УДК 004

Использование компьютерного зрения для мониторинга ношения средств индивидуальной защиты на предприятии

Уланов Марат Зуфарович – магистрант Московского технического университета связи и информатики.

Аннотация: На сегодняшний день остро стоят вопросы, связанные с обеспечением безопасности на промышленных предприятиях. Одним из актуальных инструментов для решения данной задачи является искусственный интеллект. Основной целью представленной статьи является выполнение анализа относительно возможности использования компьютерного зрения для выполнения мониторинга ношения средств индивидуальной защиты работниками на предприятии. В результате работы определена актуальность использования данного инструмента, а также рассмотрен принцип его разработки и интеграции на реальные объекты. Научная ценность работы состоит в обосновании необходимости использования компьютерного зрения и систематизации основных сведений для возможности решения данной задачи.

Ключевые слова: искусственный интеллект, безопасность, компьютерное зрение, средства индивидуальной защиты, предприятие.

Охрана труда является неотъемлемой и в то же время одной из главных частей в обеспечении безопасности рабочих на производстве. Одной из основных задач охраны труда является снижение рисков травматизма, развития профессиональных заболеваний и снижение числа несчастных случаев. В частности, для обеспечения данных задач практически на всех современных предприятиях предъявляется требование по применению средств индивидуальной защиты (далее – СИЗ).

Вместе с этим наблюдается пренебрежение данным требованиям, что требует принятия дополнительных мер по контролю их соблюдения. Одним из вариантов решения проблемы является использование инновационных информационных технологий, способных проводить непрерывный мониторинг и определять нарушения. Наиболее подходящим инструментом для решения такой задачи может стать разработка и использование интеллектуальной системы. Даная система должна обеспечивать возможность мониторинга применения СИЗ на предприятии в режиме реального времени и оповещать ответственных сотрудников в случае обнаружения невыполнения требований работниками.

Для возможности непрерывного мониторинга и обнаружения факта отсутствия СИЗ на работниках необходимо использовать такую технологию искусственного интеллекта, как компьютерное зрение. Основным преимуществом интеграции данной технологии при решении рассматриваемой задачи является возможность вести непрерывный мониторинг, точно обнаруживать факт несоответствия применения СИЗ, а также оперативно передавать информацию о работнике на модуль оператора.

Рисунок 1. Идентификация применения СИЗ.

На рис. 1 представлен пример идентификации применения СИЗ на предприятии с использованием компьютерного зрения. Вместе с этим, благодаря дополнительному обучению системы в ее арсенале также появится возможность идентификации личности рабочего. Так, к примеру, при обнаружении отсутствия применения средств индивидуальной защиты, система искусственного интеллекта сможет в автоматизированном режиме выдавать штрафы каждому из таких рабочих. В результате будет происходить стимулирование на ношение СИЗ и вырабатываться запрет на пренебрежение требований безопасности.

Алгоритм создания системы компьютерного зрения для мониторинга ношения средств индивидуальной защиты на предприятии включает следующие этапы:

1. Сбор данных. Необходимо собрать набор изображений, на которых видно работников с надетыми средствами индивидуальной защиты (шлемы, маски, очки, перчатки и т.д.) и без них. Важно иметь как можно больше различных изображений для обучения системы компьютерного зрения.
2. Разметка данных. Необходимо разметить собранные изображения, отметив на них области, где находятся средства индивидуальной защиты.
3. Обучение модели. Далее необходимо использование существующих алгоритмов компьютерного зрения, таких как YOLO (You Only Look Once) или SSD (Single Shot MultiBox Detector), для обучения модели на размеченных данных. Обучение может занять различное время, в зависимости от объема данных и сложности модели.
4. Тестирование. Далее следует протестировать обученную модель на новых изображениях с работниками, чтобы узнать, адекватно распознаются средства индивидуальной защиты. Важно проанализировать результаты и внести необходимые изменения или доработки в алгоритм, если необходимо.
5. Интеграция. Модель компьютерного зрения может быть интегрирована с видеокамерами, чтобы автоматически определять работников с неправильно надетыми или отсутствующими средствами индивидуальной защиты.

После интеграции необходимо регулярно оценивать эффективность и точность системы компьютерного зрения на предприятии. Для этого можно сравнить данные, полученные от системы с ручным мониторингом с целью выявления ошибок или расхождений. Также следует обеспечивать поддержку и обновления, внося необходимые изменения и доработки в случае изменения требований или возникновения новых проблем. Важно вести постоянный мониторинг работы системы и проводите регулярное обучение модели на новых данных для повышения ее точности.

Этот алгоритм служит основой для создания системы компьютерного зрения для мониторинга ношения средств индивидуальной защиты на предприятии. Он позволяет определить несоблюдение правил ношения средств индивидуальной защиты и своевременно принимать меры для их исправления или наказания. Однако, важно помнить, что эта система не должна заменять регулярный контроль и обучение работников вопросам безопасности.

Ключевыми аспектами, по которым наблюдается актуальность разработки и интеграции подобной системы на предприятии, является возможность выполнения данных задач намного быстрее, надежнее и эффективнее относительно человека. Так, к примеру, оператор в ручном режиме не способен непрерывно следить за большим количеством камер. В то время, как интеллектуальная система позволяет в режиме реального времени анализировать большие объемы информации и видео-данных.

Вместе с этим, на протяжении рабочего дня у человека, выполняющего мониторинг применения СИЗ на предприятии, снижается внимание и концентрация. Это непременно ведет к допущению ошибок и иным негативным последствиям. Система искусственного интеллекта, в свою очередь, работает стабильно на протяжении всего рабочего дня. А на ее качество и скорость реагирование на инциденты ничего не влияет.

Таким образом, основной целью представленной статьи являлось выполнения анализа относительно вопроса использования искусственного интеллекта в задаче мониторинга применения СИЗ на предприятии. В результате работы определена актуальность интеграции современных информационных технологий в современной системе охраны труда и их преимуществ перед трудом человека. Основным результатом работы стало формирование предложение по использованию искусственного интеллекта в задаче мониторинга применения СИЗ на предприятии. Автором также обоснована необходимость использования именно интеллектуальных технологий, а также их преимущества относительно стандартных методов мониторинга в ручном режиме.

В заключение необходимо отметить, что современные системы искусственного интеллекта позволяют обеспечить не только соблюдение требований охраны труда, но и эффективное выполнение других производственных операций. Рассмотренные технологии становятся неотъемлемой частью практически каждого современного предприятия, позволяя повысить эффективность и производительность труда путем автоматизации процессов и задач, которые ранее выполнялись людьми. 

Список литературы

1. Желяев, П. Ю. Компьютерное зрение в промышленности / П. Ю. Желяев, О. Д. Казаков // Обработка экономической информации с использованием прикладного программного обеспечения. 2019. – С. 109-112. – EDN QDTBAT.
2. Емельянов, А. А. Использование методов компьютерного зрения для обеспечения безопасности производственных процессов / А. А. Емельянов // Региональная информатика (РИ-2020). 2020. – С. 274-275. – EDN ZRQXAT.
3. Кусмарцева, Е. В. Технологии искусственного интеллекта в области обеспечения безопасности человека / Е. В. Кусмарцева // Инновации в природообустройстве и защите в чрезвычайных ситуациях. 2022. – С. 270-273. – EDN QHCBEY.
4. Мамрега, В. В. Сферы применения машинного зрения в промышленности / В. В. Мамрега // DSPA: Вопросы применения цифровой обработки сигналов. – 2022. – Т. 12, № 1. – С. 48-54. – EDN MSIIOA.
5. Филичкин, С. А. Применение нейронной сети YOLOv5 для контроля соблюдения регламентов персонала на предприятии / С. А. Филичкин, С. В. Вологдин // Информационные технологии в науке, промышленности и образовании. 2022. – С. 73-80. – EDN YERSAG.