खतरनाक उद्योग: हम आपको देख रहे हैं,% उपयोगकर्ता नाम% (वीडियो विश्लेषण)

एक कॉमरेड - एक हेलमेट के बिना, दूसरा - बिना दस्ताने के।

उत्पादन सुविधाओं पर कई अच्छे-अच्छे कैमरे नहीं हैं, जिनमें से क्वाडंटेंट्स सबसे चौकस दादी नहीं हैं। अधिक सटीक रूप से, वे बस वहां एकरूपता के साथ पागल हो जाते हैं और हमेशा घटनाओं को नहीं देखते हैं। फिर वे धीरे-धीरे कॉल करते हैं, और अगर यह खतरे के क्षेत्र के लिए कॉल था, तो कभी-कभी कार्यशाला को कॉल करने का कोई मतलब नहीं होता है, आप तुरंत कार्यकर्ता को संबंधित कर सकते हैं।

प्रगति उस बिंदु पर आ गई है जहां रोबोट सब कुछ देख सकता है और उल्लंघन करने वाले सभी लोगों को लिउली दे सकता है। उदाहरण के लिए, एसएमएस के माध्यम से याद दिलाते हुए, सायरन के लिए एक हल्का वर्तमान निर्वहन, कंपन, एक गंदा चीख़, उज्ज्वल प्रकाश का फ्लैश, या बस सिर को बताएं।

विशेष रूप से:

• बिना हेलमेट के लोगों को पहचानना बहुत आसान है। गंजा भी। उन्होंने बिना हेलमेट के एक व्यक्ति को देखा - तुरंत ऑपरेटर या कार्यशाला के प्रमुख के लिए एक चेतावनी।
• यह खतरनाक उद्योगों, बेल्ट इंश्योरेंस (हालांकि हम केवल अब के लिए कारबिनर को देखते हैं), चिंतनशील निहितार्थ, श्वासयंत्र, हेयर कैप और अन्य पीपीई में चश्मा और दस्ताने पर लागू होता है। अब सिस्टम को 20 प्रकार के पीपीई को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया गया है।
• आप लोगों की सुविधा के हिसाब से सही-सही गणना कर सकते हैं कि कब और कितने थे।
• जब कोई व्यक्ति खतरे के क्षेत्र में प्रवेश करता है, तो अलार्म देना संभव है, और मशीनों के स्टार्ट-स्टॉप पर इस क्षेत्र को कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।

और इसी तरह। सबसे सरल उदाहरण ईंट रंग और ईंट के रंग के ठोस रंग से अलग होना है। रोबोट की मदद करने के लिए। अंत में, रंग विभेदीकरण की कमी वाले समाज में रहने का अर्थ है लक्ष्य का न होना।

निर्माण स्थल पर चोरी कैसे करें

एक प्रकार की व्यापक चोरी है, जब ठेकेदार ने 100 श्रमिकों को सुविधा में लाने का वादा किया था, और वास्तव में 40-45 लाया। और घर बनाया और बनाया जा रहा है। सभी समान, कोई भी वास्तव में वास्तव में उनकी गणना नहीं कर सकता है। एक प्रसिद्ध मजाक के रूप में: यदि एक भालू एक निर्माण स्थल पर बैठ जाता है और लोगों को खाता है, तो कोई भी नोटिस नहीं करेगा। इसलिए सामान्य ठेकेदार के पास ब्रिगेड को नियंत्रित करने का कोई अवसर नहीं है। अधिक सटीक रूप से, भले ही आप एसीएस का उपयोग करें, यह अभी भी धोखा दिया जाएगा, जैसा कि इस पोस्ट में टर्मिनेटर बिल्ली के बारे में है ।

आमतौर पर, निर्माण स्थलों पर एसीएस नहीं होते हैं या वे केवल प्रवेश के लिए होते हैं।

हमने अत्यधिक विकसित सभ्यताओं के साथ अनुभवों का आदान-प्रदान किया और देखा कि प्रत्येक पेशे (अधिक सटीक रूप से, इसकी भूमिका) का अपना हेलमेट रंग है। ईंटों को पेवर्स द्वारा रखा गया है - उनके हेलमेट नीले हैं, कंकरीट द्वारा कंक्रीट डाला जाता है - वे हरे हैं, सभी प्रकार के बुद्धिमान लोग चारों ओर जाते हैं - वे पीले होते हैं, इसलिए आपको उनसे पहले दो बार "कू" करने की आवश्यकता होती है। और इसी तरह।

और यह सब प्रत्येक भूमिका का आसानी से पता लगाने के लिए आवश्यक है। साइट पर कई दर्जनों सस्ते कैमरे हैं जो 320x200 रंग में कुछ देते हैं। हेलमेट श्रमिकों को वास्तविक समय में माना जाता है, और एक विशिष्ट निर्माण स्थल प्रत्येक सेल से बंधा होता है। नतीजतन, एनालिटिक्स में दिन के अंत में यह सब ज़ोन द्वारा चार्ट के लेखांकन में सीवन किया जाता है: कौन, किस मात्रा में और किस अनुभाग में काम करता है।

सामान्य तौर पर, हमने अनुभव लिया। केवल जब हमने करीब से देखा, तंत्रिका नेटवर्क बहुत आगे बढ़ गए, और कई नए डिटेक्टर दिखाई दिए। कुछ साल पहले वे बल्कि मैत्रीपूर्ण और अस्थिर थे, और अब वे आपको सबसे दिलचस्प स्थितियों को सटीक रूप से पकड़ने की अनुमति देते हैं। कम से कम प्रसंस्करण गति के कारण, डिटेक्टरों को अक्सर अलग-अलग फ़्रेमों पर गलत किया जाता है, और कोण में छोटे परिवर्तनों के साथ वीडियो स्ट्रीम पर, हमें एक उत्कृष्ट व्यावहारिक परिणाम मिलता है।

और अगर मैं बेल्ट के लिए दूसरा हेलमेट जकड़ूं?

सबसे पहले, हमने सीखा कि एक श्रमिक को अपने गधे पर उपवास करने के लिए दो हेलमेट और उनमें से एक मिल सकता है। हमारे पास तुरंत दो डिटेक्टर थे: एक कंकाल की खोज करना और इस कंकाल के शीर्ष से मिलान करने के लिए एक रंग स्थान का निर्धारण करना और तुल्यकालिक रूप से चलती वस्तुओं की खोज करना। दूसरा पता लगाना आसान हो गया: उदाहरण के लिए, अपने गधे पर हेलमेट रखने वाला व्यक्ति लगभग इस हेलमेट के आसपास नहीं दिखता है। क्योंकि इसके लिए आपको अपना सिर मोड़ना होगा। और यह आंदोलन बहुत आसानी से पता लगाया जाता है। अधिक सटीक रूप से, हमें पता नहीं है कि वास्तव में वहां क्या पाया गया है (यह एक तंत्रिका नेटवर्क है), लेकिन वह बहुत जल्दी सीख गई और उल्लंघनकर्ताओं को पकड़ती है, एक गैट द्वारा कह सकता है।


हम मनुष्य का एक मॉडल बना रहे हैं।

फिर हम बस वास्तविक समय में एक हीटमैप बनाते हैं और दिन के अंत में रिपोर्ट करते हैं।

तदनुसार, एक ही सिद्धांत द्वारा - तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण - यह पता लगाना आसान है:

• हेलमेट।
• स्नान।
• Waistcoats।
• जूते।
• बालों को संरक्षित करना।
• सुरक्षा कारबाइनर।
• श्वासयंत्र।
• सुरक्षा चश्मा।
• एक जैकेट पहनना सही है (बिजली के उपकरणों के लिए महत्वपूर्ण है: यह कारखाने में हॉल में शंदरहॉट हो सकता है)।
• परिधि के चारों ओर बड़े उपकरण निकालना।

कुल में, 29 डिटेक्टरों का परीक्षण पहले ही किया जा चुका है। एकमात्र बिंदु यह है कि चूंकि हम रसायन या खनन जैसे खतरनाक उद्योगों में काम करते हैं, इसलिए दस्ताने के प्रकार की आवश्यकताएं हैं। उदाहरण के लिए, लंबी और छोटी। इस मामले में, उन्हें अलग-अलग रंगों का होना चाहिए: कैमकॉर्डर पर आस्तीन के नीचे की लंबाई निर्धारित करना बहुत मुश्किल है।

और यहाँ अक्सर चूहे रहते थे। हमारे पास एक अलग चूहा डिटेक्टर नहीं है, लेकिन मशीन के संचालन में बाधा डालने वाली वस्तुओं का एक डिटेक्टर है:

और क्या पता चला है?

हमने रासायनिक उद्योग में, खनन क्षेत्र में, परमाणु उद्योग में और निर्माण स्थलों में डिटेक्टरों का परीक्षण किया। यह पता चला कि थोड़े से प्रयास से आप कुछ और आवश्यकताओं को बंद कर सकते हैं जो पहले उसी दादी द्वारा हल की गई थीं जो खराब संकल्प के माध्यम से और खराब फ्रेम दर के साथ तस्वीर में कुछ बनाने की कोशिश कर रहे थे। विशेष रूप से:

• चूंकि हम अभी भी प्रत्येक कर्मचारी के कंकाल मॉडल का निर्माण करते हैं, इसलिए हम गिरावट का निर्धारण कर सकते हैं। गिरने से, आप तुरंत मशीन को रोक सकते हैं, जिसके बगल में यह स्थित है (पायलट कार्यान्वयन में ऐसा कोई एकीकरण नहीं था, बस चिंताएं थीं)। ठीक है, यह है अगर आप IioT है।
• बेशक, खतरनाक इलाकों में होना। यह बहुत आसान है, बहुत सटीक है और सभी के लिए बहुत उपयोगी है। धातुकर्म उद्यमों में, लोग उबलते स्टील के टैंकों के पास काम करते हैं, यह समशीतोष्ण स्टील के लिए उपयोगी है, लेकिन कभी-कभी यह गलत साइड पर खड़ा होना खतरनाक होता है। विभिन्न घटकों और उपकरणों के काम को देखते हुए, आप इन खतरनाक ज़ोन को बदल सकते हैं, उन्हें एक शेड्यूल, और इसी तरह सेट कर सकते हैं।
• पीपीई की उपस्थिति के बारे में एक और बहुत उपयोगी डिटेक्टर कर्मचारियों की जिम्मेदारी की निगरानी करता है और पुष्टि करता है कि वे खतरे में नहीं हैं। यहाँ दादी बहुत जिम्मेदारी से लेखांकन के काम में आती है और उसे सौंपे गए सभी पीपीई को पहनती है। सराहनीय!

व्यवहार नियंत्रण को लागू करना बहुत आसान था - विशेष रूप से, कार्यकर्ता सो रहा है या नहीं। जब हम यह सब परीक्षण कर रहे थे, तो नियम "इस क्षेत्र में एक हरे रंग के हेलमेट में एक व्यक्ति होना चाहिए" से "एक व्यक्ति को एक हरे हेलमेट में एक व्यक्ति को इस क्षेत्र में बढ़ना चाहिए" से विकसित हुआ। अब तक, केवल एक चतुर व्यक्ति था जो एक चिप के माध्यम से काटता था और प्रशंसक को चालू करता था, लेकिन यह भी ठीक करना आसान था।

सभी प्रकार के स्टीम जेट, धुएं को ठीक करना रसायनज्ञों के लिए बहुत महत्वपूर्ण था। तेल उद्योग में, पाइप अखंडता। आमतौर पर आग एक मानक डिटेक्टर है। और बंद हैच की भी जाँच है।



इसी तरह, भूली हुई चीजों का पता लगाया जाता है। हमने इसे कुछ साल पहले स्टेशनों में से एक में चलाया था, वहां बड़ी संख्या में होने वाले कार्यक्रमों की वजह से इसका कोई मतलब नहीं है। लेकिन कारखानों में, विशेष रूप से रासायनिक वाले, स्वच्छ क्षेत्र में चीजों का ट्रैक रखना बहुत सुविधाजनक है।

दिलचस्प है, वीडियो एनालिटिक्स से सही हम कैमरा क्षेत्र में इंस्ट्रूमेंट रीडिंग पढ़ सकते हैं। यह उन्हीं केमिस्टों के लिए सच है जिनके उत्पादन परिसरों में उच्च खतरा वर्ग है। सेंसर को बदलने की तरह कोई भी परिवर्तन एक परियोजना पुनर्जन्म है। यह लंबा, महंगा और दर्दनाक है। अधिक सटीक, लंबी, महंगी और दर्दनाक। इसलिए, उनका इंटरनेट ऑफ थिंग्स देर से आएगा। अब वे मीटर पर वीडियो निगरानी चाहते हैं और डेटा को पढ़ते हैं, जल्दी से उन्हें जवाब देते हैं और अप्रत्याशित रूप से और किसी का ध्यान न रखने के कारण होने वाले नुकसान को कम करते हैं। काउंटरर्स के वर्तमान डेटा के आधार पर, आप एंटरप्राइज़ के एक डिजिटल डबल का निर्माण कर सकते हैं, भविष्य कहनेवाला रखरखाव और मरम्मत शुरू कर सकते हैं, लेकिन यह पूरी तरह से अलग कहानी है ... पहले से ही नियंत्रण है: हम डेटा की समग्रता के आधार पर प्रोएक्टिव एनालिटिक्स लिख रहे हैं। और अलग से, एक बैटरी प्रतिस्थापन भविष्यवाणी मॉड्यूल।

एक और अविश्वसनीय बात - यह निकला कि अन्न भंडार में और कुचल पत्थर जैसे सामग्रियों के भंडारण में, आप 3-4 कोणों से एक गुच्छा निकाल सकते हैं और इसके किनारों को निर्धारित कर सकते हैं। और किनारों को निर्धारित करते हुए - 1% तक की त्रुटि के साथ अनाज या सामग्री की मात्रा दें।

अंतिम डिटेक्टर जो हमने लिखा था, ड्राइवर थकान का नियंत्रण था, जैसे "पेकिंग," जम्हाई और ब्लिंक दरें। यह HD कैमरों के लिए है जहाँ आँखें दिखाई देती हैं। सबसे अधिक संभावना है, इसे नियंत्रण कक्ष में रखा जाएगा। लेकिन करियर के लिए मुख्य आवश्यकता बेलाज़ी, कामाज़ की है। वहां, ऐसा होता है, कारें गिर जाती हैं, इसलिए अब उन्हें ड्राइवर को नियंत्रित करने के लिए उत्पादन में कुछ आविष्कार करने के लिए मजबूर किया जाता है। एक दादी की तुलना में एक रोबोट बेहतर है।

कारों के बारे में। उदाहरण के लिए, थकावट नियंत्रण का विषय सक्रिय रूप से केवल बेलाजी, कामाज़ और अन्य एमएजेड द्वारा ही उपयोग किया जाता है। पहले से ही सामान्य साधारण कारों में, निर्माता चालक थकान के लिए चेतावनी प्रणालियों को एकीकृत करते हैं, लेकिन अभी तक उनके पास काफी सरल समाधान हैं जो केवल चिह्नों और स्टीयरिंग व्हील की प्रकृति के सापेक्ष कार की स्थिति का विश्लेषण करते हैं। हम आगे बढ़े और मानव व्यवहार का पता लगाया, जो बहुत अधिक जटिल है।

ड्राइवर निगरानी का एक और मामला कार शेयरिंग मशीनों का उपयोग करते समय असामान्य व्यवहार का पता लगाना है। वे फोन पर बिना हाथ से बात किए, खाना, पीना, धूम्रपान और बहुत कुछ कर सकते हैं।



आह, और आखिरी। अब कई वर्षों के लिए, हम कैमरों के बीच एक वस्तु को ट्रैक करने में सक्षम हैं - जब, उदाहरण के लिए, कुछ चोरी हो गया है, तो आपको यह जांचने की आवश्यकता है कि कैसे और कैसे। यदि ऑब्जेक्ट पर 100 कैमरे हैं, तो आपको सामग्री बढ़ाकर पीड़ा दी जाती है। और फिर सिस्टम महासागर और उसके दोस्तों के बारे में स्वचालित रूप से एक्शन से भरपूर थ्रिलर का निर्माण करेगा।

दो साल पुरानी प्रणाली से क्या अंतर है? अब यह सिर्फ मान्यता नहीं है जैसे "नारंगी जैकेट में गंजा आदमी एक कैमरे से निकला और लगभग तुरंत ही चला गया", लेकिन इमारत का एक गणितीय मॉडल बनाया गया है, और इससे ऑब्जेक्ट की गति के बारे में परिकल्पना की जाती है। यही है, यह सब ओवरलैपिंग वाले क्षेत्रों और अंधा धब्बों वाले स्थानों, और कभी-कभी व्यापक वाले क्षेत्रों में काम करना शुरू कर दिया। और डिटेक्टर अब बहुत बेहतर हैं, क्योंकि ऐसे पुस्तकालय हैं जो चेहरे से उम्र का निर्धारण करते हैं। HD कैमरों पर, आप "35 साल की महिला के साथ 30 साल का आदमी" जैसे झुकाव सेट कर सकते हैं।

तो, शायद 5-7 वर्षों में हम उत्पादन खत्म कर देंगे और अपने घर जाएंगे। सुरक्षा के लिए। यह आपके हित में है, नागरिक!

संदर्भ

• विषाक्त ड्रग भालू के बारे में: एक मामले का उदाहरण जब दादी डिटेक्टरों की तुलना में सस्ता थीं।
• बिल्ली टर्मिनेटर और चेहरे की पहचान के बारे में। महाकाव्य का मामला।
• हमने सुपरिटेंडेंट से कार्ट को कैसे अलग किया, इसके बारे में।
• अधिक विभिन्न डिटेक्टरों।
• मेरा मेल tpavlova@croc.ru है