«В объективе»: видеоаналитика для предприятий в вопросах и ответах

Для чего нужна видеоаналитика? Как подвязка ИИ может упростить жизнь руководителям предприятия? «Просто несколько камер», полноценная нейросеть или способ зря спустить немалые деньги? Разбираемся детально, на примерах реальных проектов с рекомендациями по решениям.

Для начала, обозначим главное – нет, видеоаналитика нужна не всем и не везде. Преимущественно потребность в ней сосредоточена в производственном секторе и госструктурах, а зачастую они и вовсе сливаются. Второй ключевой момент – это дорого, но все равно востребовано. В сегменте видеоаналитики превалируют две причины, обеспечивающие этим недешевым ИИ-решениям популярность и стабильный спрос даже в условиях кризиса: их беспрецедентное влияние на безопасность производственных процессов и значительное улучшение экономических показателей после внедрения. Поговорим о каждой стороне подробнее.

 

Безопасность

Задачи, стоящие перед видеоаналитикой на производстве по большей части связаны с различными аспектами промышленной безопасности, в числе которых соблюдение техники безопасности и следование производственным регламентам, своевременное выявление потенциально опасных ситуаций и предотвращение аварий и несчастных случаев.

С чем может помочь «умная камера»? Например, с больной темой – охраной труда на производстве, нарушаемой человеческим фактором. С помощью решений от Hikvision или TRASSIR можно наладить отслеживание наличия средств индивидуальной защиты (СИЗ), который преследует сразу две цели. Во-первых, оператор производственных процессов может в зародыше пресечь риск создания аварийной ситуации, вызванной отсутствием СИЗ у сотрудников. Во-вторых, фиксация нарушений использования СИЗ создаст доказательную базу для применения дисциплинарных санкций и позволит бороться со злостными нарушителями, которые создают перманентную угрозу несчастных случаев. Алгоритм отслеживает перемещение людей и идентифицирует наличие различных СИЗ, например, спецодежды, касок, защитных очков, перчаток, респираторов и так далее. Изображение сотрудника, не использующего данные СИЗ, обводится в красную рамку — и оператор получает сигнал о нарушении. Контроль пребывания людей в опасных зонах призван сократить число инцидентов, связанных с производственным травматизмом.

Близка по смыслу с предыдущей задача контроля безопасности выполнения производственных операций. Здесь речь идёт о потенциальной опасности для сотрудников, работающих на «динамичном» оборудовании с движущимися элементами. В процессе совершения различных манипуляций — таких как переключение режимов работы станка, подача сырья и изделия — важно неукоснительно следовать производственным алгоритмам и не допускать опасного сближения с пилой, измельчителем, прессом и подобными устройствами, способными причинить тяжкий вред здоровью при контакте. В этом случае система видеоаналитики настроена так, что при приближении какой-либо части тела работника к механизму не только раздаётся предупреждающий сигнал, но и происходит аварийная остановка станка. На качество решения напрямую влияют показатели быстродействия как на аппаратном уровне (частота формирования кадров и скорость передачи данных), так и на уровне ПО (скорость обработки данных).

Популярностью пользуются решения для охраны объектов – например, системы охраны периметра с распознаванием потока. Из подобных решений мы можем порекомендовать TRASSIR Neuro Detector - детектор объектов (люди, головы людей, автомобили, велосипеды) на основе нейронных сетей, для использования в целях обеспечения безопасности. Позволяет с высокой точностью обнаруживать объекты в кадре. При проникновении постороннего объекта в заданную зону, детектор формирует тревогу. Позволяет значительно снизить количество ложных срабатываний за счёт фильтрации посторонних объектов, шума.

Другой тип безопасности, которую может обеспечить система наблюдения, подкрепленная силой искусственного интеллекта – здравоохранение и общественная безопасность.

Один из примеров из нашей практики – установка системы тепловизионных камер в Дальневосточном Федеральном Университете, решившая, казалось бы, невыполнимую задачу по «отлову» температурящих посетителей на входах в кампус. Поток людей, стремящихся в университет, не позволяет подходить к каждому с бесконтактным ручным термометром, однако и пропускать внутрь десятки потенциально заразных студентов также было недопустимо (проект пришелся на разгар пандемии). Система мониторинга температуры с помощью видеоаналитики решила этот вопрос, позволив избежать массовой заболеваемости, и ДВФУ продолжил работу в штатном режиме. В данном решении использовались тепловизионные системы Hikvision с моделью абсолютно черного тела и настройками допустимой температуры – сотрудникам охраны достаточно было только следить на экране за выявленными инцидентами.

 

Доходность

Видеоаналитика с экономической точки зрения наиболее востребована в отраслях, связанных с производством, учетом, отбором или маркировкой товара – всеми задачами, где «полезный выхлоп» зависит от качества работы оборудования и контроля над ним. Больше прочих на себе это чувствует ритейл, когда речь касается недостач в кассе или товаре. Крупные сети дополнительно страдают от минусов высокого потока людей – сотрудники не всегда, в силу ограничения человеческих возможностей, успевают отслеживать наличие товара на полках, к примеру. Решить все перечисленные проблемы может правильно подобранное решение видеоаналитики. Если говорить о конкретных продуктах, на подобные задачи для наблюдения за кассой отвечает решение от TRASSIR – система автоматического контроля кассовых операций. Интеллектуальный модуль обеспечивает синхронизацию кассовых событий с видеопотоком: события от кассы попадают в ActivePOS и проходят чеклист по заданным параметрам, при нарушении которых формируется инцидент (уведомление о нарушении с коротким видео) и выводится на контроль оператору. Модуль так же способствует эффективному разрешению конфликтных ситуаций с покупателями. В модуле реализована система детекторов нарушений, основанная на многолетнем опыте и консультациях с ведущими специалистами сферы торговли, в результате чего ActivePOS самостоятельно отслеживает возможные нарушения в работе кассира и в случае их выявления незамедлительно извещает оператора.

Подобные проблемы касаются и производств – от сотрудников зависит производственный процесс, а следовательно, и количество выпущенного товара. Поскольку люди, даже самые квалифицированные, не могут поддерживать уровень концентрации постоянно высоким, это неизменно приводит к ошибкам, что сказывается на количестве брака. В этом случае задачами видеоаналитики являются повышение качества продукции и снижение расхода сырья – к примеру, в металлургии ИИ помогает устранять дефекты при обработке металлических заготовок. Как это выглядит? Компьютерное зрение помогает вести контроль «нарезания» монолитного стального профиля на куски заданной длины с помощью так называемых летучих ножниц — механизма под управлением оператора. Система измеряет длину металлической заготовки как в горячем, так и в остывающем состоянии, и направляет траекторию работы ножниц – намного точнее и эффективнее, чем это сделал бы любой человек.

Еще одна область, где плотно применяется видеоаналитика – технология поиска аномалий, где нейронную сеть обучают отличать отклонения от установленного вида и формы на основе визуальных данных от камер. Таким образом в разные лотки могут отсеиваться фрукты или овощи неподходящего размера, сниматься с ленты конвейера продукция некорректной формы или автоматически останавливаться сам цикл производства при обнаружении повреждений – заторов, смятия и зажевывания ленты и т.д. Такой подход применяется в тех случаях, когда невозможно собрать полноценный и большой датасэт дефектов или состояний оборудования, необходимый для обучения нейронной сети, которая бы распознавала данное состояние, то есть задача решается «от обратного» - научим «как правильно», а все остальное будет считаться ошибкой.

Каким отраслям точно пригодится видеоаналитика, чтобы сэкономить средства и улучшить показатели:

• металлургия
• строительство
• автопром
• машиностроение
• нефтегазовый и химический сектор
• оборонно-промышленный комплекс
• бумажное и упаковочное производство
• пищевая промышленность
• энергетика

Итак, кому и зачем могут понадобиться «компьютерные глаза» мы разобрались. Теперь коснемся вопроса, кому не требуется этот вид решений:

• Небольшим предприятиям и учреждениям, где функции видеоаналитики могут успешно выполнять сотрудники
• Госорганам, не работающим с секретными данными
• Госорганам, чья деятельность не связана с приемом большого количества людей
• Предприятиям, не связанным с производственной или обрабатывающей деятельность

Больше, дороже и современней – не всегда лучше, и в первую очередь при подборе техники надо отталкиваться от реальных нужд учреждения. Решения одной задачи могут в руках ретейлера и интегратора отличаться на десятки миллионов рублей, так как для одной стороны важно продать больше дорогостоящих решений, а для другой – наладить заказчику работающую систему и соблюсти репутацию, чтобы получать дальнейшие заказы. Если вы еще не определились, как именно закрыть потребность, обратитесь к нам за бесплатной консультацией и расчетом. Наши технические специалисты предложат варианты с учетом особенностей вашей компании и желаемого бюджета, взвешенно подобрав продуктовые решения.

В заключение подчеркнём, что отечественные решения по видеоаналитике можно назвать практически независимыми от иностранных технологий. Российские специалисты накопили серьёзную экспертизу в разработке различных программных алгоритмов, а всё возрастающий интерес к видеоаналитике со стороны различных отраслей - в 2021 году число конвертированных в продажи запросов со стороны государства возросло на 850% год от года, тогда как у бизнеса этот показатель составил 300%, - позволяет совершенствовать понимание их потребностей на примерах новых кейсов.