 de muncitori la șantier, dar de fapt a adus 40-45. Și se construiește și se construiește casa. Totuși, nimeni nu le poate număra cu exactitate, de fapt. Ca în celebra glumă: dacă un urs se instalează pe un șantier și mănâncă oameni, nimeni nu va observa. La fel, antreprenorul general nu are cum să controleze echipajele. Mai precis, chiar dacă folosești ACS, el va fi tot înșelat, .
De obicei nu există sisteme de control al accesului pe șantiere sau sunt doar la intrare.
Am mers să facem schimb de experiențe cu civilizații foarte dezvoltate și am văzut că fiecare profesie (mai exact, rol) are culoarea ei de cască. Aici zidarii așează cărămizile - au căști albastre, turnatorii toarnă betonul - au verzi, tot felul de oameni deștepți care se plimbă prin jur - au galbeni, așa că trebuie să faci „ku” de două ori în fața lor. Și așa mai departe.
Și toate acestea sunt necesare pentru a detecta foarte ușor fiecare rol. Instalația are câteva zeci de camere destul de ieftine care produc ceva de genul 320x200 la culoare. Muncitorii sunt numărați după căști în timp real, iar fiecărei camere i se alocă un anumit șantier. Drept urmare, la sfârșitul zilei, toate acestea sunt îmbinate în analiză pentru a înregistra programele pe zonă: cine a lucrat, în ce cantitate și în ce zonă.
În general, am adoptat experiență. Abia în timp ce ne uitam îndeaproape la el, rețelele neuronale au făcut un pas mult înainte și au apărut mulți detectoare noi. În urmă cu doar câțiva ani, erau destul de capricioase și instabile, dar acum vă permit să surprindeți cu mare precizie cele mai interesante situații. Nu în ultimul rând din cauza vitezei de procesare, detectorii fac adesea greșeli pe cadre individuale, dar pe un flux video cu modificări minore de unghi obținem un rezultat practic excelent.
Dacă îmi pun a doua cască la centură?
Mai întâi am aflat că un muncitor putea să-și ia două căști și să-și pună una pe fund. Acum avem două detectoare simultan: căutarea unui schelet și determinarea unui punct de culoare care să se potrivească cu vârful acestui schelet și căutarea obiectelor în mișcare sincronă. A doua metodă s-a dovedit a fi mai ușor de detectat: de exemplu, o persoană cu o cască pe fund nu este aproape niciodată inspectată de această cască. Pentru că pentru a face acest lucru trebuie să-ți rotești capul. Și această mișcare este foarte ușor de detectat. Mai precis, nu știm exact ce este de fapt detectat acolo (este o rețea neuronală), dar a învățat foarte repede și îi prinde pe cei care încalcă, s-ar putea spune, prin mersul lor.
Construim un model de persoană.
Apoi pur și simplu construim o hartă termică în timp real și rapoarte la sfârșitul zilei.
În consecință, folosind același principiu - prin antrenarea unei rețele neuronale - următoarele sunt ușor de detectat:
- Căști.
- halate de baie.
- Veste.
- Cizme.
- Lipirea părului.
- Carabiniere de siguranta.
- Respiratoare.
- Ochelari de protecție.
- Purtarea corectă a jachetei (important pentru echipamentele electrice: poate provoca un șoc în sala mașinilor la producție).
- Mutarea instrumentelor mari în afara perimetrului.
În total, 29 de detectoare au fost deja testate. Singurul aspect este că, deoarece lucrăm în industrii periculoase, cum ar fi chimia sau mineritul, există cerințe pentru tipurile de mănuși. De exemplu, lung și scurt. În acest caz, trebuie să fie de culori diferite: este foarte dificil să determinați lungimea sub mânecă folosind o cameră video.
Dar aici au fost adesea cazuri de șobolani. Nu avem un detector de șobolani separat, dar avem un detector pentru obiecte care interferează cu funcționarea mașinii:
Ce altceva este detectat?
Am testat detectoare în fabrici chimice, în industria minieră, în industria nucleară și pe șantiere. S-a dovedit că cu puțin efort puteți rezolva mai multe cerințe care au fost rezolvate anterior de aceleași bunici, încercând uluit să vedeți ceva în imagine prin rezoluție slabă și rata de cadre slabă. Specific:
- Deoarece încă construim un model de schelet al fiecărui muncitor, căderile pot fi detectate. Dacă cade, puteți opri imediat mașina lângă care se află (în implementările pilot nu a existat o astfel de integrare, au existat pur și simplu alarme). Ei bine, asta dacă aveți IoT.
- Desigur, fiind în zone periculoase. Este foarte ușor, foarte precis și foarte util tuturor. La întreprinderile metalurgice, oamenii lucrează lângă cuve de oțel în fierbere; este util să întăriți oțelul, dar uneori este periculos să stați puțin pe partea greșită. Ținând cont de funcționarea diferitelor componente și echipamente, puteți schimba aceste periculoase zone, stabiliți un program pentru ele și așa mai departe.
- Un alt detector foarte util despre prezența EIP monitorizează responsabilitatea angajaților și verifică dacă aceștia nu sunt în pericol. Aici bunica abordează sarcina de contabilitate foarte responsabil și poartă toate EIP-urile necesare pentru ea. Lăudabil!
A fost foarte ușor să implementezi controlul comportamentului – indiferent dacă angajatul doarme sau nu. În timp ce testam toate acestea, regulile au evoluat de la „Trebuie să existe o persoană cu o cască verde în această zonă” la „În această zonă o persoană cu o cască verde trebuie să se miște”. Până acum a existat un singur tip inteligent care și-a dat seama de cip și a pornit ventilatorul, dar și acesta s-a dovedit a fi ușor de reparat.
Era foarte important ca chimiștii să înregistreze tot felul de jeturi de abur și fum. În industria petrolului - integritatea țevilor. În general, focul este un detector standard. Există, de asemenea, o verificare a trapelor închise.
Lucrurile uitate sunt detectate în același mod. Am testat acest lucru la una dintre stații în urmă cu câțiva ani, acolo aproape că nu are sens din cauza numărului mare de evenimente. Dar în fabrici, în special în cele chimice, este foarte convenabil să monitorizezi lucrurile într-o zonă curată.
Interesant, putem citi citirile dispozitivelor din zona camerei direct din analiza video. Acest lucru este relevant pentru aceiași chimiști ale căror complexe de producție au o clasă de pericol ridicată. Orice modificare, cum ar fi înlocuirea unui senzor, înseamnă o recoordonare a proiectului. Este lung, scump și dureros. Mai exact, este LUNG, SCUMP și DUREROS. Prin urmare, internetul lucrurilor va veni târziu pentru ei. Acum doresc supraveghere video pe contoare și citesc date, să răspundă rapid la acestea și să reducă pierderile din cauza defecțiunilor neașteptate și neobservate ale echipamentelor. Pe baza datelor actuale ale contorului, puteți construi un geamăn digital al întreprinderii, puteți implementa întreținerea și repararea predictivă, dar aceasta este o poveste complet diferită... Avem deja controlul: acum scriem analize proactive bazate pe totalitatea datelor. Și separat - un modul de predicție pentru înlocuirea bateriei.
Un alt lucru incredibil - s-a dovedit că în grânare și în depozitarea materialelor, cum ar fi piatra zdrobită, puteți trage o grămadă din 3-4 unghiuri și puteți determina marginile acestuia. Și după ce ați determinat marginile, dați volumul de cereale sau material cu o eroare de până la 1%.
Ultimul detector despre care am scris a fost monitorizarea oboselii șoferului, cum ar fi „încuviințarea din cap”, frecvența de căscat și clipirea. Aceasta este pentru camerele HD unde ochii sunt vizibili. Cel mai probabil, va fi instalat în sălile de control. Dar principala nevoie este de camioane BelAZ și KamAZ pentru cariere. Uneori, mașinile cad acolo jos, așa că acum, la locul minier, sunt nevoiți să vină cu ceva care să controleze șoferul. Robotul este mai bun decât bunica.
Despre mașini. De exemplu, subiectul controlului oboselii este utilizat în mod activ de producătorii de automobile, nu numai BelAZ, KamAZ și alte vehicule MAZ. Producătorii construiesc deja sisteme de avertizare a oboselii șoferului în mașinile obișnuite, dar până acum au soluții destul de simple care analizează doar poziția mașinii în raport cu marcajele și natura mișcării volanului. Am mers mai departe și am detectat comportamentul uman, care este mult mai complex.
Un alt caz de supraveghere a șoferului este detectarea unui comportament incorect la utilizarea mașinilor de car sharing. Nu poți vorbi la telefon fără mâinile libere, să mănânci, să bei, să fumezi și multe altele.
Oh, și un ultim lucru. De câțiva ani am reușit să urmărim un obiect între camere - când, de exemplu, ceva a fost furat, trebuie să verificați în ce direcție și cum. Dacă există 100 de camere la instalație, atunci vei fi epuizat în ridicarea materialului. Și apoi sistemul va genera automat un thriller plin de acțiune despre Ocean și prietenii săi.
Care este diferența față de sistemul de acum doi ani? Acum, aceasta nu este doar o recunoaștere ca „un bărbat chel într-o jachetă portocalie a părăsit o celulă și a intrat aproape imediat în alta”, ci se construiește un model matematic al camerei și, pe baza acestuia, se construiesc ipoteze despre mișcarea obiectului. Adică, toate acestea au început să funcționeze în zone cu suprapunere și locuri cu puncte moarte și, uneori, extinse. Iar detectoarele sunt mult mai bune acum, pentru că există biblioteci care determină vârsta după față. Pe camerele HD puteți seta orientări precum „un bărbat de 30 de ani cu o femeie de 35 de ani”.
Deci, poate în 5-7 ani vom termina producția și vom merge la tine acasă. Pentru siguranță. Acest lucru este în interesul tău, cetățean!
referințe
- Poșta mea - [e-mail protejat]
Sursa: www.habr.com