ТАСС, 27 сентября. Сотрудники Новосибирского государственного технического университета (НГТУ) "НЭТИ" "научили" искусственный интеллект анализировать видео систем охраны труда. Это позволит повысить безопасность, в том числе на производствах, опасных для жизни и здоровья человека. Об этом в пятницу сообщила пресс-служба Министерства науки и высшего образования РФ.
"Такая "умная" система видеоаналитики позволит понизить уровень производственного травматизма, сократить затраты на его профилактику и уменьшить временные и материальные издержки при расследовании случаев нарушения правил техники безопасности", - говорится в сообщении.
Видеосистема охраны труда нужна, чтобы контролировать, как рабочие используют средства индивидуальной защиты и соблюдают другие правила безопасности. Сейчас это делает оператор, который просматривает видео в режиме реального времени. Но на большом производстве, на котором очень много видеокамер, такая технология малоэффективна.
"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", - рассказал руководитель команды разработчиков Иван Томилов.
Одно из преимуществ разработанной видеосистемы охраны труда в том, что это программное обеспечение легко интегрируется со штатной видеосистемой. По словам разработчиков, потенциальные потребители "умной" системы - крупные компании, холдинги и корпорации с сотнями и тысячами сотрудников. Пока аналогичных типовых решений на рынке нет.
Авторы проекта планируют продолжить разработку системы: изучить алгоритмы и методы биометрической идентификации личности, построения траекторий перемещения персонала, контроля соблюдения норм использования средств индивидуальной защиты и контроля состояния и поведения персонала.
