Ученые университета ИТМО разработали программу для автоматического мониторинга действий, которые могут привести к чрезвычайным ситуациям на производстве.
В отличие от аналогичных решений, эта программа может одновременно определять до 10 событий, демонстрирует среднюю точность 80% и требует меньше вычислительных мощностей. Специалисты лаборатории компьютерных технологий ИТМО создали алгоритм под именем ActionFormer, который с точностью 80% фиксирует сразу десять действий: например, может заметить, когда работник производит курение или ест на рабочем месте, отвлекается и разговаривает по телефону, беспричинно перемещает оборудование и заходит в зоны, где это запрещено. Кроме того, данное решение помогает предотвратить саботаж видеонаблюдения — когда объектив намеренно загрязняется или закрывается, чтобы скрыть запрещенные действия.
Согласно данным Социального фонда России, почти треть несчастных случаев на рабочем месте возникает из-за неосторожности сотрудников. Для мониторинга опасных действий применяется видеонаблюдение, записи с которого зачастую анализируются вручную. Автоматизации этого процесса способствуют нейросети, которые могут непрерывно фиксировать события и выделять нужное из обширного потока видео. Однако представленные на российском рынке решения для промышленного видеонаблюдения могут распознавать только объекты во время съемки, не отслеживая действия. Зарубежные модели умеют их распознавать, но пока делают это с недостаточной точностью.
По информации пресс-службы, алгоритм, разработанный в ИТМО, состоит из двух моделей, которые анализируют последовательность кадров: одна выделяет скелетные точки на изображениях людей, а другая, основываясь на этих данных, классифицирует действия и определяет местоположение сотрудников. Все неправомерные или потенциально опасные действия фиксируются в общей базе данных или сразу передаются оператору. В отличие от аналогичных решений, данная модель легковесна, так как содержит сравнительно небольшое количество параметров (3,7 млн).
Разработка уже применяется на крупном производстве в Пермском крае. Благодаря внедрению системы на предприятии удалось в три раза снизить количество физических проверок соблюдения техники безопасности и избежать ряда серьезных ошибок.
Будущее алгоритма
«В будущем мы планируем обучить модель на большем количестве действий. Следующая задача — адаптировать систему распознавания действий для носимых камер. Например, ее можно будет использовать в шахтах во время инструктажей — отслеживать, что бригада выполняет необходимые действия и соблюдает правила безопасности: например, использует средства индивидуальной защиты, проводит работы в соответствии с инструкцией, безопасно спускается по лестнице», — сообщила пресс-служба, ссылаясь на слова руководителя проекта, научного сотрудника лаборатории компьютерных технологий ИТМО Валерии Ефимовой.
Кроме того, специалисты разрабатывают другую версию модели, которую можно будет применять для фиксации противоправных действий на придомовой территории жилых комплексов. Для этого они обучили алгоритм на 150 тыс. кадров, среди которых — распитие алкогольных напитков на детских площадках, разгрузка грузовых автомобилей в неподобающих местах, попытки посторонних проникнуть в подъезд дома. В перспективе специалисты намерены добавить новые сценарии, чтобы программа могла фиксировать, например, кто ломает скамейки или вытаптывает газоны. Релиз этой версии запланирован на октябрь 2025 года.
Фото: hi-tech.mail.ru