#Машинное зрение
Применение систем машинного зрения (Machine Vision) для непрерывного контроля безопасности. Использование оптических алгоритмов для круглосуточного отслеживания нарушений 24/7. В разделе представлены решения по интеграции камер с нейросетями для распознавания отсутствия СИЗ, нахождения в опасных зонах и мониторинга работы спецтехники.
ИИ и машинное зрение в охране труда: путь от идеи до запуска
ИИ перестаёт быть игрушкой энтузиастов и становится частью повседневной работы HSE: от создания контента и обучения до анализа рисков и машинного зрения на площадках. На сессии обсудим, как перевести ИИ из разряда модного эксперимента в рабочий инструмент, который помогает выполнять производственные задачи, усиливать культуру безопасности и не теряет при этом человеческий фокус. Ключевые тезисы докладов сессии: Какие задачи HSE реально решаются с помощью ИИ уже сегодня Как через ИИ-инструменты вовлекать работников в анализ рисков Из чего состоит системный подход к внедрению ИИ Роль HSE-руководителя в цифровой трансформации
Как выстроить комплексную систему безопасности на транспорте
Ключевые тезисы: Как уйти от травматизма, в т.ч. смертельного, связанного с движением всех видов транспорта и удерживать 0 показатель длительное время Как обеспечить планомерное снижение транспортных происшествий с 2021 г. на 92% (с 37 до 7 в 2024 г и 3-х в текущем) Какие инструменты и технические решения были при этом использованы
ИИ и видеоаналитика в охране труда: путь от идеи до запуска своими силами
Ключевые тезисы: Этапы внедрения инструментов искусственного интеллекта и машинного зрения собственными силами Как выстроена система взаимодействия человек-машина, машина-человек Какая работа проведена для адаптации персонала, реакция работников на автоматизированный контроль Как интегрировать инструменты искусственного интеллекта и машинного зрения в систему управления охраной труда, метрики для анализа работы системы Какие мероприятия реализуются в рамках эксплуатации автоматизированной системы контроля
Внедрение цифровых технологий в процесс контроля соблюдения требований безопасности при выполнении работ ООО «ЗАРУБЕЖНЕФТЬ-добыча Харьяга»
На объектах ЗНДХ трудится большое количество работников (до 1000 в вахту, из них 150 – работники ЗНДХ), в том числе подрядных организаций. При этом основной фокус компании - не допустить смертельных случаев и минимизировать производственный травматизм. Подавляющее большинство несчастных случаев происходит из-за комбинации опасных условий и опасных действий. В целом, из года в год наблюдается тенденция к их снижению, но всё еще фиксируется значительное их количество. Профессиональное сообщество в области HSE, в качестве одного из аналитических инструментов, использует «Пирамиду происшествий» Дюпона, основанную на статистике происшествий. Согласно данной пирамиде, примерно 96 % происшествий — это следствия неосторожного поведения людей на производстве и лишь 4 % происходят в результате неисправности оборудования. На каждый смертельный случай или случай с серьезной травмой приходится множество более мелких происшествий как с незначительными травмами, так и без травм. Для предотвращения смертности и травматизма, эффективная система охраны труда должна быть направлена на: Предотвращение опасных действий, через создание и совершенствование Системы управления охраной труда. Исключение опасных условий, в том числе, через технический контроль. Основная идея заключается в том, чтобы внедрить современные технологии в процесс раннего выявления предпосылок к происшествиям. Учитывая всеобщий тренд на цифровизацию, в компании ЗНДХ был проведён обзор технологий, которые можно использовать для обеспечения безопасных условий труда и в качестве приоритетного было выделено направление видеонаблюдения и видеоаналитики. В основе систем видеоаналитики лежат алгоритмы компьютерного зрения и глубокого обучения, которые анализируют видеопоток в реальном времени. Основными функции видеоаналитики являются: Раннее обнаружение: Например, камеры могут обнаружить дым на стадии тления, еще до появления открытого пламени и срабатывания традиционных дымовых или тепловых извещателей. Большая зона покрытия: Одна камера может контролировать большое открытое пространство, где установка точечных датчиков неэффективна или слишком затратна. Точное позиционирование: Система точно указывает место возникновения нештатной ситуации на плане объекта, что позволяет быстро направить к месту происшествия силы и средства. Интеграция и аналитика: Система не только обнаруживает, отклонения от штатного режима работы, но и может стать частью комплексной системы безопасности: запускать систему оповещения, управлять СКУД (разблокировать эвакуационные выходы), включать систему дымоудаления, передавать видео на пульт охраны для верификации. Работа в сложных условиях: Некоторые системы могут быть адаптированы для работы в условиях запыленности, загазованности или на улице, где традиционные датчики бесполезны. Для расширения охвата объектов, дополнительно к стационарным камерам видеонаблюдения, целесообразно использовать роботов-обходчиков и БПЛА, оснащенные видеокамерами и датчиками. Необходимо отметить, что в ходе использования предлагаемых решений существует ряд ограничений, таких как: Конфиденциальность и этика: Работники могут воспринимать систему как тотальную слежку, что ведет к стрессу и нарушению психологического климата. Ложные срабатывания: Алгоритмы не идеальны и могут иногда ошибаться. Высокая стоимость внедрения: Требуются инвестиции в оборудование, ПО и интеграцию в существующие процессы. Необходимость адаптации: Алгоритмы нужно "обучать" под специфику конкретного производства, что требует времени и экспертизы. Проведя бэнчмаркинг, мы выяснили, что российский нефтегазовый сектор активно двигается в направлении внедрения цифровых решений в систему обеспечения безопасности труда. «Газпром нефть» на своих месторождениях использует дроны и наземных роботов для патрулирования трубопроводов и обнаружения утечек. «Роснефть» реализует масштабную программу по внедрению цифровых технологий. На предприятиях компании проводятся испытания автономных роботов для мониторинга оборудования и сбора данных. «ЛУКОЙЛ» использует дроны для мониторинга нефтепроводов и объектов на суше и на море. «Татнефть» внедряет роботизированные решения на своих производствах, включая системы автоматического контроля и диагностики. «Зарубежнефть» тоже использует цифровые технологии. Например, с 2018 года в «ЗНДХ» осуществляется дистанционный мониторинг объектов Харьягинского месторождения и прилегающей к ним территории при помощи БПЛА. Данный способ обследования позволяет получить информацию о состоянии охранных зон участков трубопроводов и природной среды вокруг промышленных площадок. Осмотр с использованием БПЛА значительно сокращает время и трудозатраты и позволяет провести мониторинг труднодоступных участков. В компании ЗНДХ планируется внедрить систему «Интеллект», внедрив модуль по безопасности, состоящий из следующих блоков: Блок «Обнаружение людей без СИЗ». Он позволяет обнаружить людей без средств индивидуальной защиты и определить неправильно надетые СИЗ. Блок «Обнаружение очагов возгорания». Видеоаналитика распознает огонь и дым, используя алгоритмы искусственного интеллекта. При любом сценарии оператор системы получит видео с места вероятного возгорания и сможет сразу оценить ситуацию. Блок «Анализ поведения людей» (мониторинг состояния персонала). Нейросетевая видеоаналитика распознает на видеоизображении позы людей, которые могут свидетельствовать о потенциально опасных ситуациях. Например, если человек лежит на полу или на земле, это вероятный признак того, что ему нужна помощь. Может возникнуть ситуация, когда работнику стало плохо в каком-нибудь из производственных модулей, где он находится один.В таком случае, своевременное обнаружение такого человека посредством системы видеоаналитики сможет обеспечить оперативное прибытие на место происшествия коллег и оказание ими первой помощи. А своевременное оказание первой помощи может предотвратить летальный исход, а также снизить тяжесть последствий. Система безопасности на производственных объектах компании предписывает работникам держаться за поручни. Видеоаналитика позволяет обнаруживать случаи, когда это требование не выполняется, и немедленно оповещать об этом оператора системы безопасности. К системе «Интеллект» планируется подключить робота-обходчика и БПЛА, оснащенные камерами видеонаблюдения. «Интеллект» — это многофункциональная программная платформа для создания комплексных систем безопасности, разработанная российской компанией ITV. Данная система объединяет разрозненные системы безопасности: видеонаблюдение, охранно-пожарную сигнализацию, систему охраны периметра, систему контроля и управления доступом (СКУД) в единую инфраструктуру. В рамках существующей на сегодняшний день системы «Интеллект» объекты ЗНДХ оснащены камерами видеонаблюдения в количестве 163 шт. Охват зон проведения работ оставляет около 50%. Так как действующий флот камер полностью не покрывает производственные площадки, то применение робота-обходчика и БПЛА, интегрированных в систему «Интеллект», поможет расширить зону контроля объектов. Пример вывода информации на экран оператора системы, сообщающей об отсутствии каски на работнике. В результате реализации этих решений будут достигнуты следующие эффекты для компании: Снижение уровня травматизма на производстве. Повышение уровня безопасности объектов. Снижение затрат в долгосрочной перспективе. Репутационный эффект. Фундамент для будущих инноваций. Специалистам HSE внедряемые решения позволят освободить время, которое тратится на рутинный мониторинг объектов, для решения более сложных аналитических задач и контроля высокорисковых работ. Внедрение рассматриваемых цифровых технологий может стать фундаментом для будущих инноваций в направлении видеоаналитики в будущем: 3D-аналитика: Использование стереокамер или лидаров* для построения 3D-модели распространения дыма и огня. Предиктивная (прогнозная) аналитика: Системы, которые не только обнаруживают, но и прогнозируют развитие ситуации на основе множества данных. Повышение точности и снижение ложных срабатываний за счет более сложных архитектур нейронных сетей. Глубокая интеграция видеоаналитики с дронами: БПЛА с тепловизорами и алгоритмами искусственного интеллекта для патрулирования больших и труднодоступных территорий. Замена людей роботами в опасных зонах. Создание «Умного предприятия» на основе коллаборации роботов и людей. * - Лидар — это технология дистанционного зондирования, которая использует лазерные импульсы для измерения точных расстояний до объектов и их пространственного расположения. Вывод: несмотря на существующие трудности, видеоаналитика и роботы — это эффективный инструмент для обеспечения безопасности современного производства, и необходимо искать возможности для его внедрения и использования. Ключ к успешному внедрению — это открытость и коммуникация с коллективом. Важно объяснить, что цель системы — не наказание, а забота о жизни и здоровье сотрудников. Внедрение должно сопровождаться пересмотром процедур, обучением и созданием культуры безопасности, где технологии являются помощником, а не надзирателем. Цифровые технологии в безопасности — это эволюционный шаг от реактивной модели к проактивной. Это позволяет спасать жизни, сохранять активы компании и окружающую среду, а также выводить эффективность производства на принципиально новый уровень.
Внедрение систем видеоаналитики, как элемент совершенствования культуры безопасности
Ключевые тезисы: Этапы развития и совершенствования культуры безопасности в Топливной компании ТВЭЛ Цифровизация процессов и предпосылки для запуска проекта АСВИОТ Технический проект: принципы обработки событий Проблемы, с которыми пришлось столкнуться, и варианты их решения Планы по реализации и перспективы развития системы