УДК 004.891

Особенности распределенной экспертной системы поиска нарушений техники безопасности методом видеоанализа

Захаров Михаил Александрович – преподаватель кафедры «Компьютерные системы и сети» Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана (Национального исследовательского университета)

Маранин Александр Юрьевич – магистрант Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана (Национального исследовательского университета)

Аннотация: В работе приводятся необходимые функции для программной экспертной системы, способной определять моменты нарушения техники безопасности на предприятии методом видеоанализа. Рассмотрены основные причины производственного травматизма. Предложены распределенная архитектура экспертной системы видеомониторинга, необходимый обслуживающий персонал и пользователи системы.

Ключевые слова: экспертная система, видеомониторинг, техника безопасности, распределенная архитектура.

Введение

На предприятиях 96% нарушений требований техники безопасности происходит из-за опасного поведения персонала или человеческого фактора, и лишь 4% – из-за опасных условий труда [1]. Каждая травма – это беда для сотрудника, его семьи и коллег по работе. Вывод из строя ключевого сотрудника может существенно замедлить выполнение проекта. Таким образом основной целью производственной безопасности является нулевой травматизм. Крупные организации для обеспечения производственной безопасности устанавливают большое количество видеокамер, которые могут использоваться для видеонаблюдения за сотрудниками, производственным процессом, а также опасными объектами. Записываемые материалы системами видеонаблюдения требуют регулярного просмотра и анализа для выявления нарушений до появления последствий.

Из многочисленных опытов по психологии и наблюдению за сотрудниками обеспечения безопасности можно сделать вывод: после 20 минут наблюдения всего за одной камерой видеонаблюдения внимание пользователя-оператора системы видеомониторинга притупляется, и он оставляет без внимания приблизительно 90-95% активных сцен, на которых могут произойти случаи нарушения техники безопасности на наблюдаемых объектах. Постепенно системы видеонаблюдения становятся более крупными, разветвленными, число камер видеонаблюдения увеличивается, при этом слежение за видеопотоком и анализ происходящих событий в ручном режиме для персонала сложно и дорого.

Анализ предметной области, основные причины производственного травматизма

Основными причинами производственного травматизма на опасных объектах предприятий могут быть:

  • падение на поверхности одного уровня;
  • падение с большой высоты;
  • дорожно-транспортные происшествия;
  • электротравма (поражение электрическим током);
  • падение предмета на пострадавшего;
  • взаимодействие сотрудников с движущимися предметами, конструкциями, деталями;
  • противоправные действия сотрудников, различные другие неклассифицированные факторы;
  • ожоги (термические, электрические, химические, лучевые и др).

Некоторые способы превентивного избежания несчастных случаев:

  1. Регулярное доведение до сотрудников требований техники безопасности, проведение практических занятий по оказанию медицинской помощи.
  2. Падение на поверхности одного уровня – избавление от неровностей и загрязнений поверхности (ям, гололеда, луж), а также лишних предметов на пути;
  3. Падение с высоты – установка указателей, ограничительных барьеров, применение ремней и тросов безопасности;
  4. Дорожно-транспортные происшествия – использование общественного или специального транспорта, запрет использования личного транспорта, регулярная проверка правил дорожного движения у сотрудника, отслеживание пути сотрудника до места работы, установка тахографов для соблюдения дистанции пройденного пути и времени вождения;
  5. Взаимодействие сотрудников с движущимися предметами, конструкциями, деталями – контроль нахождения сотрудников вблизи опасных объектов и их аварийное отключение;
  6. Электротравма – использование перчаток, устранение открытых источников возможного контакта наэлектризованных объектов с сотрудником;
  7. Падение предмета на пострадавшего – ношение защитных касок.

Основные требования к разрабатываемой системе

Необходимо разработать решение, которое способно интеллектуально анализировать видеозаписи и видеопотоки в реальном времени и определять моменты, как предшествующие нарушениям, так и сами нарушения, чтобы можно было сработать на опережение несчастных случаев на производстве. Для этих целей лучше всего подходят экспертные системы, способные временно заменить специалиста-эксперта по технике безопасности. Экспертные системы через модуль накопления собирают собственную базу знаний, основанную на фактах и правилах, получая знания от экспертов по технике безопасности и инженеров по знаниям.

Основной набор функций экспертной системы видеомониторинга, способной заранее реагировать на возможные несчастные случаи на предприятии:

  • Распознавание объектов, классификация и определение наличия средств индивидуальной защиты. Машинное зрение предоставляет возможности распознавания объектов, ставя в соответствие обнаруженный объект определенному классу. На промышленных производствах такими классами могут быть: работники предприятия, механизмы, техника. Машинное зрение определит наличие специального защитного снаряжение и экипировки, такие как каски, жилеты, перчатки, одежды. В системе могут присутствовать определенные правила для контроля заранее классифицированных объектов.
  • Одним из наиболее распространенных функций видеоаналитики является модуль, позволяющий отслеживать движение объекта (сотрудника), а также анализировать его действия. Анализ может заключаться в контроле пересечения заданной линии, подсчете количества пересечений линии на входе и на выходе, нахождение сотрудника в заранее заданном квадрате на рабочем месте.
  • Функция, близкая по смыслу к «пересечению линии», является «обнаружение присутствия в зоне». В этом случае система не только детектирует наличие объекта, но возможно задание промежутков времени нахождения или отсутствия в зоне. Таким образом, например, система может контролировать нахождение сотрудника в рабочей зоне, это может быть востребовано для рабочих для которых рабочее место точно определено.
  • Увеличение количества устанавливаемых видеокамер наблюдения на предприятии требует пропорционального увеличения вычислительных ресурсов, возможна установка специализированного вычислительного центра мониторинга, на котором обрабатываются как старые видеозаписи, так и видеопотоки, поступающие в реальном времени.

Решением могут быть как использование специализированных камер с внутренней аналитикой, или создание кластера вычислительных машин для обработки информации.

Первый способ требует настройки каждой камеры по отдельности, система становится менее централизованной. Обычно настройка одной камеры сложности не представляет и не требует специальной квалификации или знаний. С ростом количества камер ручная настройка усложняется. Использование специализированных камер с внутренней аналитикой не требует единого вычислительного центра. На сегодняшний день генерируемая ими информация довольно скудна, поэтому получив её, оператор в любом случае должен иметь возможность оценить изображение самостоятельно [3, с. 47].

Второй способ предполагает ввод в эксплуатацию дополнительных вычислительных машин, подключенных их основной сети. Возникают сложности с развертыванием специализированного программного обеспечения на новых машинах, настройка для работы в совместном режиме требует опыта работы с подобными системами. Развертывание экспертной системы таким образом может быть осуществлено вручную, включающее в себя установку и настройку программного обеспечения на каждый из узлов кластера вычислительного центра, либо возможно использование специального программного обеспечения для автоматизации развёртывания и управления приложениями с использованием контейнеров. Примером такой системы является Docker, позволяющий «упаковать» приложение и его окружение. Для управления группой контейнеров могут использоваться оркестраторы Docker Swarm или Kubernetes. Подобные системы просты в установке, позволяют решать базовые задачи для управления контейнерами, настроить виртуальную сеть между всеми узлами вычислительного кластера:

  • Для реализации экспертной системы требуется разработка специальной модели знаний продукционного, фреймового или семантического типа. Плохая проработка модели знаний приводит к неудачной реализации экспертной системы, что может выражаться в затруднении добавления новой информации и правил в систему, уменьшается технологичность системы, т.е. изменение такой системы может потребовать перепроектирования всей системы в целом.
  • Для анализа поступившей информации необходима специальная система журналирования, фиксирующая все случаи нарушения требований техники безопасности в текстовом, фото или видео форматах. Настройки журналирования для каждой камеры наблюдения и сцены могут быть различными. В одних случаях достаточно зафиксировать факты нарушения техники безопасности записью в текстовом журнале, в другом – сохранить запись для последующего анализа и выяснения причин, которые привели к нарушению. Анализ журналов позволяет собирать статистику и превентивно проводить мероприятия (инструктажи и практические занятия) для предотвращения несчастных случаев. Также система журналирования увеличивает информационную безопасность системы в целом: используя журналы всегда можно определить, какие сотрудники и с какими целями получали доступ к данным.
  • Для корректной работы системы журналирования необходима система для хранения информации, в которую входит программное обеспечение, видеоархив, база знаний и основные базы данных, используемые программным обеспечением системы. Информацию следует хранить в нескольких датацентрах и использовать механизмы репликации данных для увеличения сохранности информации и балансировки нагрузки, запросов на запись и чтение.
  • Экспертная система видеонаблюдения может иметь систему оповещения, т.е. иметь возможность отправлять мгновенные уведомления (push-уведомления) о случаях нарушения техники безопасности, недопустимых ситуациях на подконтрольных объектах как пользователю-оператору, так и сотрудникам-нарушителям.
  • В экспертную систему должен быть встроен модуль тестирования, для проверки корректной работы системы согласно регламентам тестирования и технического обслуживания. Тестированию подлежат алгоритмы обнаружения, классификации и сопоставления объектов, исправность камер видеонаблюдения, работоспособность вычислительного центра, контроль выполнения заданных экспертом по технике безопасности правил, непротиворечивость правил и фактов модели знаний, а также комплексное тестирование системы. Тесты могут выполняться на регулярной основе как в строго определенное время, так и в наименее загруженные часы работы. Результаты могут сохраняться в виде журналов тестов для последующего анализа.

При выборе камер следует использовать современные цифровые IP-камеры. Цифровая IP-видеокамера отличается от аналоговой видеокамеры тем, что не только позволяет преобразовывать видеосигнал в цифровую форму, но и обеспечивает его одновременную передачу по IP-сети для последующего воспроизведения и/или сохранения [2, с. 140]. Использование подобных камер становится экономически оправданным в тех случаях, когда на предприятиях уже развернута локальная компьютерная сеть и есть другая физическая инфраструктура для ее функционирования.

Возможная архитектура распределенной экспертной системы видеомониторинга

Архитектура экспертной системы может быть монолитной или распределенной (сервисно-ориентированной или микросервисной).

Разработка программного обеспечения с монолитной архитектурой требует меньше затрат по времени и ресурсам, но при росте системы, могут возникнуть сложности с быстродействием. В конечном итоге приложение с монолитной архитектурой упрется в потолок определенного количества камер видеонаблюдения, которое оно может поддерживать. При дальнейшем увеличении камер существенно уменьшится точность работы всей системы и скорость реагирования на случаи нарушения техники безопасности.

Распределенная архитектура требует больших ресурсов на разработку, появляются дополнительные сложности при настройке, связывании распределенных узлов вычислительного кластера, развертывании, распределении нагрузки и комплексном тестировании системы. В случае распределенной архитектуры, ограничение масштабируемости системы зависят только от каналов передачи информации. На рисунке 1 приведена возможная распределенная архитектура системы.

1

Рисунок 1. Распределенная архитектура экспертной системы.

В базе данных могут храниться данные о пользователях системы, техническая информация о камерах видеонаблюдения, основные настройки программного обеспечения. В базе знаний – правила, факты и другая информация, необходимая механизму логического вывода для принятия решений.

Взаимодействие с системой возможно через мобильные, десктопные приложения, веб-интерфейс. API-шлюз позволяет установить единые стандарты запросов и ответов клиентов системы и облегчает дальнейшую разработку интерфейса. Модуль накопления знаний, оповещения и объяснения также могут взаимодействовать с разными группами пользователей через интерфейсный модуль.

Обслуживающий персонал и основные пользователи системы

Для корректной работы экспертной системы поиска нарушений техники безопасности необходим обслуживающий персонал для установки оборудования, развертывания и первоначальной настройки системы:

  1. Монтажники для прокладки сетевых кабелей и установки камер видеонаблюдения, подготовки помещения для размещения вычислительного центра.
  2. Системные администраторы для развертывания и настройки системы мониторинга.

Пользователи экспертной системы:

  1. Эксперты-профессионалы по технике безопасности используют модуль накопления знаний экспертной системы и вносят основные правила, факты, конфигурации, занимаются разметкой линий и зон контроля, выделяют классы объектов слежения и реакцию системы на сработанные правила;
  2. Инженеры по знаниям, используя записанные материалы из видеоархива, формируют новые датасеты, дорабатывают типовые наборы данных для увеличения точности алгоритмов классификации и обнаружения объектов, а также помогают экспертам формализовать их знания для последующего ввода в систему;
  3. Операторы-наблюдатели, чью работу призвана сделать более продуктивной экспертная система видеомониторинга.

Заключение

Учитывая постоянный рост количества камер видеонаблюдения и сложность ручной обработки и анализа видеопотоков на предприятиях и опасных объектах, введение в эксплуатацию экспертных систем с распределенной архитектурой интеллектуального видеомониторинга является наиболее эффективным способом предотвращения производственного травматизма.

Список литературы

  1. Зайцева С. О ситуации с безопасностью на площадках «Росатома», 2018 [Электронный ресурс] URL: https://strana-rosatom.ru/2018/12/12/o-situacii-s-bezopasnostju-na-ploshhadk/ (дата обращения: 13.03.2023).
  2. Пескин А.Е. Системы видеонаблюдения. Основы построения, проектирования и эксплуатации. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Горячая линия. – Телеком, 2021. – 368 с.:ил.
  3. Торстен А. Видеоаналитика: мифы и реальность, 2-е переиздание / А. Торстен, И. Келлер, Х. Лутц. – М.: Секьюрити Фокус, 2019. – 186 с.: цв.ил. (Серия «Энциклопедия безопасности»).

Интересная статья? Поделись ей с другими: