Кольская АЭС (Vizorlabs Платформенное решение видеоаналитики)

2019: Создание системы видеоанализа соблюдения требований техники безопасности и промышленной безопасности

Автоматизированная система анализа видеопотока с камер наблюдения в производственных помещениях с высоковольтным оборудованием, где требуется соблюдение требований ПБ (промышленной безопасности) и ТБ (техники безопасности). Реализован контроль 25 видов нарушений ТБ и ПБ, планируется расширение охвата системы.

До внедрения системы на АЭС регистрировалось около 80 нарушений ПБ и ТБ в неделю. После внедрения системы число нарушений снизилось в 10 раз – до 8 в неделю.

Система интеллектуального видеонаблюдения полностью автоматизирует процесс обнаружения нарушений ТБ и ПБ и заменяет собой контроль изображения с камер работником-диспетчером, который быстро устает и теряет концентрацию внимания при просмотре однообразного видеоряда. Система регистрирует 95-98% нарушений ТБ и ПБ и позволяет предупреждать несчастные случаи в реальном времени.

Камеры наблюдения в производственных помещениях фиксируют все перемещения персонала и ход работ. Нейронная сеть анализирует изображение с камер, обнаруживает нарушения ТБ и ПБ, и передает сигнал о нарушении на монитор начальника смены. Начальник смены по радиосвязи дает команду о приостановке работ до устранения нарушения ТБ. Система может автоматически отправлять команды на остановку и продолжение работ.

Бизнес-эффект от внедрения системы состоит в сокращении прямых расходов на контроль в виде зарплаты диспетчеров и сокращении потерь от простоев производства из-за травматизма.

Минимальный набор признаков соблюдения ТБ и ПБ, детектируемый системой:

• 1. Ношение каски и подбородного ремня
• 2. Ношение и положение защитного щитка (опущен, поднят, частично поднят)
• 3. Ношение специальных перчаток, брюк, обуви
• 4. Спецодежда полностью застегнута, рукава не закатаны
• 5. Различение нескольких типов спецодежды
• 6. Трекинг положения работника относительно щитов КРУ

Система представляет собой кластер нейронных сетей или детекторов, которые выполняют определенные задачи. Детекторы в системе можно комбинировать и каскадировать, передавать результаты одного детектора другому.Дмитрий Бородачев, DатаРу Облако: Наше преимущество — мультивендорная модель предоставления облачных услуг

Первый детектор ищет в кадре объекты, похожие на человека, второй определяет его принадлежность к той или иной группе персонала по типу спецодежды, третий ищет объекты СИЗ и нарушения в использовании СИЗ, обязательных для этой группы работников.

Для детектирования СИЗов используется комплексный детектор, разработанный VizorLabs на базе open source детектора. Детектор способен работать на видеопотоке низкого разрешения (640*480) и детектировать тип СИЗ, наличие каски, состояние щитка, наличие форменных брюк.

Для положения сотрудника относительно опасных зон и положения конечностей используется самостоятельно разработанный VizorLabs детектор – построитель скелета.

Модуль обучения позволяет любому специалисту, который умеет пользоваться компьютером, дополнительно обучить нейронные сети для детектирования новых элементов СИЗ или научить систему распознавать новый тип спец одежды, используя информацию, которая поступает с камер.