Российские учёные разработали прототип системы, чтобы выявлять нарушения на производстве

В Новосибирском государственном техническом университете (НГТУ) сообщили о разработке прототипа программно-аппаратного комплекса, главная цель которого — выявлять нарушения на производстве. В работе используется технология компьютерного зрения, и, как утверждают создатели системы, она уже умеет выявлять некоторые нарушения, например, связанные с ношением индивидуальных средств защиты.

«Программно-аппаратный комплекс включает в себя камеру, которая получает видеопоток в реальном времени и передает на специализированный компьютер, анализирующий данные на наличие нарушений использования средств индивидуальной защиты. Информация о выявленных нарушениях может передаваться на специальный диспетчерский пункт для оперативного реагирования», — сообщили в пресс-службе ВУЗа.

Как пояснил один из авторов проекта, система представляет собой технологию извлечения информации из получаемых с помощью камер фотографий. С такой задачей без проблем может справиться и обычный обученный человек, правда, из-за огромного объёма информации он не может работать также эффективно, как программно-аппаратный комплекс.

«В этом случае на помощь приходят технологии машинного обучения. Сегодня технологии компьютерного зрения широко применяются, в открытом доступе есть необходимые наборы данных и даже обученные модели. Основная инженерная задача — эффективное применение существующих инструментов с доработкой для решения конкретной практической задачи», — пояснила заведующего кафедрой автоматизированных систем управления НГТУ Ивана Тамилова.

Основой технологии машинного зрения являются алгоритмы искусственного интеллекта, принцип работы которых схож с принципом работы человеческого мозга. Чтобы научить нейросеть эффективно выполнять возложенные на неё задачи, она проходит длительный курс обучения. В его рамках ИИ демонстрируют большое количество изображения, чтобы установить точные «ассоциации».

«Подход, разработанный специалистами НГТУ НЭТИ, имеет свои особенности. Алгоритм не просто распознает необходимые элементы на всем изображении, а точно определяет область, в которой этот элемент должен находиться. Например, чтобы проконтролировать наличие перчаток, необходимо сначала определить положение кисти человека», — рассказали разработчики.

На следующем этапе новосибирские учёные намерены внедрить в свою функцию, которая позволит создавать настраиваемый набор спецодежды для разных рабочих участков, чтобы обеспечить гибкий подход к соблюдению безопасности. Например, в одном цехе могут требоваться только резиновые перчатки, а в другом перчатки и каска.