Satu kawan - tanpa helm, yang kedua - tanpa sarung tangan.Ada banyak kamera yang tidak begitu bagus di fasilitas produksi, kuadrannya bukan nenek yang paling perhatian. Lebih tepatnya, mereka menjadi gila dengan keseragaman di sana dan tidak selalu melihat insiden. Kemudian mereka perlahan-lahan menelepon, dan jika itu adalah panggilan ke zona bahaya, maka kadang-kadang tidak masuk akal untuk memanggil bengkel, Anda dapat segera menghubungi pekerja tersebut.
Kemajuan telah sampai pada titik bahwa robot dapat melihat segalanya dan memberikan lyuli kepada semua orang yang melanggar. Misalnya, mengingatkan melalui SMS, debit arus cahaya ke sirene, getaran, mencicit jahat, kilatan cahaya terang, atau hanya memberitahu kepala.
Secara khusus:
- Sangat mudah untuk mengenali orang tanpa helm. Bahkan botak. Mereka melihat seorang lelaki tanpa helm - segera memberi tahu operator atau kepala bengkel.
- Hal yang sama berlaku untuk kacamata dan sarung tangan di industri berbahaya, asuransi sabuk (meskipun kami hanya melihat carabiner untuk saat ini), rompi reflektif, respirator, topi rambut, dan APD lainnya. Sekarang sistem dilatih untuk mengenali 20 jenis APD.
- Anda dapat menghitung orang di fasilitas secara akurat dan memperhitungkan kapan dan berapa banyak.
- Dimungkinkan untuk memberikan alarm ketika seseorang memasuki zona bahaya, dan zona ini dapat dikonfigurasikan saat mesin mulai berhenti.
Dan sebagainya. Contoh paling sederhana adalah diferensiasi warna tukang batu dan beton dengan warna helm. Untuk membantu robot. Pada akhirnya, hidup dalam masyarakat dengan kekurangan diferensiasi warna berarti tidak memiliki tujuan.
Cara mencuri di lokasi konstruksi
Salah satu jenis pencurian yang meluas adalah ketika kontraktor berjanji untuk membawa 100 pekerja ke fasilitas tersebut, dan pada kenyataannya membawa 40-45. Dan rumah itu dibangun dan dibangun. Semua sama, tidak ada yang bisa secara akurat menghitungnya. Seperti dalam lelucon terkenal: jika beruang tinggal di lokasi konstruksi dan makan orang, tidak ada yang akan memperhatikan. Jadi kontraktor umum tidak memiliki kesempatan untuk mengendalikan brigade. Lebih tepatnya, bahkan jika Anda menggunakan ACS, itu masih akan tertipu,
seperti dalam posting ini tentang terminator cat .
Biasanya, tidak ada ACS di lokasi konstruksi atau hanya untuk masuk.
Kami melakukan perjalanan untuk bertukar pengalaman dengan peradaban yang sangat maju dan melihat bahwa setiap profesi (lebih tepatnya, perannya) memiliki warna helm sendiri. Batu bata diletakkan di trotoar - helm mereka berwarna biru, beton dituang oleh para traktor - warnanya hijau, semua jenis orang bijak berkeliling - warnanya kuning, jadi Anda perlu melakukan "ku" dua kali sebelum mereka. Dan sebagainya.
Dan semua ini diperlukan untuk mendeteksi setiap peran dengan sangat mudah. Ada beberapa lusinan kamera agak murah di situs yang memberikan warna seperti 320x200. Pekerja helm dipertimbangkan dalam waktu nyata, dan lokasi konstruksi tertentu diikat ke setiap sel. Akibatnya, semua ini pada akhir hari dalam analitik dijahit ke dalam penghitungan grafik berdasarkan zona: siapa, dalam kuantitas apa dan pada bagian apa yang berfungsi.
Secara umum, kami mengambil alih pengalaman. Hanya ketika kami melihat dari dekat, jaringan saraf melangkah jauh ke depan, dan banyak detektor baru muncul. Beberapa tahun yang lalu mereka agak berubah-ubah dan tidak stabil, dan sekarang mereka memungkinkan Anda untuk secara akurat menangkap situasi yang paling menarik. Paling tidak karena kecepatan pemrosesan, detektor sering keliru pada frame yang terpisah, dan pada streaming video dengan perubahan sudut yang kecil, kami mendapatkan hasil praktis yang sangat baik.
Dan jika saya kencangkan helm kedua ke sabuk?
Pertama, kami belajar bahwa seorang pekerja bisa mendapatkan dua helm dan salah satunya untuk mengikat di pantatnya. Kami memiliki dua detektor sekaligus: mencari kerangka dan penentuan titik warna untuk mencocokkan bagian atas kerangka ini dan mencari benda yang bergerak secara sinkron. Yang kedua ternyata lebih mudah dideteksi: misalnya, seseorang dengan helm di pantatnya hampir tidak pernah melihat sekeliling helm ini. Karena untuk ini, Anda perlu menoleh. Dan gerakan ini sangat mudah dideteksi. Lebih tepatnya, kita tidak tahu persis apa yang terdeteksi di sana (itu adalah jaringan saraf), tetapi dia belajar dengan sangat cepat dan menangkap pelanggar, bisa dikatakan, dengan cara berjalan.
Kami sedang membangun model manusia.Kemudian kami hanya membangun peta panas secara real time dan melaporkan pada akhir hari.
Dengan demikian, dengan prinsip yang sama - melatih jaringan saraf - mudah dideteksi:
- Helm.
- Jubah
- Rompi.
- Sepatu bot.
- Rambut yang menonjol.
- Carabiner keselamatan.
- Respirator
- Kacamata pengaman.
- Memakai jaket dengan benar (penting untuk peralatan listrik: mungkin shandarahnut di aula di pabrik).
- Penghapusan alat besar di sekeliling.
Secara total, 29 detektor telah diuji. Satu-satunya poin adalah karena kami bekerja di industri berbahaya seperti kimia atau pertambangan, ada persyaratan untuk jenis sarung tangan. Misalnya panjang dan pendek. Dalam hal ini, warnanya harus berbeda: panjang di bawah selubung pada camcorder sangat sulit untuk ditentukan.
Dan di sini sering ada tikus. Kami tidak memiliki pendeteksi tikus terpisah, tetapi ada pendeteksi objek yang mengganggu pengoperasian mesin:
Apa lagi yang terdeteksi?
Kami menguji detektor di industri kimia, di sektor pertambangan, di industri nuklir dan di lokasi konstruksi. Ternyata dengan sedikit usaha Anda dapat menutup beberapa persyaratan yang sebelumnya diselesaikan oleh nenek yang sama, yang dengan bodoh mencoba melihat sesuatu dalam gambar melalui resolusi yang buruk dan dengan frame rate yang buruk. Secara khusus:
- Karena kami masih membangun model kerangka setiap karyawan, kami dapat menentukan musim gugur. Pada musim gugur, Anda dapat segera menghentikan mesin, di sebelahnya (tidak ada integrasi dalam implementasi pilot, hanya ada alarm). Nah, ini jika Anda memiliki IioT.
- Tentu saja, berada di daerah berbahaya. Sangat mudah, sangat akurat dan sangat berguna untuk semua orang. Di perusahaan metalurgi, orang-orang bekerja di dekat tangki baja mendidih, berguna untuk melunakkan baja, tetapi kadang-kadang berbahaya untuk berdiri di sisi yang salah. Mengingat pekerjaan berbagai komponen dan peralatan, Anda dapat mengubah zona berbahaya ini, mengatur jadwal, dan sebagainya.
- Detektor lain yang sangat berguna tentang keberadaan APD memantau tanggung jawab karyawan dan memverifikasi bahwa mereka tidak dalam bahaya. Di sini sang nenek sangat bertanggung jawab mendekati tugas akuntansi dan memakai semua APD yang ditugaskan kepadanya. Dipuji!
Kontrol perilaku sangat mudah diterapkan - khususnya, pekerja sedang tidur atau tidak. Sementara kami menguji semua ini, aturan berkembang dari "Seharusnya ada orang di helm hijau di zona ini" menjadi "Seseorang di helm hijau harus bergerak di area ini". Sejauh ini, hanya ada satu orang pintar yang memotong chip dan menyalakan kipas angin, tetapi ini juga ternyata mudah diperbaiki.
Sangat penting bagi ahli kimia untuk memperbaiki semua jenis semburan uap, asap. Dalam industri minyak, integritas pipa. Api pada umumnya merupakan detektor standar. Dan ada juga cek menetas tertutup.
Demikian pula, hal-hal yang terlupakan terdeteksi. Kami menjalankannya di salah satu stasiun beberapa tahun yang lalu, di sana hampir tidak masuk akal karena banyaknya acara. Tetapi di pabrik-pabrik, terutama yang kimia, sangat mudah untuk melacak hal-hal di area yang bersih.
Menariknya, langsung dari analisis video kita dapat membaca bacaan instrumen di area kamera. Ini berlaku untuk ahli kimia yang sama yang komplek produksinya memiliki kelas bahaya tinggi. Setiap perubahan seperti mengganti sensor adalah negosiasi ulang proyek. Itu panjang, mahal dan menyakitkan. Lebih tepatnya, panjang, mahal, dan menyakitkan. Karena itu, internet barang mereka akan datang terlambat. Sekarang mereka ingin pengawasan video pada meter dan membaca data, dengan cepat menanggapi mereka dan mengurangi kerugian karena kegagalan peralatan yang tak terduga dan tanpa disadari. Berdasarkan data saat ini dari penghitung, Anda dapat membangun dobel digital perusahaan, memperkenalkan pemeliharaan prediktif dan perbaikan, tetapi ini adalah cerita yang sama sekali berbeda ... Sudah ada kontrol: kami sedang menulis analisis proaktif berdasarkan totalitas data. Dan secara terpisah, modul prediksi penggantian baterai.
Hal lain yang luar biasa - ternyata di lumbung dan di penyimpanan bahan-bahan seperti batu hancur, Anda dapat menghapus banyak dari 3-4 sudut dan menentukan ujung-ujungnya. Dan setelah menentukan tepi - berikan volume gabah atau bahan dengan kesalahan hingga 1%.
Detektor terakhir yang kami tulis adalah kontrol kelelahan pengemudi, seperti "mematuk," menguap, dan berkedip. Ini untuk kamera HD tempat mata terlihat. Kemungkinan besar, itu akan diletakkan di ruang kontrol. Tetapi kebutuhan utama adalah untuk BelAZ, KamAZ untuk berkarir. Di sana, itu terjadi, mobil jatuh, jadi sekarang mereka dipaksa untuk menciptakan sesuatu dalam produksi untuk mengendalikan pengemudi. Robot lebih baik dari nenek.
Tentang mobil. Misalnya, topik kontrol kelelahan secara aktif digunakan oleh pembuat mobil tidak hanya BelAZ, KAMAZ dan MAZ lainnya. Sudah di mobil biasa, pabrikan mengintegrasikan sistem peringatan untuk kelelahan pengemudi, tetapi sejauh ini mereka memiliki solusi yang cukup sederhana yang menganalisis hanya posisi mobil relatif terhadap tanda dan sifat kemudi. Kami melangkah lebih jauh dan mendeteksi perilaku manusia, yang jauh lebih rumit.
Kasus lain dari pengawasan pengemudi adalah deteksi perilaku abnormal saat menggunakan mesin berbagi mobil. Mereka tidak dapat berbicara di telepon tanpa tangan, makan, minum, merokok, dan banyak lagi.
Ah, dan yang terakhir. Selama beberapa tahun sekarang, kami telah dapat melacak objek di antara kamera - ketika, misalnya, ada sesuatu yang dicuri, Anda perlu memeriksa bagaimana dan bagaimana. Jika ada 100 kamera di objek, maka Anda tersiksa dengan menaikkan materi. Dan kemudian sistem akan membentuk film thriller penuh aksi tentang Ocean dan teman-temannya secara otomatis.
Apa perbedaan dari sistem dua tahun? Sekarang bukan hanya pengakuan seperti "pria botak dengan jaket oranye keluar dari satu kamera dan masuk ke kamera lain segera", tetapi model matematika bangunan dibangun, dan dari situ hipotesis tentang pergerakan objek. Artinya, semua ini mulai bekerja di daerah dengan tumpang tindih dan tempat-tempat dengan bintik-bintik buta, dan kadang-kadang yang luas. Dan detektor sekarang jauh lebih baik, karena ada perpustakaan yang menentukan usia secara langsung. Pada kamera HD, Anda dapat mengatur orientasi seperti "pria 30 tahun dengan wanita 35 tahun".
Jadi, mungkin dalam 5-7 tahun kami akan menyelesaikan produksi dan pergi ke rumah Anda. Untuk keamanan. Itu demi kepentingan Anda, warga negara!
Referensi