Логотип
Баннер в шапке 1
Баннер в шапке 2
Проект

В «Северстали» завершился проект по созданию прототипа системы промышленной безопасности

Заказчики: Северсталь

Москва; Металлургическая промышленность

Продукт: Комплексные проекты по технической безопасности

Дата проекта: 2018/04 — 2018/10
Технология: ИБ - Биометрическая идентификация
подрядчики - 212
проекты - 709
системы - 385
вендоры - 243
Технология: Системы безопасности и контроля автотранспорта
подрядчики - 210
проекты - 1070
системы - 339
вендоры - 228
Технология: Системы видеонаблюдения
подрядчики - 339
проекты - 876
системы - 686
вендоры - 329
Технология: Big Data
подрядчики - 246
проекты - 685
системы - 254
вендоры - 203
Технология: Data Mining
подрядчики - 274
проекты - 903
системы - 322
вендоры - 231
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 217
проекты - 1130
системы - 66
вендоры - 48
Технология: Робототехника
подрядчики - 294
проекты - 577
системы - 580
вендоры - 419

2018

15 октября компания «БДО Юникон Бизнес Солюшнс» сообщила о завершении создания прототипа системы контроля выполнения требований техники безопасности (ТБ) на основе анализа видеоизображения. По информации компании, разработка была выполнена совместно со специалистами управления по развитию технологий ОАО «Северсталь-инфоком» и Ремонтно-механического цеха МЦ «ССМ-Тяжмаш» ПАО «Северсталь».

Северсталь

Перед командой «БДО Юникон Бизнес Солюшнс» стояла задача найти ИТ-решение, которое позволяло бы на основе автоматического анализа видеоизображения, получаемого с цеховых видеокамер, определить факт нарушения ТБ – а именно нахождение персонала в опасной близости от груза – и оперативно сообщить об этом специалистам по ТБ.

В основе прототипа лежит искусственная нейронная сеть YOLO, цикл обучения которой на октябрь 2018 года составил 44 часа на сервере «БДО Юникон Бизнес Солюшнс». Сеть захватывает изображение с камеры и идентифицирует на ней человека. Разработанный экспертами компании алгоритм определяет на изображении груз, отсекая лишние объекты, и на основе двухмерного изображения определяет трехмерные координаты человека и груза (размер груза, высота над землей, расстояние от груза до человека). В природе такая задача решается стереозрением (с помощью двух глаз), а для данной разработки по условиям заказчика она была решена на основе монозрения – с использованием изображения только с одной видеокамеры. Если сочетание трехмерных координат соответствует опасной ситуации (нахождение человека на расстоянии менее одного метра от груза или под грузом при условии, что груз поднят над землей на один метр и более), система посылает сигнал в виде e-mail с копией изображения ответственному сотруднику.

В ходе разработки команда «БДО Юникон Бизнес Солюшнс» преодолела целый ряд трудностей, например, по фильтрации нужных объектов на изображении и отсекании визуального шума, а также по преобразованию двухмерных координат видеоизображения в 3D систему координат, а затем 3D координат в местоположение на изображении плана цеха. В результате удалось добиться достаточной точности определения координат для решения задачи. Для увеличения этих показателей и снижения влияния шума на работу системы в будущем возможно использовать принцип стереозрения и оснастить площадки цеха дополнительными видеокамерами.

Важным преимуществом разработанного прототипа стал тот факт, что инструменты, использованные для разработки – искусственные нейронные сети, библиотеки OpenCV и язык программирования Python – являются Open Source. Это позволит потенциальным заказчикам снизить затраты на приобретение решения (не требуется покупка лицензий), а также использовать созданное решение в рамках программы импортозамещения.