Разработка портативной системы машинного зрения для контроля производственной безопасности и поведения персонала

В статье представлен программно-аппаратный комплекс, который позволяет в отсутствии инфраструктуры видеонаблюдения и сетей передачи данных, распознавать нарушения персоналом правил техники безопасности, оповещать ответственных лиц о произошедших нарушениях, а также производить мониторинг активности сотрудников.

Одним из приоритетных направлений развития металлургической промышленности является совершенствование систем производственной безопасности. Согласно принципу Хайнриха (Herbert William Heinrich, 1886 – 1962), на 1 несчастный случай в производстве приходится 29 мелких травм и 300 травмоопасных ситуаций. Поэтому особое внимание следует уделить контролю за соблюдением правил техники безопасности сотрудниками предприятия. Практическое решение данной задачи возможно с помощью систем машинного зрения. Существующие системы машинного зрения, применяемые для детектирования событий, подсчета количества людей в кадре, идентификации объектов – имеют в основе свёрточные нейронные сети, которые, в свою очередь, требуют для работы значительных вычислительных мощностей. Как правило, такие модели работают с применением дорогостоящих серверов на базе графических ускорителей, либо компьютеров с дискретными видеоадаптерами. При этом потоковое видео высокого разрешения необходимо передавать через сеть от камеры до сервера или компьютера (Рис. 1). Основной недостаток такого подхода – высокая нагрузка на сеть передачи данных.

Кроме того, такой подход неработоспособен при отсутствии сетевой инфраструктуры. Например, при необходимости контроля за работой персонала на открытых пространствах, на передвижной технике, в шахтах и карьерах. В связи с этим, был разработан программно-аппаратный комплекс, функционирующий по принципу «Edge computing». Устройство представляет собой микрокомпьютер с подключенной камерой высокого разрешения, а также дополнительный вычислительный модуль, обеспечивающий вычислительную мощность для обработки потокового видео с помощью свёрточной нейронной сети. Устройство смонтировано в пыле- влагозащищённом корпусе камеры видеонаблюдения, что позволяет использовать его на открытых пространствах. Планируется оснастить разрабатываемую систему аккумуляторными батареями, что сделает ее полностью автономной и способной работать без сетей передачи данных и без сети электропитания в течение 12 часов. Таким образом, все данные будут обрабатываться на самом устройстве, без необходимости передачи потокового видео по сети. В основе программной части – свёрточная нейронная сеть, обеспечивающая обнаружение человека в кадре, наличие на нем необходимых средств индивидуальной защиты, контроль положения тела в пространстве. В случае нарушения правил техники безопасности система подаст звуковой сигнал и отправит фотофакт нарушения руководителю. При наличии сетевой инфраструктуры передача сообщений будет осуществляться через стандартный Ethernet интерфейс, а при ее отсутствии - посредством GSM-модуля.

Опыт разработки систем машинного зрения для контроля производственной безопасности показывает, что количество травмоопасных ситуаций снижается на порядок. Происходит комплексное повышение трудовой дисциплины. Персонал начинает более осознанно относится к правилам техники безопасности, поскольку любое, даже самое незначительное нарушение не останется незамеченным.

1. Wikipedia [электронный ресурс]: Heinrich's Accident triangle. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Accident_triangle (дата обращения: 15.05.2020)

2. Devpractice.ru [электронный ресурс]: Intel Movidius Neural Compute Stick.

URL: https://devpractice.ru/what-is-ncs/ (дата обращения: 15.05.2020)

3. Secuteck.ru [электронный ресурс]: Компьютерное зрение - завтрашний день охранных систем.

URL: http://lib.secuteck.ru/articles2/videonabl/komputernoe_zrenie_page86

Источник: m.vk.com

Комментарии: