В Новосибирске создали систему контроля безопасности на производстве
07.05.2024 21:20
По мнению одного из авторов разработок и заведующего кафедрой автоматизированных систем управления НГТУ Ивана Тамилова, компьютерное зрение представляет собой технологию автоматического извлечения информации из изображений. Он отметил, что хоть и человек способен справиться с этой задачей, из-за огромного объема информации и человеческого фактора он не может быть так же эффективен, как обученный алгоритм. В данном случае важную роль играют технологии машинного обучения. В настоящее время технологии компьютерного зрения широко применяются, существуют доступные наборы данных и обученные модели. Основной задачей инженеров является эффективное использование существующих инструментов с адаптацией для конкретных практических задач.
Обычно, при работе с компьютерным зрением применяются нейронные сети, моделирующие работу человеческого мозга. Для обучения таких сетей требуется систематически показывать определенные изображения, чтобы установить прочные связи между ними. Метод разработанный специалистами НГТУ НЭТИ отличается своим подходом. Вместо того, чтобы просто распознавать нужные элементы на изображении, алгоритм точно определяет область, где они должны находиться. Например, для проверки наличия перчаток, сначала необходимо определить позицию руки человека, подчеркнули в пресс-службе.
На данный момент ученые создали прототип системы контроля за использованием средств индивидуальной защиты. Следующим шагом является разработка дополнительной функции, которая позволит настраивать спецодежду для различных рабочих зон, обеспечивая гибкое соответствие требованиям безопасности труда. Например, в одной зоне могут потребоваться только резиновые сапоги и перчатки, в то время как в другой - каска и защитный жилет.
Внедрение производственной видеоаналитики способствует увеличению уровня безопасности труда при выполнении работ на опасных объектах, снижению производственных травматических случаев, включая летальные и тяжелые травмы.
Источник: nauka.tass.ru
Фото: nsk.kp.ru
