สหายคนหนึ่งไม่สวมหมวกกันน็อค สหายคนที่สองไม่สวมถุงมือ
ในการผลิตมีกล้องที่ไม่ค่อยดีนักหลายตัวซึ่งคุณย่าไม่ได้ใส่ใจมากที่สุด แม่นยำกว่านั้นคือพวกเขาคลั่งไคล้ความน่าเบื่อและไม่เห็นเหตุการณ์เสมอไป แล้วเขาก็โทรช้าๆ และถ้าเข้าเขตอันตราย บางทีก็ไม่มีประโยชน์ที่จะโทรไปโรงซ่อมก็ตรงไปหาญาติคนงานได้เลย
ความคืบหน้ามาถึงจุดที่หุ่นยนต์สามารถมองเห็นทุกสิ่งและฟาดฟันใครก็ตามที่ฝ่าฝืน ตัวอย่างเช่น โดยการเตือนทาง SMS โดยการปล่อยกระแสไฟเบาๆ ไปยังไซเรน โดยการสั่นสะเทือน โดยการส่งเสียงดังเอี๊ยดน่ารังเกียจ โดยแสงแฟลช หรือเพียงแค่บอกผู้จัดการ
โดยเฉพาะ:
- เป็นเรื่องง่ายมากที่จะจดจำคนที่ไม่สวมหมวกกันน็อค แม้แต่คนหัวล้าน หากเราเห็นบุคคลที่ไม่สวมหมวกกันน็อค จะมีการส่งการแจ้งเตือนไปยังผู้ปฏิบัติงานหรือผู้จัดการโรงงานทันที
- เช่นเดียวกันกับแว่นตาและถุงมือในอุตสาหกรรมอันตราย สายรัดเข็มขัด (แม้ว่าตอนนี้เราจะมองแค่คาราไบเนอร์เท่านั้น) เสื้อสะท้อนแสง เครื่องช่วยหายใจ หมวกคลุมผม และ PPE อื่นๆ ขณะนี้ระบบได้รับการฝึกฝนให้จดจำ Sizov ได้ 20 ประเภท
- คุณสามารถนับจำนวนผู้คนที่ไซต์งานได้อย่างแม่นยำ และคำนึงถึงเวลาและจำนวนคนที่อยู่ที่นั่น
- คุณสามารถส่งเสียงเตือนเมื่อมีคนเข้าไปในโซนอันตราย และโซนนี้สามารถกำหนดค่าได้ตามการที่เครื่องสตาร์ทและหยุด
และอื่นๆ ตัวอย่างที่ง่ายที่สุดคือการแยกความแตกต่างของสีระหว่างช่างก่ออิฐและช่างเทคอนกรีตตามสีของหมวก เพื่อช่วยเหลือหุ่นยนต์ ท้ายที่สุดแล้ว การอยู่ในสังคมที่ไม่มีการแบ่งแยกสีผิวคือการไม่มีจุดมุ่งหมาย
พวกเขาขโมยของในสถานที่ก่อสร้างได้อย่างไร
การโจรกรรมทั่วไปประเภทหนึ่งคือเมื่อผู้รับเหมาสัญญาว่าจะนำคนงาน 100 คนมาที่ไซต์งาน แต่จริงๆ แล้วนำคนงานมาได้ 40-45 คน และบ้านกำลังถูกสร้างและสร้าง ถึงกระนั้นก็ไม่มีใครสามารถนับพวกมันได้อย่างแม่นยำในความเป็นจริง เช่นเดียวกับเรื่องตลกชื่อดัง: ถ้าหมีมาตั้งรกรากที่ไซต์ก่อสร้างและกินคน จะไม่มีใครสังเกตเห็น ในทำนองเดียวกันผู้รับเหมาทั่วไปไม่มีทางที่จะควบคุมทีมงานได้ แม่นยำยิ่งขึ้นแม้ว่าคุณจะใช้ ACS เขาก็ยังถูกหลอก .
โดยปกติจะไม่มีระบบควบคุมการเข้าออกในสถานที่ก่อสร้างหรืออยู่ที่ทางเข้าเท่านั้น
เราไปแลกเปลี่ยนประสบการณ์กับอารยธรรมที่พัฒนาไปอย่างมากและเห็นว่าแต่ละอาชีพ (เฉพาะบทบาท) มีสีหมวกกันน็อคเป็นของตัวเอง ที่นี่ช่างก่ออิฐวางอิฐ - พวกเขามีหมวกสีน้ำเงิน คนเทคอนกรีต - พวกเขามีสีเขียว คนฉลาดทุกประเภทเดินไปมา - พวกเขามีสีเหลือง ดังนั้นคุณต้องทำ "ku" สองครั้งต่อหน้าพวกเขา และอื่นๆ
และทั้งหมดนี้จำเป็นต่อการตรวจจับแต่ละบทบาทได้อย่างง่ายดาย โรงงานแห่งนี้มีกล้องราคาถูกหลายสิบตัวที่ผลิตภาพสีขนาด 320x200 หมวกกันน็อคจะนับคนงานแบบเรียลไทม์ และกำหนดสถานที่ก่อสร้างเฉพาะให้กับกล้องแต่ละตัว ด้วยเหตุนี้ ในตอนท้ายของวัน ทั้งหมดนี้จึงถูกนำมารวมเข้าด้วยกันในการวิเคราะห์เพื่อบันทึกกำหนดการตามโซน: ใครทำงาน ในปริมาณใด และในพื้นที่ใด
โดยทั่วไปแล้วเราได้นำประสบการณ์มาใช้ ขณะที่เรามองมันอย่างใกล้ชิด โครงข่ายประสาทเทียมก็ก้าวไปข้างหน้า และมีเครื่องตรวจจับใหม่ๆ มากมายปรากฏขึ้น เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมาพวกเขาค่อนข้างไม่แน่นอนและไม่มั่นคง แต่ตอนนี้พวกเขาช่วยให้คุณจับสถานการณ์ที่น่าสนใจที่สุดได้อย่างแม่นยำ เนื่องจากความเร็วในการประมวลผล ตัวตรวจจับมักจะทำผิดพลาดในแต่ละเฟรม แต่ในสตรีมวิดีโอที่มีการเปลี่ยนแปลงมุมเล็กน้อย เราได้ผลลัพธ์เชิงปฏิบัติที่ยอดเยี่ยม
จะเกิดอะไรขึ้นถ้าฉันสวมหมวกกันน็อคใบที่สองไว้บนเข็มขัด?
ก่อนอื่น เราได้เรียนรู้ว่าคนงานสามารถสวมหมวกแข็งได้สองใบแล้วสวมหมวกใบหนึ่งไว้ที่ก้นของเขา ตอนนี้เรามีเครื่องตรวจจับสองเครื่องพร้อมกัน: ค้นหาโครงกระดูกและกำหนดจุดสีให้ตรงกับจุดยอดของโครงกระดูกนี้ และค้นหาวัตถุที่เคลื่อนที่พร้อมกัน วิธีที่สองกลายเป็นว่าตรวจจับได้ง่ายกว่า ตัวอย่างเช่น หมวกกันน็อคนี้แทบไม่เคยตรวจสอบบุคคลที่มีหมวกกันน็อคอยู่ที่ก้นเลย เพราะการทำเช่นนี้คุณต้องหมุนหัวของคุณ และตรวจจับการเคลื่อนไหวนี้ได้ง่ายมาก แม่นยำยิ่งขึ้น เราไม่รู้ว่าจริงๆ แล้วมีการตรวจพบสิ่งใดที่นั่น (นั่นคือโครงข่ายประสาทเทียม) แต่มันเรียนรู้ได้รวดเร็วมากและจับผู้ฝ่าฝืนได้ ใครๆ ก็พูดได้ว่าด้วยการเดินของพวกเขา
เรากำลังสร้างแบบจำลองของบุคคล
จากนั้นเราก็สร้างแผนที่ความร้อนแบบเรียลไทม์และรายงานเมื่อสิ้นสุดวัน
ดังนั้นการใช้หลักการเดียวกัน - โดยการฝึกโครงข่ายประสาทเทียม - สิ่งต่อไปนี้จะถูกตรวจพบได้ง่าย:
- หมวกกันน็อค
- เสื้อคลุมอาบน้ำ
- เสื้อกั๊ก
- รองเท้าบูท
- ผมติด.
- คาราไบเนอร์เพื่อความปลอดภัย
- เครื่องช่วยหายใจ
- แว่นตาป้องกัน.
- การสวมแจ็คเก็ตอย่างถูกต้อง (สำคัญสำหรับอุปกรณ์ไฟฟ้า: อาจทำให้เกิดไฟช็อตในห้องเครื่องในการผลิตได้)
- การเคลื่อนย้ายเครื่องมือขนาดใหญ่ออกนอกขอบเขต
มีการทดสอบเครื่องตรวจจับทั้งหมด 29 เครื่องแล้ว ประเด็นเดียวก็คือเนื่องจากเราทำงานในอุตสาหกรรมอันตราย เช่น เคมีหรือเหมืองแร่ จึงมีข้อกำหนดสำหรับถุงมือประเภทต่างๆ เช่น ยาวและสั้น ในกรณีนี้จะต้องมีสีต่างกัน: เป็นการยากมากที่จะกำหนดความยาวใต้แขนเสื้อโดยใช้กล้องวิดีโอ
แต่ที่นี่ก็มีหนูอยู่บ่อยครั้ง เราไม่มีเครื่องตรวจจับหนูแยกต่างหาก แต่เรามีเครื่องตรวจจับวัตถุที่รบกวนการทำงานของเครื่อง:
ตรวจพบอะไรอีกบ้าง?
เราได้ทดสอบเครื่องตรวจจับในโรงงานเคมี ในอุตสาหกรรมเหมืองแร่ ในอุตสาหกรรมนิวเคลียร์ และในสถานที่ก่อสร้าง ปรากฎว่าด้วยความพยายามเพียงเล็กน้อยคุณสามารถแก้ไขข้อกำหนดเพิ่มเติมหลายประการที่คุณยายคนเดียวกันได้แก้ไขก่อนหน้านี้โดยพยายามเห็นบางสิ่งในภาพอย่างตะลึงผ่านความละเอียดต่ำและอัตราเฟรมต่ำ โดยเฉพาะ:
- เนื่องจากเรายังคงสร้างแบบจำลองโครงกระดูกของคนงานแต่ละคน จึงสามารถตรวจจับการล้มได้ หากล้ม คุณสามารถหยุดเครื่องที่อยู่ติดกับเครื่องได้ทันที (ในการใช้งานนำร่องไม่มีการบูรณาการดังกล่าว มีเพียงสัญญาณเตือนเท่านั้น) นั่นคือถ้าคุณมี IoT
- แน่นอนว่าอยู่ในพื้นที่อันตราย มันง่ายมาก แม่นยำ และมีประโยชน์กับทุกคนมาก ในสถานประกอบการด้านโลหะวิทยาผู้คนทำงานใกล้กับถังเหล็กที่กำลังเดือดการชุบแข็งเหล็กมีประโยชน์ แต่บางครั้งการยืนผิดด้านเล็กน้อยก็เป็นอันตราย เมื่อคำนึงถึงการทำงานของส่วนประกอบและอุปกรณ์ต่าง ๆ คุณสามารถเปลี่ยนอันตรายเหล่านี้ได้ โซนต่างๆ กำหนดตารางเวลาสำหรับโซนต่างๆ และอื่นๆ
- เครื่องตรวจจับที่มีประโยชน์มากอีกตัวหนึ่งเกี่ยวกับการมีอยู่ของ PPE จะตรวจสอบความรับผิดชอบของพนักงานและตรวจสอบว่าพวกเขาไม่ตกอยู่ในอันตราย ที่นี่คุณย่าปฏิบัติงานด้านบัญชีด้วยความรับผิดชอบอย่างยิ่ง และสวมชุด PPE ทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับเธอ น่ายกย่อง!
การควบคุมพฤติกรรมทำได้ง่ายมาก ไม่ว่าพนักงานจะนอนหลับหรือไม่ก็ตาม ในขณะที่เรากำลังทดสอบทั้งหมดนี้ กฎได้พัฒนาจาก "ต้องมีคนสวมหมวกสีเขียวในบริเวณนี้" เป็น "ในบริเวณนี้ คนสวมหมวกสีเขียวจะต้องเคลื่อนไหว" จนถึงขณะนี้ มีผู้ชายที่ฉลาดเพียงคนเดียวเท่านั้นที่สามารถค้นพบชิปและเปิดพัดลมได้ แต่กลับกลายเป็นว่าแก้ไขได้ง่ายเช่นกัน
เป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับนักเคมีในการบันทึกไอพ่นและควันทุกชนิด ในอุตสาหกรรมน้ำมัน--ความสมบูรณ์ของท่อ โดยทั่วไปแล้วไฟจะเป็นเครื่องตรวจจับมาตรฐาน นอกจากนี้ยังมีการตรวจสอบฟักปิด
สิ่งของที่ถูกลืมจะถูกตรวจจับในลักษณะเดียวกัน เราทดสอบสิ่งนี้ที่สถานีแห่งหนึ่งเมื่อสองสามปีที่แล้ว แทบไม่สมเหตุสมผลเลยเนื่องจากมีกิจกรรมมากมาย แต่ในโรงงาน โดยเฉพาะโรงงานเคมี จะสะดวกมากในการตรวจสอบสิ่งต่าง ๆ ในพื้นที่สะอาด
ที่น่าสนใจคือเราสามารถอ่านค่าอุปกรณ์ในพื้นที่กล้องได้โดยตรงจากการวิเคราะห์วิดีโอ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับนักเคมีกลุ่มเดียวกันที่มีกลุ่มการผลิตที่มีระดับความเป็นอันตรายสูง การเปลี่ยนแปลงใดๆ เช่น การเปลี่ยนเซ็นเซอร์ หมายถึงการประสานงานใหม่ของโครงการ มันยาว แพง และเจ็บปวด แม่นยำยิ่งขึ้น มันยาว แพง และเจ็บปวด ดังนั้น Internet of Things จะมาช้าสำหรับพวกเขา ตอนนี้พวกเขาต้องการกล้องวงจรปิดบนมิเตอร์และอ่านข้อมูล ตอบสนองอย่างรวดเร็ว และลดการสูญเสียเนื่องจากอุปกรณ์ขัดข้องโดยไม่คาดคิดและไม่มีใครสังเกตเห็น จากข้อมูลมิเตอร์ในปัจจุบัน คุณสามารถสร้างแฝดดิจิทัลขององค์กร ดำเนินการบำรุงรักษาและซ่อมแซมเชิงคาดการณ์ได้ แต่นั่นเป็นเรื่องราวที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง... เรามีการควบคุมอยู่แล้ว: ขณะนี้เรากำลังเขียนการวิเคราะห์เชิงรุกโดยอิงจากข้อมูลทั้งหมด และแยกกัน - โมดูลทำนายการเปลี่ยนแบตเตอรี่
สิ่งที่น่าทึ่งอีกประการหนึ่ง - ปรากฎว่าในยุ้งฉางและในการจัดเก็บวัสดุเช่นหินบดคุณสามารถยิงกองจาก 3-4 มุมและกำหนดขอบของมัน และเมื่อกำหนดขอบแล้วให้กำหนดปริมาตรของเกรนหรือวัสดุโดยมีข้อผิดพลาดมากถึง 1%
เครื่องตรวจจับล่าสุดที่เราเขียนคือการตรวจสอบความเมื่อยล้าของผู้ขับขี่ เช่น "พยักหน้า" หาว และความถี่ในการกะพริบตา นี่สำหรับกล้อง HD ที่มองเห็นดวงตาได้ เป็นไปได้มากว่าจะถูกติดตั้งในห้องควบคุม แต่ความต้องการหลักคือรถบรรทุก BelAZ และ KamAZ สำหรับเหมืองหิน บางครั้งรถก็ตกลงมา ดังนั้นตอนนี้ที่ไซต์เหมืองพวกเขาจึงถูกบังคับให้ต้องหาอะไรมาควบคุมคนขับ หุ่นยนต์ดีกว่ายาย
เกี่ยวกับรถยนต์ ตัวอย่างเช่นหัวข้อการควบคุมความล้านั้นถูกใช้อย่างแข็งขันโดยผู้ผลิตรถยนต์ไม่เพียง แต่ BelAZ, KamAZ และรถยนต์ MAZ อื่น ๆ ผู้ผลิตกำลังสร้างระบบเตือนความเมื่อยล้าของผู้ขับขี่ในรถยนต์ธรรมดาทั่วไปอยู่แล้ว แต่จนถึงขณะนี้พวกเขามีวิธีแก้ปัญหาที่ค่อนข้างง่ายที่จะวิเคราะห์เฉพาะตำแหน่งของรถที่สัมพันธ์กับเครื่องหมายและลักษณะของการเคลื่อนที่ของพวงมาลัย เราไปไกลกว่านั้นและตรวจจับพฤติกรรมของมนุษย์ซึ่งซับซ้อนกว่ามาก
อีกกรณีหนึ่งของการเฝ้าระวังผู้ขับขี่คือการตรวจจับพฤติกรรมที่ไม่ถูกต้องเมื่อใช้เครื่องแชร์รถ คุณไม่สามารถคุยโทรศัพท์ได้โดยไม่ต้องใช้แฮนด์ฟรี กิน ดื่ม สูบบุหรี่ และอื่นๆ อีกมากมาย
โอ้และสิ่งสุดท้ายประการหนึ่ง เป็นเวลาหลายปีแล้วที่เราสามารถติดตามวัตถุระหว่างกล้องได้ เช่น เมื่อบางสิ่งบางอย่างถูกขโมยไป คุณต้องตรวจสอบว่ามีทางใดและอย่างไร หากมีกล้อง 100 ตัวในโรงงาน คุณจะหมดแรงในการยกวัสดุ จากนั้นระบบจะสร้างหนังระทึกขวัญที่เต็มไปด้วยแอ็คชั่นเกี่ยวกับโอเชี่ยนและเพื่อนๆ ของเขาโดยอัตโนมัติ
อะไรคือความแตกต่างจากระบบเมื่อสองปีที่แล้ว? ตอนนี้ไม่ใช่แค่การจดจำเช่น "ชายหัวโล้นในชุดสีส้มออกจากห้องหนึ่งและเกือบจะเข้าไปในอีกห้องหนึ่ง" แต่มีการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของห้องนั้นถูกสร้างขึ้น และบนพื้นฐานนั้น สมมติฐานเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของวัตถุก็ถูกสร้างขึ้น นั่นคือทั้งหมดนี้เริ่มทำงานในพื้นที่ที่มีการทับซ้อนกันและสถานที่ที่มีจุดบอดซึ่งบางครั้งก็กว้างขวาง และตอนนี้เครื่องตรวจจับก็ดีขึ้นมาก เพราะมีห้องสมุดที่คอยกำหนดอายุแบบหน้า ในกล้อง HD คุณสามารถกำหนดทิศทางได้ เช่น “ชายอายุ 30 ปีกับหญิงอายุ 35 ปี”
ดังนั้นบางทีในอีก 5-7 ปีเราจะผลิตเสร็จและไปที่บ้านของคุณ เพื่อความปลอดภัย. นี่เป็นผลประโยชน์ของคุณเองพลเมือง!
การอ้างอิง
- จดหมายของฉัน - [ป้องกันอีเมล]
ที่มา: will.com