Я даю Согласие на обработку файлов cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности. В случае отказа от обработки cookie я проинформирован о необходимости прекратить использование Сайта или отключить файлы cookie в настройках браузера.
OK
КЕЙС ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ ML SENSE

Контроль СИЗ и курения на судостроительном производстве

  • »
  • »

О клиенте

Завод по строительству и обслуживанию пассажирских электросудов.

Задача

Судостроительное производство относится к отраслям с повышенным риском травматизма. Сварка, работа на высоте, контакт с агрессивными веществами — всё это требует обязательного применения средств индивидуальной защиты (СИЗ). Ручной контроль соблюдения требований охраны труда на крупном предприятии физически невозможен: инспектор не может одновременно находиться в десятках рабочих зон.

Нужно было разработать автоматизированную систему, чтобы:
  • Определять наличие или отсутствие обязательных СИЗ у каждого сотрудника в кадре.
  • Фиксировать нарушения требований охраны труда, курение, а также огневые работы без надлежащей защиты.
  • Мгновенно отправлять уведомления начальнику участка на мобильный телефон — с фотоподтверждением нарушения.

Какие СИЗ надо определять:
  • Каска
  • Подбородочный ремень
  • Защитные очки
  • Перчатки
  • Наушники
  • Респиратор
  • Защитная куртка
  • Защитные штаны
  • Сигнальный жилет
  • Страховочная привязь

Решение

Для автоматизации контроля охраны труда на предприятии используется платформа ML Sense — система видеоаналитики на базе машинного зрения и искусственного интеллекта. Платформа разработана специально под задачи промышленной безопасности и производственного мониторинга в режиме реального времени.
Задачи промышленной безопасности и производственного мониторинга в режиме реального времени
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense

Как работает система

  • Подключение к существующим камерам — никакой замены или модернизации инфраструктуры видеонаблюдения не требуется.
  • Анализ видеопотока в реальном времени — нейросеть непрерывно обрабатывает изображение с каждой камеры.
  • Распознавание сотрудников и СИЗ — система определяет, какие средства защиты надеты, а какие отсутствуют.
  • Контроль огневых работ и курения — автоматическая фиксация потенциально опасных ситуаций.
  • Зональная проверка страховочной привязи — система знает, в каких зонах привязь обязательна, и контролирует её наличие именно там.
  • Push-уведомления с фото/видео — при нарушении начальник цеха получает оповещение на телефон в течение секунд.
В результате получается полноценная система контроля средств индивидуальной защиты без капитальных затрат на инфраструктуру.

Технические сложности проекта

Технические сложности проекта
Главное ограничение — качество и расположение существующих камер. Изначально они устанавливались под задачи общей охраны периметра, а не под детектирование СИЗ.

Ракурс не всегда позволяет надёжно распознать элементы экипировки.
Мелкие детали — очки, респираторы, перчатки — требуют более высокой детализации изображения.
Сложные условия съёмки: сварочные блики, пыль, перепады освещения, частичное перекрытие фигур.

Для повышения точности в критических зонах запланирована точечная корректировка углов обзора существующих камер.

Результат

Предприятие получает снижение числа нарушений по СИЗ, сокращение риска производственных травм и устойчивый рост дисциплины — без расширения штата инспекторов и ручных обходов.