Логистика, промышленность, охрана труда

ИИ-система распознавания людей в зоне работы погрузчика

Автоматический контроль опасных ситуаций при движении погрузчиков с онлайн-предупреждением персонала и аналитикой инцидентов в промышленных цехах и складских комплексах.

NDA
Заказчик Крупная промышленная группа (NDA), входит в топ-3 в России по производству металлургической продукции и один из крупнейших мировых производителей глинозёма и металлов
Задача Снижение травматизма на производственных и складских объектах за счёт внедрения ИИ и автоматического выявления опасных ситуаций при движении погрузчиков и персонала.

О проекте

ИИ-система видеоаналитики для контроля движения погрузочной техники и персонала в зонах повышенного риска. 

Решение в реальном времени выявляет опасные сценарии, автоматически оповещает сотрудников и формирует данные для управляемого контроля безопасности и операционных процессов.

NDA
Заказчик Крупная промышленная группа (NDA), входит в топ-3 в России по производству металлургической продукции и один из крупнейших мировых производителей глинозёма и металлов
Задача Снижение травматизма на производственных и складских объектах за счёт внедрения ИИ и автоматического выявления опасных ситуаций при движении погрузчиков и персонала.

на 25%

больше эпизодов попадает в управляемый контур контроля по сравнению с ручным наблюдением.
1
Фиксация рабочих сценариев на объекте
Определили реальные траектории движения погрузчиков, зоны пересечения с персоналом и точки установки камер, где контроль критичен для безопасности и процессов.
2
Edge-архитектура и интеграция с инфраструктурой
Построили локальную систему обработки видеопотоков с подключением камер, интернет-реле и светофорной индикации без вмешательства в действующие процессы.
3
Обучение и адаптация CV-модели под объект
Настроили модель распознавания погрузчиков и людей с учётом геометрии сцены, зон интереса и реальных условий эксплуатации.
4
Контур управления и контроля
Реализовали интерфейс для настройки зон, просмотра событий, управления пользователями и анализа зафиксированных ситуаций.
5
Промышленный запуск и сопровождение
Провели тестирование, запустили систему в эксплуатацию и обеспечили удалённую поддержку и развитие решения.

Точность ИИ здесь зависела не от модели, а от физики сцены

Мы экспериментально определили минимальный и оптимальный размер погрузчика и человека в пикселях, чтобы выбрать правильные точки установки камер и добиться стабильной детекции.

Технологический стек

Frontend

Интерфейс пользователя: отчеты, графики, панели управления

Backend

Логика обработки и базовые компоненты системы

ML

Модели и фреймворки для обучения

Вызовы и решения

Контроль доступности проезда для погрузчика

Для принятия корректного решения системе было критично понимать, открыты ли ворота и может ли погрузчик заехать в зону. Классические методы компьютерного зрения давали нестабильный результат из-за изменений освещения, ракурса и погодных условий.
РЕШЕНИЕ

Использовали статичный QR-код как маркер состояния ворот

Если код присутствует в кадре — ворота закрыты, если перекрыт объектом — открыты. Это обеспечило детерминированное и устойчивое определение состояния сцены без усложнения модели.

Ложные срабатывания из-за схожих объектов в кадре

В кадр попадали объекты, визуально схожие с погрузчиком, что приводило к ложным срабатываниям и снижало доверие к системе со стороны персонала.
РЕШЕНИЕ

Ввели настройку зон интереса (ROI) на уровне камер

Это позволило исключить нерелевантные области из анализа и повысить стабильность работы системы в реальных условиях эксплуатации.

Эксплуатация системы без роста нагрузки на персонал

Для промышленного внедрения было важно, чтобы система не требовала постоянного ручного контроля, сложной поддержки и отдельной ИТ-команды на объекте.
РЕШЕНИЕ

Реализовали веб-интерфейс конфигурации и мониторинга

Настройка камер и зон, управление пользователями, автоматическая проверка работоспособности компонентов и сбор статистики. Это позволило встроить систему в существующие процессы без увеличения операционной нагрузки.

100% локально

обработка данных на объекте

24/7 контроль

безопасность и снижение (предотвращение) штрафов

1 интерфейс

для управления системой

Команда, которая внедрила проект

Виктор Дупляков
Full-stack разработчик
Константин Порошкин
ML-инженер
Фёдор Головин
Project Manager
Дмитрий Соркин
DevOps-инженер
Марк Яговкин
Руководитель разметки данных
Михаил Моисеев
CV-инженер

Планы на будущее:
Масштабирование системы на новые объекты и расширение логирования событий.

Готовые проекты

Наша команда с 2017 года успешно реализовала 60 проектов с искусственным интеллектом. Тут собраны наши лучшие работы, про которые мы можем рассказать, про некоторые совсем немного, а некоторые мы вообще не можем тут упомянуть из-за NDA. Но готовы применять опыт в разработке нейросетей для ваших задач.

bracket
Разработка крупной системы
Цифровой контроль движения вагонов
кейс автоматическое распознавание номеров вагонов.jpg
Разработка крупной системы
От цветка к идеальному букету: ИИ распознает качество роз
контроль качества роз.jpg
Разработка крупной системы
ИИ-учет индивидуальной выработки на конвейере
Система видеоаналитики для учета индивидуального KPI на конвейерных линиях.jpg
Сбор и разметка данных для ИИ
Разметка данных для беспилотных комбайнов
Кейс создания датасета для комбайнов.png
Разработка крупной системы
Как контролировать брак этикетки на работающем конвейере
Автоматизация контроля дефектов этикетирования на высокоскоростных линиях .png
Экспертная разметка данных
Медицинский датасет МРТ позвоночника для обучения AI
Медицинский датасет из 500 000 МРТ-снимков.jpg
Операционный ИТ-аутсорсинг
Команда разметчиков как сервис для маркетплейса
Разметка данных для маркетплейса.jpg
Сбор данных для ML и ИИ
Собрали 10 000 уникальных лошадей для биометрии
Создание биометрической базы на 10000 лошадей.jpg
Экспертная разметка данных для ИИ
Разметка 7000 исследований совместно с врачами-экспертами
medtech-ai-medical-data-annotation.png
Разработка крупной системы
Распознавание номеров автомобиля для въезда на парковку
parkCloud.png
Разработка крупной системы
Нейросеть, которая контролирует бодрость сотрудников аэропорта, чтобы вы улетели в отпуск вовремя
wekey.webp
ИИ для образования
Распознавание рукописного текста на экзаменационных бланках с помощью нейросети
ocr-documents-case.png
Разработка крупной системы
ИИ расставляет стеллажи в 10 раз быстрее
rack-planning-case.png
Разработка крупной системы
ИИ-система для оценки повреждений автомобилей
damage-detection-case.png
Разработка крупной системы
Платформа, объединившая поиск блогеров, целевой аудитории и аналитику
advertisingPlatform.webp
Разработка крупной системы
Распознавание QR для контроля сборки и упаковки заказов
warehouse-vision-qr.png
ИИ для промышленности
ИИ-отбор качественных снимков с дронов
copterDefectDetection.webp
Разработка крупной системы
Нейросеть распознаёт пустые полки в магазинах и помогает вовремя их заполнить
productDetection.png
Разработка крупной системы
ИИ-контроль опасных ситуаций при движении погрузчиков
workplaceInjuriesDetection.webp
Разработка крупной системы
Машинное зрение измеряет паллеты и передает данные в WMS
pallet.png
Разработка крупной системы
Нейросеть для определения возраста: аналитика и безопасность в одном решении
age.webp
Сбор и разметка данных для ИИ
Учим нейросеть распознавать драки, чтобы в вашем городе стало безопаснее
fighting.webp
Сбор и разметка данных для ИИ
Собрали датасет оружия в 1000+ видео
weapon.webp
Разработка крупной системы
Платформа для регистрации рекламы блогеров и ЕРИР
platform.png
Разработка крупной системы
Автоматизация досмотра багажа и анализа X-ray снимков с помощью ИИ
astrophysics.png
Разработка для сельского хозяйства
Нейросеть для мониторинга здроровья коров
ии мониторинг здоровья коров-1.jpg
Разработка крупной системы
AI-контроль выкладки свежей рыбы + соблюдение FIFO
ai-fresh-fish-vision.png
Разработка для ритейла
Внедрение видеоаналитики для контроля комплектации товаров на складе
warehouse-order-check.png
Разработка крупной системы
Нейросеть для распознавания 2D чертежей
ai-drawing-recognition.jpg

Создадим проект мечты вместе

Напишите нам в Telegram о подробностях вашего проекта, и мы проведем бесплатную консультацию по автоматизации вашего бизнеса