Касочный режим: ИИ проследит за безопасностью на стройке и производстве
Российские ученые разработали систему для защиты жизни и здоровья работников на опасных производствах с помощью искусственного интеллекта. Предложенные программные алгоритмы позволяют оперативно выявлять случаи отсутствия защитных касок на голове сотрудников и другие нарушения техники безопасности. Уведомление об этом могут поступать сразу работнику и ответственным структурам. Однако эксперты отрасли отметили, что такие системы оправданно использовать в качестве дополнения к традиционным методам обеспечения безопасности.
Как ИИ контролирует безопасность в цехе
Специалисты Российского университета дружбы народов имени П. Лумумбы и Университета искусственного интеллекта разработали комплексное решение для предотвращения ущерба жизни и здоровью сотрудников на производстве. Система определяет, когда работники, в нарушение инструкций и техники безопасности, находятся в цехе, на стройке или в другой опасной зоне без рабочих касок.
Как объяснили ученые, в основе разработки — алгоритмы машинного зрения и нейронных сетей. Сначала камеры видеонаблюдения фиксируют изображение сотрудника, а затем программа с помощью искусственного интеллекта анализирует потоковое видео, выделяя в режиме реального времени моменты, где на голове работника отсутствует средство индивидуальной защиты.
В таком случае система выдает предупреждающий сигнал и блокирует доступ сотрудника к оборудованию до тех пор, пока он не наденет каску. Также программа сохраняет и отправляет уведомление с изображением и временем нарушения ответственным структурам.
— В процессе подготовки мы попросили работников некоторое время походить без касок, а в течение следующего периода — в касках. Таким образом был собран массив данных с примерами, где человек нарушает технику безопасности. После чего на полученном материале была проведена настройка алгоритмов машинного зрения и обучение нейросети, — рассказал руководитель проекта, ведущий специалист Лаборатории искусственного интеллекта с применением GPU-технологий (компьютерной обработки графики. — «Известия») Института инновационных инженерных технологий РУДН Юрий Ширяев.
Одним из вызовов, отметил ученый, стала необходимость обработки большого объема видеоданных. Команда преодолела это, используя специальные методы предварительной обработки материалов. Благодаря им была проведена разметка более 9 тыс. изображений с камер видеонаблюдения и аннотировано более 54 тыс. целевых элементов. Следующий этап заключался в выборе оптимальной архитектуры для сортировки изображений. Всего для этих целей было проведено более 100 экспериментов.
Стоит ли полностью доверять ИИ
Как пояснил разработчик, используя современные наборы программных инструментов, исследователи добились высокой эффективности алгоритмов обнаружения и отслеживания объектов на видео и, как результат, практически стопроцентной точности определения работников, которые нарушили требование ношения каски в опасной зоне.
Также, по словам специалиста, система настроена так, что может запоминать информацию о перемещениях нарушителя по цеху для последующей его идентификации.
— Разработку отличает гибкость и масштабируемость. После небольшого дообучения систему можно адаптировать под любые условия производства. В частности, настроить на выявление отсутствия сигнальных жилетов там, где это необходимо. Например, на аэродроме или на железной дороге, где спецодежда помогает защитить работников от несчастных случаев в условиях ограниченной видимости, — добавил Юрий Ширяев.
По его словам, систему предупреждения можно настроить таким образом, чтобы уведомление о нарушении правил безопасности приходило в первую очередь самому работнику, который по забывчивости или неосмотрительности допустил нарушение. Это позволит в кратчайшие сроки исправить ситуацию и не допустить развития опасных сценариев. Реализовать оповещение можно через популярные мессенджеры.
— В целом решения в сфере безопасности, основанные на технологиях компьютерного зрения, можно широко применять везде, где используют видеонаблюдение. Кроме контроля поведения людей такие системы могут собирать данные о состоянии оборудования и технических устройств и сообщать о нарушении в их работе. Кроме того, в работу таких систем можно добавлять и другие модальности (например, мониторинг звуков или запахов), создавая индивидуальные решения для конкретных задач, — прокомментировал «Известиям» младший научный сотрудник группы «ИИ в промышленности» Института искусственного интеллекта AIRI Максим Голядкин.
По словам эксперта, преимущества ИИ в том, что он хорошо справляется с обработкой огромных массивов данных, выявлением закономерностей и автоматизацией рутинных задач. Однако, поскольку любым системам свойственны ложные срабатывания, их значение не стоит абсолютизировать. Такие инструменты эффективны для сбора и подготовки информации для человека-аналитика, а не заменяют его.
— Они могут существенно повысить оперативность и точность контроля и предотвращать потенциальные нарушения, снижая вероятность человеческих ошибок. При этом для успешного внедрения таких систем необходимы продуманные протоколы на случай непредвиденных ситуаций, — отметил директор Центра прикладного искусственного интеллекта Сколковского института науки и технологий Евгений Бурнаев.
Он подчеркнул, что инструменты ИИ востребованы в областях, где требуются оперативный мониторинг и быстрое реагирование. Например, на транспорте они помогут контролировать состояние водителей и пассажиров, предотвращая опасные ситуации как внутри салона, так и на дороге. В медицине подобные системы позволят улучшить соблюдение стандартов безопасности, включая использование средств защиты и выявление признаков заболеваний. В энергетике, где особенно важны надежность и стабильность, ИИ может прогнозировать возможные сбои и отклонения от нормы, способствуя повышению безопасности на объектах и снижению воздействия на окружающую среду.
В свою очередь, директор департамента расследований T.Hunter, эксперт рынка НТИ SafeNet (Сейфнет) Игорь Бедеров отметил, что с помощью аналогичных алгоритмов можно размечать опасные зоны, выявлять надетую или не надетую амуницию, средства защиты, респираторы, противогазы, каски и тому подобные вещи. Даже контролировать наличие бейджа и проводить различные формы идентификации.
— Все обязанности в сфере безопасности переложить на ИИ не получится, поскольку любая система ИИ может ошибаться как в отрицательную, так и в положительную сторону. В первом случае ИИ может просто пропустить возникновение опасных ситуаций, а вот во втором программа начинает «дуть на воду», сигнализируя о заведомо безопасных случаях как о критических, — высказал свое мнение директор мегафакультета трансляционных информационных технологий Университета ИТМО Александр Бухановский.
Он добавил, что борьба за качество работы ИИ может также привести к перестраховке в безопасную сторону, когда число ложных срабатываний будет на порядок больше, чем реальных проблем. Однако даже в таком случае это оправданно, если ИИ будет работать как ассистент инженера по технике безопасности.