Кейс: Контроль заступа на опасную территорию
Проблема
К нам обратилось крупное предприятие, где безопасность сотрудников является приоритетом, для решения ниже описанных проблем.
- Высокий риск несчастных случаев: сотрудники иногда случайно или намеренно заходили в опасные зоны с высокой вероятностью травм.
- Сильное влияние человеческого фактора на безопасность: охрана не всегда своевременно замечала нарушения, а устаревшие системы контроля доступа давали сбои.
- Отсутствие аналитики: предприятие не имело инструментов для анализа частоты и причин нарушений, что мешало улучшению процессов безопасности.
Клиент запросил автоматизированное решение с сохранением существующей инфраструктуры.
Решение
Для решения задачи компания разработала комплексную систему на основе машинного зрения, которая включала несколько компонентов.
Камеры видеонаблюдения с нейросетевым анализом
- Существующие камеры были перенастроены на работу с программным обеспечением на базе нейросетей.
- ПО позволило распознавать объекты (люди, транспорт, оборудование) и определять их местоположение относительно опасных зон.
Модуль геозон и предиктивного анализа
- Созданы виртуальные границы («геозоны») для всех опасных участков.
- Использован предиктивный алгоритм для оценки риска заступа сотрудника на опасную территорию, основанный на траектории движения.
Интеграция с системами оповещения
- При нарушении границ геозоны система в реальном времени отправляет уведомления на смартфоны/ПК ответственных лиц и активирует звуковое/световое оповещение.
Модуль аналитики и отчетности
- Хранение данных обо всех инцидентах.
- Генерирация отчетов с детальным описанием, включая временные метки, видеозаписи и вероятные причины нарушений.
Задействованные нейросети и подмодули
- YOLO (You Only Look Once) — для детекции объектов: распознавание людей и оборудования в реальном времени.
- DeepLab — для сегментации изображений: определение точных границ опасных зон.
- LSTM (Long Short-Term Memory) — для предиктивного анализа: прогнозирование траектории движения объектов.
- Custom Ensemble Models: интеграция нескольких нейросетевых технологий для повышения точности.
- Natural Language Processing (NLP): анализ текстовых отчетов и автоматическая генерация рекомендаций по улучшению безопасности.
Работа системы
Система контролирует заступ на опасную территорию с помощью машинного зрения и предиктивного анализа.
Камеры видеонаблюдения с нейросетевым анализом
Модуль геозон и предиктивного анализа
Интеграция с системами оповещения
Модуль аналитики и отчетности
Камеры видеонаблюдения с нейросетевым анализом
- Обрабатывают видеопоток с помощью YOLO для распознавания людей, техники и оборудования.
- DeepLab сегментирует изображение, выделяя опасные зоны.
Модуль геозон и предиктивного анализа
- Виртуальные границы («геозоны») определяют опасные участки.
- LSTM анализирует траекторию движения и прогнозирует вероятность заступа.
Интеграция с системами оповещения
- В случае нарушения система отправляет уведомления на смартфоны/ПК и активирует звуковые/световые сигналы.
Модуль аналитики и отчетности
- Фиксирует и хранит все инциденты с временными метками и видеофрагментами.
- NLP анализирует отчеты и формирует рекомендации по улучшению безопасности.
- Система снижает число несчастных случаев, повышает эффективность охраны и интегрируется с существующей инфраструктурой без значительных затрат.
Полученные результаты
- Снижение несчастных случаев на 70%: благодаря своевременным предупреждениям и аналитике частота инцидентов существенно уменьшилась.
- Повышение эффективности охраны на 40%: уменьшилось количество ложных тревог, а сотрудники службы безопасности сосредоточились на реальных угрозах.
- Экономия 30% на затратах по модернизации инфраструктуры: система интегрировалась с существующими камерами и инфраструктурой.
- Улучшение внутренней культуры безопасности: аналитика помогла выявить наиболее частые причины нарушений, что позволило провести обучение и внедрить корректирующие меры.
В результате проект стал успешным примером использования ИИ для повышения безопасности и эффективности промышленных объектов.
У вас есть запрос на разработку?
Свяжитесь с нами по почте request@codeinside.ru и мы поможем вам реализовать проект.