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%
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
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.
Разработка крупной системы
Компьютерное зрение в метрологии
ИИ для промышленности
ИИ-отбор качественных снимков с дронов
Разработка крупной системы
Распознавание QR для контроля сборки и упаковки заказов
Разработка крупной системы
Платформа для регистрации рекламы блогеров и ЕРИР
Разработка крупной системы
Нейросеть для определения возраста: аналитика и безопасность в одном решении
Разработка крупной системы
AI-контроль выкладки свежей рыбы + соблюдение FIFO
Разработка крупной системы
Нейросеть распознаёт пустые полки в магазинах и помогает вовремя их заполнить
Разработка крупной системы
Контроль ношения СИЗ на производстве рыбы
Разработка крупной системы
Автоматизация досмотра багажа и анализа X-ray снимков с помощью ИИ
Сбор и разметка данных для ИИ
Собрали датасет оружия в 1000+ видео
Разработка крупной системы
Машинное зрение измеряет паллеты и передает данные в WMS
Сбор и разметка данных для ИИ
Учим нейросеть распознавать драки, чтобы в вашем городе стало безопаснее
Сбор и разметка данных для ИИ
Разметка данных для беспилотных комбайнов
Экспертная разметка данных
Медицинский датасет МРТ позвоночника для обучения AI
Разработка крупной системы
Как контролировать брак этикетки на работающем конвейере
Экспертная разметка данных для ИИ
Разметка 7000 исследований совместно с врачами-экспертами
Разработка крупной системы
Распознавание номеров автомобиля для въезда на парковку
Разработка крупной системы
ИИ расставляет стеллажи в 10 раз быстрее
Операционный ИТ-аутсорсинг
Команда разметчиков как сервис для маркетплейса
ИИ для образования
Распознавание рукописного текста на экзаменационных бланках с помощью нейросети
Разработка крупной системы
ИИ-система для оценки повреждений автомобилей
Сбор данных для ML и ИИ
Собрали 10 000 уникальных лошадей для биометрии
Разработка крупной системы
ИИ-учет индивидуальной выработки на конвейере
Разработка крупной системы
Цифровой контроль движения вагонов
Разработка крупной системы
От цветка к идеальному букету: ИИ распознает качество роз
Разработка крупной системы
Нейросеть для распознавания 2D чертежей
Разработка крупной системы
Платформа, объединившая поиск блогеров, целевой аудитории и аналитику
Разработка для ритейла
Внедрение видеоаналитики для контроля комплектации товаров на складе
Разработка крупной системы
Нейросеть, которая контролирует бодрость сотрудников аэропорта, чтобы вы улетели в отпуск вовремя
Разработка крупной системы
ИИ контролирует опасные зоны конвейера 24/7
Сбор и разметка данных
AI-мониторинг вечной мерзлоты
Разработка крупной системы
Нейросеть контролирует качество чипсов прямо на конвейере
Разработка для сельского хозяйства
Нейросеть для мониторинга здроровья коров
