Интеллектуальные видеотехнологии для охраны труда и промышленной безопасности
Автор публикации: Г. Санин, студент 1 курса
Автор публикации: Е. Борисов, студент 1 курса
Интеллектуальные видеотехнологии для охраны труда и промышленной безопасности
Санин Георгий Владимирович, Борисов Егор Евгеньевич
Русинова Елена Сергеевна
В настоящее время развитие интеллектуальных функций видеонаблюдения открывает широкие возможности его применения для обеспечения безопасности производственного процесса. Встроенная в камеру «умная» видеоаналитика позволяет вести сбор и анализ важной информации в режиме реального времени (мониторинг активности работников в отдельных зонах, подсчет людей и транспорта и т.д.); прогнозировать дальнейшее развитие ситуации и предотвращать те или иные нежелательные последствия; распознавать человека в кадре от других предметов и подавать сигнал о нахождении посторонних в определенной зоне; отслеживать события по заданным параметрам и наглядно отображать ситуацию на трехмерной информационной модели объекта; анализировать видео в больших объемах, но с меньшим вмешательством человека и др.
На железнодорожном транспорте работников наиболее травмоопасных профессий необходимо идентифицировать, персонализировать и рассматривать их трудовую деятельность неотрывно от транспортной инфраструктуры (железнодорожные пути, подвижной состав, путевая техника, здания и т.д.). С этой целью британская железнодорожная компания Network Rail (NR) в деятельности по обновлению инфраструктуры использует видеонаблюдение. В 2018 г. в рамках проекта по реконструкции и ремонту стрелочных соединений был организован централизованный удаленный мониторинг хода выполнения работ с помощью системы интеллектуального видеонаблюдения. На участках железной дороги установили видеокамеры последнего поколения (IP-камеры), соответствующие строгим стандартам безопасности компании NR (рис.1). Это: высокое качество изображения, возможность работы в достаточно жёстких внешних условиях (ветер, дождь, перепады температур, сильная вибрация, повышенный шум, запыленность и т.д.), использование автономного источника электроэнергии; низкое потребление электроэнергии и др.
Рис.1. Установка камеры видеонаблюдения на участке железной дороги, обслуживаемой Network Rail
Система видеоаналитики в онлайн-режиме обрабатывает параллельные потоки видео с установленных IP-камер, отслеживает события по заданным параметрам на трехмерной информационной модели объекта. Через защищённый доступ к сети операторы диспетчерского центра просматривают изображение, передаваемое с камер, а другие сотрудники компании ‒ на смартфонах, планшетах и др. В проекте каждая из установленных IP- камер питается от батарей, поэтому для их установки не понадобилось прокладывать силовой кабель.
Встроенные в IP-камеры интеллектуальные функции позволили не просто наблюдать за происходящими событиями на территории объекта и собирать данные в архив, но и оповещать оператора диспетчерского центра о различных происшествиях в режиме реального времени, а также результативно контролировать соблюдение техники безопасности и норм охраны труда. Сочетание целого ряда передовых технологий в одной камере обеспечило эффективность всей системы.
Человеческий фактор был и остается основной причиной травматизма и других инцидентов на производстве. Это особенно актуально для крупных производств с большими или территориально распределенными площадями и объектами. Умная видеоаналитика позволяет контролировать, предотвращать и расследовать разного рода инциденты, повышая эффективность производственных операций.
Среди основных сценариев работы промышленной видеоаналитики ‒ контроль наличия средств индивидуальной защиты (СИЗ). Такое устройство на основе технологии интернета вещей разработано российской IT-компанией КРОК. Благодаря облегченному исполнению IoT-модуля (вес 80 г) и возможности универсального крепления стандартная защитная каска приобретает интеллектуальные функции (рис. 2). «Умная» каска контролирует ношение средств индивидуальной защиты, идентифицирует сотрудников и определяет их местонахождение даже в условиях ограниченной видимости.
Рис. 2. Защитная каска с IoT-модулем КРОК
IoT-модуль с помощью интегрированного в него модуля связи BLE (Bluetooth Low Energy) с низким энергопотреблением помогает контролировать ношение как самой каски, так и других СИЗ, оснащенных специальными маячками. Система «увидит», надеты ли на рабочем СИЗ согласно типу выполняемых работ и автоматически оповестит ответственные службы в случае необходимости. Световая индикация и вибросигнал на каске предупреждают сотрудника об опасности, а тревожная кнопка на устройстве позволяет оперативно вызвать помощь. Акселерометр фиксирует удары, падения или длительную неподвижность человека, встроенные датчики определяют критичные изменения параметров внешней среды. Информация с устройства передаётся по беспроводным сетям дальнего (LoRaWAN) или ближнего радиуса действия (UWB). Программное решение уже умеет распознавать 20 типов СИЗ, включая защитные каски, перчатки, страховочные тросы, респираторы, халаты, наушники. IoT-модуль также позволяет отследить местоположение персонала, контролировать доступ в опасные зоны. В случае появления человека в опасной зоне автоматически включится сигнал тревоги. IoT-модуль отличается продолжительным временем автономной работы, малым весом и невысокой ценой.
Носимое устройство IoT-модуль КРОК является частью интеграционной платформы «Цифровой рабочий», которая объединяет системы глобального и локального позиционирования, видеонаблюдения, видеоаналитики, контроля и управления доступом, предсменного осмотра, а также «умные» носимые устройства. Комплексное IT-решение КРОК предназначено для обеспечения охраны труда и промышленной безопасности. Благодаря предиктивной аналитике специалисты промышленных предприятий могут выявлять потенциально опасные ситуации и использовать систему для анализа нештатных ситуаций. Система также умеет анализировать данные для выявления угроз и рисков травматизма.
Компонент платформы ‒ интеллектуальная видеоаналитика работает на базе технологий машинного зрения и нейросетей. Система использует информацию, полученную с камер видеонаблюдения. В режиме реального времени она обнаруживает угрозы, определяет сотрудников, нарушающих технику безопасности и правила охраны труда, уведомляет диспетчеров о фактах нарушений. Нейросети реагируют на задымление и огонь, факты несанкционированного пересечения периметра, нарушения целостности ограждений, различают типы СИЗ. Выявленные опасные ситуации отображаются на двух- или трехмерных информационных моделях объектов.
При использовании интеграционной платформы «Цифровой рабочий» с умной каской и видеоаналитикой, система может идентифицировать сотрудников, определять их местоположение, сигнализировать диспетчеру о входе в опасную зону и предлагать варианты реагирования. Например, если человек поднимается на высоту без страховочного троса или входит в зону повышенного риска без подходящей спецодежды.
Видеоаналитика, интегрированная с промышленными носимыми устройствами, позволяет отправлять оповещения не только в ситуационные центры, но и передавать команды самим работникам, например, на специальный браслет с требованием надеть каску или перчатки (рис. 3).
Рис. 3. Интеграция умной каски с носимыми устройствами
IT-решение КРОК вписывается в концепцию «нулевого травматизма», помогает контролировать риски, выявлять угрозы, принимать превентивные меры для снижения травматизма и обеспечения безопасности работников.
В настоящее время комплексные решения по видеоаналитике в пилотном режиме используют несколько российских промышленных предприятий. Существует два варианта поставки: отдельно, когда решение встраивается в ИТ-ландшафт предприятия или используется в виде модуля к интеграционной платформе КРОК «Цифровой рабочий», которая собирает данные из различных информационных систем, в том числе поступающие от промышленных носимых IoT-устройств. Также видеоаналитику можно подключить в виде сервиса из облака КРОК. Система работает на всех популярных операционных системах (Windows, iOS, Android), интегрируется с любыми системами видеонаблюдения и безопасности.
IT-компанией КРОК также разработан алгоритм по анализу видеопотока с камеры дрона. В основе алгоритма ‒ работа искусственного интеллекта, который позволяет определять интересующие заказчика объекты с верхнего ракурса, а не фронтально. Умная видеоаналитика в режиме реального времени может «замечать» открытые люки, оставленные в неположенном месте предметы, людей без средств индивидуальной защиты, неправильно припаркованные автомобили и другие нарушения.