Инженеры НГТУ НЭТИ научили искусственный интеллект анализировать видео для охраны труда (видео)

Видеосистема охраны труда — это программное обеспечение, которое позволяет автоматически контролировать использование средств индивидуальной защиты на основе результатов анализа видеоконтента. Разработка поможет развитию рынков Teхнет и Нейронет Национальной технологической инициативы.

На производстве «умные» системы видеоаналитики могут решать целый комплекс задач: биометрическая идентификация, регистрация событий, соблюдение норм охраны труда, контроль технологических операций, трекинг подвижных объектов, контроль доступа на режимные объекты и другие. Подсистемы видеоаналитики могут быть интегрированы в существующие информационные системы, в том числе корпоративные. «Сейчас оперативный визуальный контроль осуществляет человек — оператор, который просматривает видеопотоки в реальном времени. Но когда количество видеокамер достаточно велико, такая технология малоэффективна, поскольку человеческие возможности ограничены. Ценой неэффективного решения может стать человеческая жизнь», — говорит руководитель команды разработчиков, заведующий кафедрой автоматизированных систем управления НГТУ НЭТИ кандидат технических наук Иван Томилов.

На производствах, опасных для жизни и здоровья человека, предъявляются повышенные требования к соблюдению техники безопасности и применению средств индивидуальной защиты. Видеосистема охраны труда может существенно повысить качество принимаемых решений за счет применения системы автоматической интеллектуальной видеоаналитики.

«Есть требования по использованию средств защиты: каска должна быть на голове, перчатки на руках и так далее. Система должна обнаружить в изображении не просто перчатки, а их положение в определенной позиции. Ей надо понимать, где находятся ключевые точки тела в пространстве. В процессе применяются нейронные сети. Мы обучаем нейросети на большом наборе изображений, чтобы понимать, какие образы правильные, а какие нет. Искусственный интеллект анализирует видео и выдает результат. Например, если работник не надел один из элементов экипировки, то система подаст сигнал тревоги и не допустит его на рабочий объект. Система отслеживает процесс в динамике: если во время работы человек снял элемент рабочей экипировки, она также на это отреагирует», — рассказывает Иван Томилов.

Авторы проекта планирует получить новые научные результаты: изучить алгоритмы и методы биометрической идентификации личности, построения траекторий перемещения персонала, контроля соблюдения норм использования средств индивидуальной защиты и контроля состояния и поведения персонала.

Одно из преимуществ видеосистемы охраны труда в том, что это программное обеспечение легко интегрируется со штатной видеосистемой. Система видеоаналитики позволит потребителю повысить безопасность труда при проведении работ на опасных производствах или объектах, понизить уровень производственного травматизма, сократить затраты на его профилактику и уменьшить временные и материальные издержки при расследовании случаев нарушения правил техники безопасности.

«Технически непросто оказалось понять, где находятся ключевые точки. Если задача идентификации по лицу человека нами уже решена, то этот случай для нашей группы разработчиков показался сложнее. Потому что с точки зрения обучения нейронной сети лицо обладает большим количеством характерных черт, в отличие от перчаток или каски», — рассказывает Иван Томилов.

По словам разработчиков, главные потребители разработки — крупные компании, холдинги и корпорации с сотнями и тысячами сотрудников, имеющие в своей организационной структуре специализированные подразделения и службы, занимающиеся вопросами охраны труда

«Рабочих аналогов нашей разработки мы не нашли. Те предприятия, с которыми мы сотрудничаем, также не обнаружили типового решения, которое можно приобрести и применить», — говорит Иван Томилов.

На данный момент разработчики ведут переговоры о реализации проекта с несколькими компаниями.

Демонстрация работы видеосистемы охраны труда – в видеоролике.