Видеоаналитика для предотвращения несчастных случаев

Обычная схема на производстве выглядит так. Произошла травма. Собрали комиссию. Написали акт. Провели внеплановый инструктаж. Через полгода история повторяется, только с другим человеком и в другом цехе.

Это реактивная модель. Она работает с последствиями, а не с причинами. Ответственные сотрудники узнают о нарушении тогда, когда его уже нельзя предотвратить.

Проактивное управление безопасностью устроено иначе. Система фиксирует нарушение в момент, когда человек снял каску или зашёл в опасную зону, а не после того, как это привело к травме.

В 1930-х годах страховой аналитик Герберт Генрих изучил тысячи производственных происшествий и вывел закономерность. На одну травму с потерей трудоспособности приходится около 29 мелких травм и почти 300 ситуаций без последствий. Пирамида Генриха, она же пирамида происшествий, показывает простую вещь. Серьезная травма редко случается внезапно. Ей предшествует множество мелких сигналов, которые чаще всего никто не записывает.

Отсюда логика профилактики. Чем больше мелких нарушений и опасных ситуаций попадает в поле зрения, тем ниже шанс, что где-то в основании пирамиды вырастет травма. Проблема в том, что человек физически не может фиксировать всё. Мастер цеха не смотрит на сотню камер одновременно. Здесь и подключается видеоаналитика.

Для системы видеоаналитики опасное событие — это отклонение от заданного правила безопасности, которое видно на видео. Несколько типичных примеров:

Каждое такое событие система распознает как класс объектов и действий, для которого заранее настроено правило. Это и есть основа детекции опасных событий.

Камера передаёт поток нейросети. Нейросеть находит на кадре объекты — людей, технику, средства защиты — и определяет их положение относительно заданных зон.

Дальше срабатывает правило. Например: человек в зоне А без каски дольше трёх секунд. Если условие выполняется, система подает сигнал на пост охраны, в мессенджер или на экран диспетчера. В некоторых сценариях включается звуковое оповещение прямо в цехе или на площадке.

Такие системы обнаружения опасных событий работают в режиме реального времени и не требуют, чтобы человек постоянно смотрел на экран. Задача оператора — реагировать на уже отфильтрованные сигналы, а не искать нарушения вручную.

Отдельный класс сценариев — видеоаналитика обнаружение дыма. Система распознает признаки задымления на ранней стадии, до срабатывания обычных пожарных датчиков, и передаёт сигнал раньше, чем ситуация станет критической.

Near miss — это ситуация, которая могла закончиться травмой, но не закончилась. Человек прошел слишком близко к работающему конвейеру. Груз качнулся рядом с рабочим. Водитель погрузчика совершил опасный маневр. По классической логике пирамиды Генриха именно такие случаи составляют основание пирамиды и дают больше всего материала для профилактики.

Система Near miss на основе видеоаналитики фиксирует подобные события автоматически. Раньше о подобной ситуации узнавали, только если сотрудник или его коллега сам о ней сообщал. Видеоаналитика исключает эту зависимость от человеческого фактора. Событие попадает в статистику независимо от того, захотел кто-то о нём рассказывать или нет.

Первое, с чем сталкивается любое предприятие при внедрении, — ложные тревоги. Система путает спецодежду с определённым рисунком с отсутствием СИЗ, отражение на металле принимает за человека, дым от сварки — за пожар. Если ложных срабатываний много, персонал перестает им доверять и начинает игнорировать сигналы. Это сводит на нет весь смысл системы.

Решается проблема на этапе обучения модели. Нейросеть дообучают на реальных кадрах конкретного производства. Освещение, ракурсы камер, спецодежда, оборудование — всё это учитывается при разработке.

Дальше важна не разовая настройка, а постоянное сопровождение. Модель дообучают по мере поступления новых данных, разбирают спорные случаи вместе с заказчиком и практически исключают ложные срабатывания системы.

На каждой площадке набор правил и опасных зон может быть индивидуальным.

Каждое зафиксированное событие — это не только сигнал тревоги, но и запись в базе. Со временем накапливается статистика, где именно, когда и как часто происходят нарушения. Это меняет работу службы охраны труда. Вместо общих инструктажей появляется адресная работа. Если видно, что нарушения СИЗ чаще всего происходят в одну смену или в одной зоне, туда и направляют внимание.

Отчеты для руководства формируются автоматически, без ручного сбора данных из журналов. Автоматическое обнаружение инцидентов превращается из точечного оповещения в источник управленческих решений.

Травма на производстве почти никогда не возникает на пустом месте. Ей предшествуют десятки мелких нарушений, которые обычно остаются незамеченными. Пирамида Генриха показывает, что работа с основанием этой пирамиды снижает риск серьезных происшествий сильнее, чем разбор уже случившихся травм.

Видеоаналитика закрывает главный пробел реактивного подхода. Она фиксирует нарушение в момент, когда оно произошло, а не тогда, когда о нём узнали. Система не заменяет службу охраны труда. Она снимает с людей задачу, с которой человек физически не справляется — смотреть на десятки камер одновременно и ничего не упускать.

Результат — не разовое снижение травматизма, а мгновенное оповещение о потенциально опасном событии и предотвращение последствий, на основе которого можно менять процессы, а не только реагировать на последствия.