一个同志-没有头盔，第二个-没有手套。生产设施中有很多不太理想的相机，它们的象限不是最专心的祖母。 更准确地说，他们只是在那里疯狂地保持统一，并不总是看到事件。 然后他们慢慢打电话，如果那是进入危险区域的电话，那么有时打电话给车间毫无意义，您可以立即联系工人。
机器人已经可以看到一切，并向所有违法的人灌肠。 例如，通过SMS提醒，警笛发出小电流，振动，发出刺耳的吱吱声，明亮的闪光或只是告诉头部。
具体来说：
- 识别没有头盔的人非常容易。 甚至秃顶。 他们看到一个没有头盔的人-立即向操作员或车间负责人发出警报。
- 这同样适用于危险行业的护目镜和手套，皮带保险（尽管我们现在只看登山扣），反光背心，呼吸器，发帽和其他个人防护装备。 现在，该系统已经过培训，可以识别20种PPE。
- 您可以准确地计算设施中的人员，并考虑何时，有多少人。
- 当有人进入危险区域时可能会发出警报，并且可以在机器启停时配置该区域。
依此类推。 最简单的示例是通过头盔颜色区分瓦工和混凝土浇筑工的颜色。 帮助机器人。 最后，在一个缺乏色彩差异的社会生活意味着没有目标。
如何在建筑工地偷东西
一种普遍的盗窃行为是承包商承诺将100名工人带到该设施，而实际上却带40至45名工人。 房屋正在建造中。 都一样，实际上没有人可以准确地计算出它们。 就像一个著名的笑话一样：如果一只熊在建筑工地上定居并吃饭，那么没人会注意到。 因此，总承包商没有任何机会控制旅。 更准确地说，即使您使用ACS，它也仍然会被欺骗，
就像这篇关于终结者cat的帖子中所述 。
通常，在施工现场没有ACS，或者仅用于进入。
我们旅行时与高度发达的文明交流经验，发现每个职业（更确切地说是其角色）都有自己的头盔颜色。 砖块是由摊铺机铺设的-头盔是蓝色的，混凝土是浇筑的。-它们是绿色的，各种各样的智者四处走动-它们是黄色的，因此在它们之前您需要做两次“ ku”操作。 依此类推。
所有这些对于非常容易地检测每个角色都是必需的。 现场有数十个相当便宜的相机，它们可以提供类似320x200的色彩。 头盔工人被实时考虑，并且特定的建筑工地与每个牢房相连。 结果，分析中的所有这些最终都按区域缝入了图表的统计中：谁，什么数量，什么部分工作。
总的来说，我们接管了经验。 仅当我们仔细观察时，神经网络才向前迈进了一步，并且出现了许多新的探测器。 几年前，它们反复无常且不稳定，现在，它们使您可以非常准确地捕获最有趣的情况。 尤其是由于处理速度快，检测器经常被误认为是在单独的帧上，并且在角度变化很小的视频流上，我们得到了极好的实际效果。
如果我将第二个头盔固定在皮带上？
首先，我们了解到，一个工人可以拿到两副头盔，其中一个可以系紧自己的屁股。 我们立即有了两个检测器：搜索一个骨架，确定一个与该骨架的顶部匹配的色点，然后搜索同步移动的对象。 第二种方法更易于发现：例如，一个戴着头盔的人几乎永远不会环顾此头盔。 因为为此，您需要转头。 而且这种运动很容易被发现。 更确切地说，我们不知道在那里到底能检测到什么（这是一个神经网络），但是她很快就学到了，并且可以步态捕捉到违规者。
我们正在建立人的榜样。然后，我们只是实时构建热图，并在一天结束时报告。
因此，通过相同的原理-训练神经网络-很容易检测到：
- 头盔。
- 长袍
- 背心。
- 靴子。
- 头发突出。
- 安全扣。
- 呼吸器
- 安全眼镜。
- 正确穿外套（对于电气设备很重要：它可能在工厂的大厅里闪闪发光）。
- 拆除周边的大型工具。
总共已经测试了29个检测器。 唯一的一点是，由于我们从事化学或采矿等危险行业的工作，因此对手套的类型有一定要求。 例如，多头和空头。 在这种情况下，它们必须具有不同的颜色：很难确定摄录一体机上套筒下方的长度。
这里经常有老鼠。 我们没有单独的老鼠探测器，但是有一个物体探测器会干扰机器的运行：
还检测到什么？
我们在化学工业，采矿业，核工业和建筑工地对探测器进行了测试。 事实证明，您只需付出一点点努力就可以解决一些以前由同一祖母解决的要求，这些祖母们一直在愚蠢地试图通过较差的分辨率和较差的帧速率来查看图片中的某些内容。 具体来说：
- 由于我们仍然建立每位员工的骨架模型，因此我们可以确定职位下降。 跌倒后，您可以立即停止机器所在的机器的位置（试点实现中没有这种集成，只有担心）。 好吧，这是如果您有IioT。
- 当然，处于危险区域。 这对每个人都很容易，非常准确并且非常有用。 在冶金企业中，人们在沸腾的钢罐附近工作，对钢进行回火很有用，但有时站在错误的一侧是很危险的。鉴于不同组件和设备的工作，您可以更改这些危险区域，设置时间表等。
- 关于PPE的存在的另一个非常有用的检测器可以监视员工的责任并验证他们没有危险。 在这里，祖母非常负责地负责会计工作，并穿着分配给她的所有个人防护设备。 可嘉！
行为控制非常容易实现-特别是工人是否在睡觉。 在我们测试所有这些内容时，规则从“在该区域中应该有一个戴着绿色头盔的人”演变为“在这个区域中应该有一个戴着绿色头盔的人应移动”。 到目前为止，只有一个聪明的人切开芯片并打开风扇，但这也很容易解决。
对于化学家来说，修理各种蒸汽喷射器，烟雾非常重要。 在石油工业中，管道完整。 火灾通常是标准探测器。 而且还有封闭舱口的检查。
同样，也会检测到遗忘的事物。 几年前，我们在一个站点上运行了它，由于发生了大量事件，因此几乎没有意义。 但是在工厂（尤其是化学工厂）中，在干净的区域中跟踪事物非常方便。
有趣的是，从视频分析中，我们可以读取相机区域中的仪器读数。 对于其生产配合物具有高危险等级的同一位化学家，也是如此。 诸如更换传感器之类的任何更改都是项目重新谈判。 它很长，昂贵且痛苦。 更确切地说，时间长，昂贵且痛苦。 因此，他们的物联网将迟到。 现在，他们希望在仪表上进行视频监控并读取数据，快速对它们进行响应，并减少由于意外和未注意的设备故障而造成的损失。 根据来自计数器的当前数据，您可以建立企业的数字仓库，引入预测性的维护和修理，但这是完全不同的故事……已经可以控制：我们正在基于数据的整体编写主动分析。 分别是电池更换预测模块。
另一不可思议的事情-事实证明，在粮仓和碎石等材料的存储中，您可以从3-4个角度移走一堆并确定其边缘。 并且确定了边缘-给谷物或物料的体积误差最大为1％。
我们编写的最后一个检测器是控制驾驶员疲劳的方法，例如“啄”，“打哈欠”和“眨眼”。 这是用于可见眼睛的高清摄像机。 最有可能将其放置在控制室中。 但主要需求是BelAZ和KamAZ的职业。 在那里，碰巧的是汽车掉落了，所以现在他们被迫在生产中发明一些东西来控制驾驶员。 机器人胜过祖母。
关于汽车。 例如，疲劳控制这一主题不仅被BelAZ，KAMAZ和其他MAZ广泛应用于汽车制造商。 制造商已经在普通普通汽车中集成了驾驶员疲劳警告系统，但是到目前为止，他们已经有了相当简单的解决方案，它们仅分析相对于标记和方向盘性质的汽车位置。 我们走得更远，发现人类的行为，这要复杂得多。
驾驶员监视的另一种情况是在使用汽车共享机时检测到异常行为。 没有免提，吃饭，喝水，抽烟等等，他们就无法通过电话通话。
啊，最后一个。 几年来，我们已经能够跟踪摄像机之间的物体-例如，当某物被盗时，您需要检查方式和方式。 如果物体上有100台摄像机，则抬起材料会折磨您。 然后该系统将自动组成一个关于Ocean及其朋友的动作片惊悚片。
与使用两年的系统有什么区别？ 现在，不仅像“穿着橙色外套的秃头男人从一台相机出来，几乎立即进入另一台相机”这样的识别，而且还建立了建筑物的数学模型，并据此对物体的运动进行了假设。 也就是说，所有这些都开始在重叠区域和盲区（有时甚至是大盲区）中起作用。 而且检测器现在要好得多，因为有一些库可以通过面孔确定年龄。 在高清摄像机上，您可以设置方向，例如“一个30岁的男人和一个35岁的女人”。
因此，也许在5至7年内我们将完成生产并返回您的家。 为了安全。 公民，这符合您的利益！
参考文献