02. Задача проекта
Распознавание погрузчиков на складах, снижаем риск травм работников
Отслеживание перемещений транспорта по территории производственного цеха/склада и предупреждение сотрудников через световую индикацию на светофоре01. Про заказчика
Топ три в России по производству металлургической продукции, один из крупнейших в мире производителей глинозема и выплавке металлов
03. Как мы решали задачу
0 1
Сбор и разметка видеозаписей с привязкой к погодным условиям и состоянию ворот (открыты, закрыты).0 2
Интеграция с интернет-реле и светофором для отправки индикации об опасности при появлении погрузчика в выделенной области.0 3
Обучение модели распознавания погрузчика и человека в кадре, дообучение на 10 000 видео.0 4
Настройка интеграции с почтовым сервисом заказчика для отправки агрегированных отчетов.0 5
Добавление админ-панели для управления областями на камерах, просмотра журнала событий и управления пользователями.0 6
Тестирование, развитие и поддержка стабильного продукта на дистанции.Интересный факт
Для максимальной точности детекции погрузчика и человека подбирались оптимальные размеры объектов в кадре в пикселях для срабатывания ИИ.
04. Как это работает
1 Система забирает RTSP поток с камер со склада и разбивает его на кадры.
2 Происходит анализ QR-кода на предмет открытых ворот, чтобы погрузчик мог заехать.
3 Нейросеть в случае открытых ворот находит людей и погрузчик на кадрах.
4 Если они расположены близко друг к другу, то передается сигнал на светофор.
5 Клиент получает отчеты по каждому складскому цеху в части количества опасных ситуаций.
05. Наша нейросеть vs ручная проверка
- Количество выявленных опасных ситуацийМесяцы после внедрения Системы
Ось Y - Количество выявленных опасных ситуаций Ось X - Месяцы после внедрения Системы
Item 1 of 1
06. Проблемы и их решение
Детекция открытых ворот
Для определения погрузчика на одной из камер важен сам факт того, что двери открыты, а значит погрузчик может туда заехать. Были разные подходы к выявлению факта открытых дверей.
Фотографии
Решение: статичный QR-код
Самым простым и надёжным оказался способ детекции QR-кода, если он есть в кадре — значит двери закрыты, а если эта открытая дверь его заслоняет, то значит погрузчик может заехать.
Фотографии
Схожие с погрузчиком объекты
В объектив часто попадали непонятные предметы по форме, которые отдаленно напоминали погрузчик и вызывали ложные срабатывания, в том числе влияли и погодные условия.
Решение: Дообучение + ROI на камерах
Добавили возможность выделения зон интересов на камерах, чтобы не учитывать лишние области в кадре для детекции. Также помогло дообучение системы распознавания на новых данных, точность близка к 98%.
07. Ценность проекта
Универсальность
Нейронная сеть позволяет работать различными типами оборудования, нет привязки к камерам.Эффективность охраны труда
Значительное сокращение расходов на лечение сотрудников из-за травм в рабочем процессе.Повышение % выполнения плана
За счет оперативных отчетов и уведомлений от системы в режиме онлайн повысилась эффективность рабочего процесса.Гибкость к доработкам
Система демонстрирует свою эффективность даже в сложных условиях, но также доступна возможность внесения изменений и адаптация под новые задачи.08. Команда, которая
внедрила проект
Техлид
Константин Порошкин
Backend-Lead
Виктор Дупляков
Менеджер проекта
Олег Клебан
Аналитик
Федор Головин
Computer Vision инженер
Роман Гаев
DevOps
Дмитрий Соркин
Куратор команды разметки
Марк Яговкин
09. Планы на будущее
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 нейросети
Нейросеть для мониторинга здоровья коров на ферме
Разработка крупной системы
ИИ-система для оценки повреждений автомобилей
Разработка крупной системы
Автоматизация досмотра багажа и анализа X-ray снимков с помощью ИИ
Разработка крупной системы
Платформа для регистрации рекламы блогеров и единого реестра интернет-рекламы
Разработка крупной системы
Система распознавания спецтранспорта и автомобильных номеров для парковок и ТЦ
Разработка крупной системы
Нейросеть, которая контролирует бодрость сотрудников аэропорта, чтобы вы улетели в отпуск вовремя
Сбор данных для обучения ИИ
Учим нейросеть распознавать драки, чтобы в вашем городе стало безопаснее
Сбор данных для обучения ИИ
Нейросеть для распознавания огнестрельного оружия для систем безопасности
Разработка крупной системы
Нейросеть для определения возраста в системах безопасности и анализа аудитории
Разработка нейросети
Распознавание рукописного текста на экзаменационных бланках с помощью нейросети
Разработка крупной системы
Нейросеть, которая распознаёт пустые полки в магазинах и помогает вовремя пополнять запасы
Разработка крупной системы
Платформа на базе ИИ для определения целевой аудитории и аналитики блогеров
Разработка крупной системы
Распознавание погрузчиков и работников на складе для снижения рисков и травматизма
Разработка крупной системы
Внедрение машинного зрения для идентификации паллет и расчета габаритов
Разработка нейросети
Повышаем качество снимков с дронов, чтобы повысить точность анализа и распознавания полученных изображений
Разработка крупной системы
Оптимизация расстановки стеллажей с помощью ИИ и машинного зрения
Внутренняя разработка
NeuroVision — платформа видеоаналитики с готовыми модулями.
Разработка крупной системы
Внедрение видеоаналитики для контроля комплектации товаров на складе
Разработка крупной системы
OCR и распознавание 2D-чертежей для расчёта деталей
Разработка крупной системы
AI-видеоаналитика и распознавание QR для контроля сборки и упаковки заказов на складе
Разработка крупной системы
AI-контроль выкладки свежей рыбы + соблюдение FIFO
