Мы используем файлы cookie для быстрой и удобной работы сайта. Выберите, какие файлы cookie вы разрешаете нам использовать. Подробнее в Политике конфиденциальности.
We use cookies to ensure our website works quickly and easily. Choose which cookies you allow us to use. Learn more in our Privacy Policy.
Обсудить проект
Отправьте запрос, и наши специалисты свяжутся с вами в течение 1 часа
Нажимая кнопку «Отправить», Вы даете однозначное согласие на обработку своих персональных данных в объеме и с целями, определенными Политикой в отношении обработки персональных данных.
Discuss the project
Send a request and our specialists will contact you within 1 hour.
By clicking the "Send" button, you give your unambiguous consent to the processing of your personal data to the extent and for the purposes defined in the Personal Data Processing Policy.
Детектирование нарушений техники безопасности
15
30
сократилось среднее время обнаружения нарушения
в
в
снизилось время формирования отчетности
раз
раз
Заказчик
Крупный оператор магистральных нефтепроводов
ВЫЗОВЫ/ОСОБЕННОСТИ
различные, в том числе нестандартные, кейсы определения нарушений
разнообразие условий эксплуатации спецтехники
очень низкое качество видеоданных
обработка больших объемов данных для обучения моделей
Разработка системы для автоматизированного выявления нарушений техники безопасности на основе анализа видеоданных, получаемых с видеорегистраторов установленных на спецтехнике
Задача
Техническое решение
1. Провели анализ и спроектировали клиент-серверную архитектуру системы
2. Создали автоматический пайплайн подготовки видеоданных для обучения моделей
3. Обучили нейросетевые модели для различных задач обнаружения нарушений, например: отсутствие средств индивидуальной защиты, пребывание работников в опасной зоне
4. Разработали фронтенд, клиентская часть приложения, на языке React, с авторизацией доступа и выводом отчетов по результатам обработки
5. Реализовали бэкенд, серверная сторона решения на базе Python
6. Провели оценку качества работы системы на тестовых данных (90% - средняя точность определения нескольких классов нарушений)
7. Обеспечили развертывание системы с помощью docker compose
Бизнес-ценности
Автоматизация процессов и сокращение трудозатрат
система существенно сокращает время и ресурсы на анализ видеоданных, позволяет сотрудникам охраны труда сосредоточиться на более важных задачах. Среднее время обнаружения нарушения сократилось в 15 раз
идентификация факторов, угрожающих безопасности и надежности эксплуатации магистральных нефтепроводов, что способствует снижению рисков аварий и инцидентов
Мониторинг и снижение времени формирования отчетности в 30 раз
возможность формирования отчетов и уведомлений о выявленных нарушениях позволяет оперативно реагировать на изменения и принимать меры по устранению проблем
Инновационные технологии
использование искусственного интеллекта для выявления нарушений демонстрирует стремление компании к внедрению современных технологий и повышению конкурентоспособности на рынке
улучшение качества и скорости контрольно-надзорных операций, что способствует повышению общей эффективности работы организации
Повышение безопасности
Эффективность контрольно-надзорных операций
Нажимая кнопку «Отправить», вы даете однозначное согласие на обработку своих персональных данных в объеме и с целями, определенными Политикой в отношении обработки персональных данных.
Можно прикрепить три файла размером до 3 Мб каждый. Форматы: doc, docx, pdf, ppt, pptx
Разработка программного обеспечения и решений Big Data
Отправьте запрос, и генеральный директор свяжется с вами в течение 1 часа
Выберите удобный способ связи
Сообщение об успешной отправке!