Bir yoldaş kasksız, ikincisi ise eldivensiz.
Üretimde, en özenli büyükannelerin bile bakmadığı, çok iyi olmayan pek çok kamera var. Daha doğrusu orada monotonluktan çıldırıyorlar ve her zaman olay görmüyorlar. Sonra yavaş yavaş arıyorlar, eğer tehlikeli bir bölgeye giriyorsa bazen atölyeyi aramanın bir anlamı kalmıyor, doğrudan işçinin yakınlarına gidebilirsiniz.
İlerleme, bir robotun her şeyi görebileceği ve bunu ihlal eden herkese kırbaç verebileceği noktaya ulaştı. Örneğin SMS ile hatırlatma yaparak, sirene hafif bir akım vererek, titreşimle, kötü bir gıcırtı ile, parlak bir ışık parlamasıyla ya da sadece yöneticiye haber vererek.
Özellikle:
- Kasksız insanları tanımak çok kolaydır. Kel olanlar bile. Kasksız bir kişi gördüğümüzde operatöre veya atölye müdürüne anında uyarı gönderiliyordu.
- Aynı şey tehlikeli endüstrilerdeki gözlükler ve eldivenler, kemer koşum takımı (her ne kadar şimdilik sadece karabinaya baksak da), yansıtıcı yelekler, solunum maskeleri, saç başlıkları ve diğer KKD'ler için de geçerlidir. Artık sistem 20 Sizov tipini tanıyacak şekilde eğitildi.
- Sitedeki kişileri doğru bir şekilde sayabilir ve ne zaman ve kaç kişinin orada olduğunu hesaba katabilirsiniz.
- Bir kişi tehlikeli bir bölgeye girdiğinde alarm çalabilir ve bu bölge, makinelerin çalışıp durmasına göre yapılandırılabilir.
Ve benzeri. En basit örnek, duvar ustalarının ve beton dökücülerin kasklarının rengine göre renk farklılaşmasıdır. Robota yardım etmek için. Sonuçta renk ayrımının olmadığı bir toplumda yaşamak hiçbir amacın olmamasıdır.
İnşaat alanında nasıl hırsızlık yapıyorlar
Yaygın hırsızlık türlerinden biri, bir yüklenicinin sahaya 100 işçi getireceğine söz vermesine rağmen aslında 40-45 işçi getirmesidir. Ve ev inşa ediliyor ve inşa ediliyor. Yine de aslında hiç kimse onları tam olarak sayamaz. Ünlü şakada olduğu gibi: Bir inşaat alanına bir ayı yerleşip insanları yerse kimse fark etmez. Aynı şekilde, genel yüklenicinin mürettebatı kontrol etme imkanı yoktur. Daha doğrusu ACS kullansanız bile yine de aldatılacaktır, .
Genellikle şantiyelerde erişim kontrol sistemleri bulunmamakta veya sadece girişte bulunmaktadır.
Oldukça gelişmiş medeniyetlerle tecrübe alışverişinde bulunduk ve her mesleğin (daha doğrusu rolün) kendine has kask rengine sahip olduğunu gördük. Burada duvar ustaları tuğlaları döşüyor - mavi miğferleri var, dökücüler beton döküyor - yeşil miğferleri var, her türden akıllı insan ortalıkta dolaşıyor - sarı olanları var, bu yüzden onların önünde iki kez "ku" yapmanız gerekiyor. Ve benzeri.
Ve tüm bunlar, her bir rolü çok kolay bir şekilde tespit etmek için gereklidir. Tesiste 320x200 gibi renkli bir şey üreten birkaç düzine oldukça ucuz kamera var. İşçiler kasklarıyla gerçek zamanlı olarak sayılıyor ve her kameraya belirli bir inşaat alanı atanıyor. Sonuç olarak, günün sonunda tüm bunlar, bölgelere göre programları kaydetmek için analitikte bir araya getiriliyor: Kim, hangi miktarda ve hangi alanda çalıştı.
Genel olarak tecrübeyi benimsedik. Ancak biz ona yakından baktığımızda sinir ağları çok daha ileri adım attı ve birçok yeni dedektör ortaya çıktı. Sadece birkaç yıl önce oldukça kaprisli ve istikrarsızdılar, ancak şimdi en ilginç durumları çok doğru bir şekilde yakalamanıza izin veriyorlar. Dedektörler, özellikle işlem hızından dolayı tek tek karelerde sıklıkla hata yapar, ancak açıda küçük değişiklikler olan bir video akışında mükemmel bir pratik sonuç elde ederiz.
İkinci kaskı kemerime takarsam ne olur?
Önce bir işçinin iki baret alıp birini kıçına takabileceğini öğrendik. Artık aynı anda iki dedektörümüz var: Bir iskelet aramak ve bu iskeletin tepe noktasına uygun bir renk noktası belirlemek ve eşzamanlı olarak hareket eden nesneleri aramak. İkinci yöntemin tespit edilmesinin daha kolay olduğu ortaya çıktı: örneğin, poposunda kask bulunan bir kişi neredeyse hiçbir zaman bu kask tarafından denetlenmez. Çünkü bunu yapmak için başınızı döndürmeniz gerekir. Ve bu hareket çok kolay tespit ediliyor. Daha doğrusu, orada tam olarak neyin tespit edildiğini bilmiyoruz (bu bir sinir ağı), ancak çok hızlı bir şekilde öğrendi ve ihlal edenleri yürüyüşlerinden yakaladığı söylenebilir.
Bir insan modeli inşa ediyoruz.
Daha sonra gerçek zamanlı bir ısı haritası oluşturuyoruz ve günün sonunda rapor veriyoruz.
Buna göre, aynı prensibi kullanarak - bir sinir ağını eğiterek - aşağıdakiler kolayca tespit edilir:
- Kasklar.
- Bornoz.
- Yelekler.
- Çizme.
- Saç yapıştırmak.
- Emniyet karabinaları.
- Solunum maskeleri.
- Güvenlik gözlükleri
- Ceketin doğru şekilde giyilmesi (elektrikli ekipmanlar için önemlidir: üretim sırasında makine odasında elektrik çarpmasına neden olabilir).
- Büyük aletlerin çevre dışına taşınması.
Toplamda 29 dedektör halihazırda test edilmiştir. Tek nokta şu ki, kimya veya madencilik gibi tehlikeli endüstrilerde çalıştığımız için eldiven türlerine yönelik gereksinimler var. Örneğin uzun ve kısa. Bu durumda farklı renklerde olmaları gerekir: Kolun altındaki uzunluğu bir video kamera kullanarak belirlemek çok zordur.
Ancak burada sıklıkla fare vakaları yaşanıyordu. Ayrı bir fare dedektörümüz yok ancak makinenin çalışmasına müdahale eden nesneler için bir dedektörümüz var:
Başka neler tespit ediliyor?
Dedektörleri kimya tesislerinde, madencilik sektöründe, nükleer endüstride ve inşaat sahalarında test ettik. Biraz çaba harcayarak, daha önce aynı büyükanneler tarafından çözülmüş olan birkaç gereksinimi daha çözebileceğiniz, resimde düşük çözünürlük ve düşük kare hızı nedeniyle şaşkınlıkla bir şeyler görmeye çalıştığınız ortaya çıktı. Özellikle:
- Halen her işçinin iskelet modelini oluşturduğumuz için düşmeler tespit edilebiliyor. Düşerse, yanında bulunan makineyi hemen durdurabilirsiniz (pilot uygulamalarda böyle bir entegrasyon yoktu, sadece alarmlar vardı). Tabii IoT'niz varsa.
- Tabii ki tehlikeli bölgelerde olmak. Çok kolay, çok doğru ve herkes için çok faydalı. Metalurji işletmelerinde insanlar kaynayan çelik kazanlarının yanında çalışırlar, çeliği sertleştirmek faydalıdır, ancak bazen biraz yanlış tarafta durmak tehlikelidir.Farklı bileşenlerin ve ekipmanların çalışmasını dikkate alarak bu tehlikeli durumları değiştirebilirsiniz. bölgeleri belirleyin, onlar için bir program ayarlayın vb.
- KKD'nin varlığına ilişkin çok kullanışlı bir diğer dedektör ise çalışanların sorumluluklarını izleyerek tehlikede olmadıklarını kontrol ediyor. Burada büyükanne muhasebe görevine son derece sorumlu bir şekilde yaklaşıyor ve kendisi için gerekli olan tüm KKD'yi giyiyor. Övgüye değer!
Çalışan uyusa da uyumasa da davranış kontrolünü uygulamak çok kolaydı. Biz tüm bunları test ederken kurallar “Bu alanda yeşil kasklı bir kişi olmalı”dan, “Bu alanda yeşil kasklı bir kişi hareket etmeli”ye dönüştü. Şimdiye kadar çipi çözen ve fanı çalıştıran tek bir akıllı adam vardı, ancak bunun da düzeltilmesinin kolay olduğu ortaya çıktı.
Her türlü buhar ve duman jetini kaydetmek kimyagerler için çok önemliydi. Petrol endüstrisinde - boruların bütünlüğü. Yangın genellikle standart bir dedektördür. Ayrıca kapalı kapakların kontrolü de vardır.
Unutulan şeyler de aynı şekilde tespit edilir. Bunu birkaç yıl önce istasyonlardan birinde test etmiştik, olayların çokluğu nedeniyle orada neredeyse hiçbir anlam ifade etmiyor. Ancak fabrikalarda, özellikle de kimyasal olanlarda, işleri temiz bir alanda izlemek çok uygundur.
İlginç bir şekilde kamera alanındaki cihazların okumalarını doğrudan video analizden okuyabiliyoruz. Bu, üretim kompleksleri yüksek tehlike sınıfına sahip olan kimyagerler için geçerlidir. Bir sensörün değiştirilmesi gibi herhangi bir değişiklik, projenin yeniden koordine edilmesi anlamına gelir. Uzun, pahalı ve acı verici. Daha doğrusu UZUN, PAHALI ve ACIDIR. Dolayısıyla Nesnelerin İnterneti onlar için geç gelecek. Artık sayaçların video gözetimi altında tutulmasını ve verilerin okunmasını, bunlara hızla yanıt verilmesini ve beklenmedik ve fark edilmeyen ekipman arızalarından kaynaklanan kayıpların azaltılmasını istiyorlar. Mevcut sayaç verilerine dayanarak işletmenin dijital ikizini oluşturabilir, tahmine dayalı bakım ve onarım uygulayabilirsiniz, ancak bu tamamen farklı bir hikaye... Kontrol zaten bizde: artık verilerin bütünlüğüne dayalı proaktif analitikler yazıyoruz. Ve ayrı olarak - bir pil değişimi tahmin modülü.
Bir başka inanılmaz şey de, tahıl ambarlarında ve kırma taş gibi malzemelerin depolanmasında, bir yığını 3-4 açıdan vurup kenarlarını belirleyebileceğiniz ortaya çıktı. Ve kenarları belirledikten sonra, tane veya malzemenin hacmini% 1'e varan bir hatayla verin.
Hakkında yazdığımız son dedektör, "başını sallama", esneme ve göz kırpma sıklığı gibi sürücü yorgunluğunu izlemekti. Bu, gözlerin görülebildiği HD kameralar içindir. Büyük olasılıkla kontrol odalarına kurulacak. Ancak asıl ihtiyaç taş ocaklarına yönelik BelAZ ve KamAZ kamyonlarıdır. Bazen arabalar oraya düşüyor, bu yüzden şimdi maden sahasında sürücüyü kontrol edecek bir şey bulmak zorunda kalıyorlar. Robot büyükanneden daha iyi.
Arabalar hakkında. Örneğin yorgunluk kontrolü konusu yalnızca BelAZ, KamAZ ve diğer MAZ araçlarının yanı sıra otomobil üreticileri tarafından da aktif olarak kullanılıyor. Üreticiler zaten sıradan sıradan arabalara sürücü yorgunluğu uyarı sistemleri inşa ediyorlar, ancak şu ana kadar yalnızca aracın işaretlere göre konumunu ve direksiyon simidi hareketinin doğasını analiz eden oldukça basit çözümlere sahipler. Daha da ileri giderek çok daha karmaşık olan insan davranışını tespit ettik.
Sürücü gözetiminin bir başka durumu da, araç paylaşım makinelerini kullanırken yanlış davranışların tespit edilmesidir. Eller serbest olmadan telefonda konuşamaz, yemek yiyemez, içemez, sigara içemez ve çok daha fazlasını yapamazsınız.
Ah, ve son bir şey. Birkaç yıldır bir nesneyi kameralar arasında takip edebiliyoruz - örneğin bir şey çalındığında, bunun hangi yoldan ve nasıl olduğunu kontrol etmeniz gerekiyor. Tesiste 100 kamera varsa o zaman malzemeyi kaldırmaktan yorulursunuz. Daha sonra sistem otomatik olarak Ocean ve arkadaşları hakkında aksiyon dolu bir gerilim filmi oluşturacak.
İki yıl önceki sistemin farkı nedir? Artık bu sadece “turuncu ceketli kel bir adamın bir hücreden çıkıp hemen diğerine girmesi” gibi bir tanıma değil, odanın matematiksel bir modeli oluşturuluyor ve buna dayanarak nesnenin hareketine ilişkin hipotezler inşa ediliyor. Yani tüm bunlar örtüşen alanlarda ve kör noktaların olduğu, bazen geniş olan yerlerde çalışmaya başladı. Ve dedektörler artık çok daha iyi, çünkü yüze göre yaşı belirleyen kütüphaneler var. HD kameralarda “30 yaşında bir erkek ile 35 yaşında bir kadın” gibi yönlendirmeleri ayarlayabilirsiniz.
Yani belki 5-7 yıl sonra üretimi bitirip evinize gideceğiz. Güvenlik için. Bu sizin çıkarınızdır, vatandaş!
referanslar
- Postam - [e-posta korumalı]
Kaynak: habr.com