В России разрабатывают интеллектуальную систему, которая будет следить за сотрудниками нефтедобывающих и нефтеперерабатывающих предприятий. ИИ проверит, как нефтяники выполняют свои обязанности, соблюдают ли технику безопасности.
Система сможет выявить специалистов, которые работают без каски или без спецодежды. Кроме того, ИИ будет контролировать опасные зоны. Все это должно снизить травматизм на производстве, предупредить аварии. Разработкой системы искусственного интеллекта занимается компания NVI Solutions. Представить готовое решение обещают в 2020 году.
Как это работает
Cистему назвали Cyclops. В нее войдет аппаратная часть (камеры, датчики, вычислительные мощности) и программный комплекс. Компьютерное зрение на базе технологий искусственного интеллекта будет анализировать изображение с камер видеонаблюдения в режиме реального времени.
Cyclops сможет разделить изображение на отдельные объекты и сравнить их с образцами из базы. Если система распознает человека без каски или без спецодежды, она отправит сообщение об этом в центр управления. Центр автоматически подаст звуковое оповещение на площадку или расскажет о нарушении оператору.
Культура безопасности
Проект Cyclops поддержала комиссия отраслевого союза «Нейронет» Национальной технологической инициативы. Исполнительный директор организации Александр Семенов отметил: разработка системы позволит развить в РФ культуру безопасности.
Cyclops можно внедрить не только на нефтеперерабатывающих и нефтедобывающих предприятиях, но и на любых других производствах. При этом достаточно лишь дооснастить существующую систему, используя уже установленные камеры видеонаблюдения.
Cyclops уже заинтересовались в горнорудной промышленности, мерчендайзинге и торговле, а также в логистических, транспортных и финансовых компаниях. Интересна она и для АПК, где сотрудники нередко травмируются из-за нарушения техники безопасности.
Аналоги
Подобную систему разработала российская компания First Line Software. Специалисты запустили сверточную нейронную сеть и составили набор эталонных данных - 56 последовательностей фото, которые отражают нормальные и опасные сценарии поведения на производстве. Часть сотрудников на фото была экипирована в соответствие с требованиями техники безопасности, другая часть - с нарушениями.
Разработчики построили простую 12-точечную модель человеческого скелета и применили её к фото. Для амуниции (униформы, касок и др.) использовали дополнительные точки. Кроме того, охарактеризовали производственные зоны и выполняемые действия.
После обучения нейросеть смогла эффективно следить за техникой безопасности, распознавая три основных сценария:
- надел ли сотрудник каску (это необходимо);
- есть ли поверх каски капюшон от рабочей куртки (это запрещено);
- пристегнут ли сотрудник тросом (это обязательно при проведении высотных работ).
Система обрабатывает поток поэтапно. Сначала она выделяет кадры, на которых есть люди, и передает их нейросети. Сеть распознает человека и снаряжение на нем. Затем алгоритм сопоставляет человека и снаряжение с шаблонами из базы. Если найдено несоответствие (человек без каски, в капюшоне поверх каски, без троса), система создает оповещение.
Решение построили на базе платформы Detectron и шести различных алгоритмов компьютерного зрения, в том числе отмеченного премией Марра Mask R-CNN. В разных экспериментах она демонстрировала эффективность 77-100%.
