Видеоаналитика в промышленности: контроль безопасности и процессов. Охрана труда.
Генеральный директор VizorLabs Василий Долгов отвечает на 10 самых популярных вопросов о внедрении систем видеоаналитики на промышленном предприятии.
О компании "Визорлабс"
Компания
Видеонаблюдение с функциями аналитики или полноценная видеоаналитика?
Выбор между реактивным и проактивным реагированием на события.
- Видеонаблюдение: Система, созданная для служб физической безопасности и предназначенная для решение типовых задач – контроля периметра и пресечения правонарушений. Основное назначение систем видеонаблюдения – хранение видеоархива с большим количеством камер. Системы видеонаблюдения могут быть оснащены простейшими детекторами, цель которых помечать определенные эпизоды видео как подозрительные, тем самым облегчая дальнейшую работу оператора.
- Видеоаналитика: Новый класс продуктов, назначение которых регистрация и анализ широкого круга событий. Предназначены для решения конкретного класса аналитических задач: контроль соблюдения требований охраны труда, накопительный анализ произошедших инцидентов, контроль состояния оборудования, технологических процессов и т.д. Такие продукты могут не только регистрировать, но и предотвращать нежелательные или опасные события, например, в автоматическом режиме отключать оборудование или блокировать доступ в опасную зону.
Готовое решение или кастомная разработка?
Выбор между использованием готового универсального решения видеоаналитики "из коробки" или разработкой кастомного решения под заказчика.
- Готовое решение: Универсальные решения видеоаналитики "из коробки" представляют собой готовые наборы функций и алгоритмов, которые могут быть легко внедрены и использованы. Обычно они включают фиксированный набор предопределенных возможностей, таких как обнаружение движения, подсчет людей, определение зон и многое другое. Готовые решения обладают преимуществами, такими как более низкие затраты на разработку и быстрая реализация. Они также могут быть хорошим выбором для типовых сценариев и небольших проектов.
- Доработка существующего решения: Исполнитель дорабатывает бизнес-логику, добавляет новые отчетные формы, проводит дообучение уже существующих детекторов на стороне заказчика. Например, дообучает готовый классификатор СИЗов под новые задачи: отличать работников энергоцеха от ремонтников, выделять руководство среди линейного персонала, классифицировать подрядчиков по СИЗам и т.д.
- Кастомная разработка: Кастомная разработка предполагает создание системы видеоаналитики, разработанной специально под уникальные требования заказчика. Это позволяет точно адаптировать систему под его конкретные потребности и сценарии использования. Кастомная разработка может включать создание новых алгоритмов, интеграцию с другими системами или разработку пользовательского интерфейса. Этот вариант обеспечивает большую гибкость и функциональные возможности, но может потребовать больше времени и ресурсов для разработки и внедрения.
Серверная аналитика или аналитика на камерах?
Выбор между размещением функций видеоаналитики на камере, использованием распределенной EDGE-аналитики или централизованной обработкой на сервере.
- Аналитика на камере: Аналитика на камере предусматривает обработку видеоданных непосредственно на самой камере. Это позволяет обеспечить быструю реакцию и решение задач в режиме реального времени, не требуя передачи видео на сервер для обработки. Аналитика на камере особенно полезна в ситуациях, где требуется высокая скорость обработки, например, определения скорости и нарушений ПДД. Однако, данный вариант может иметь ограничения по производительности и доступности более сложных функций анализа. Покупая камеры со встроенной аналитикой, заказчик приобретает технологии, которые могут устареть спустя полгода. Возможности компьютерного зрения стремительно развиваются, качество аналитики скачкообразно растет: каждые 3-4 месяца появляются новые алгоритмы, а производительность вычислителей для компьютерного зрения удваивается каждые два года. Таким образом, заплатив высокую цену за умные камеры (которые стоят, как минимум, в 2-3 раза дороже обычных), через пару лет заказчик будет использовать их как обычные, так как встроенные алгоритмы уже не будут удовлетворять будущим потребностям бизнеса.
- EDGE-аналитика: EDGE-аналитика предполагает выполнение анализа видеоданных на компактном сервере или специальном вычислителе, как правило, расположенном неподалеку от источника видеосигнала. Такой подход позволяет обрабатывать данные с камер (обычно от 3х до 10) на месте, передавая на сервер только результат обработки, тем самым сокращая нагрузку на центральный сервер и уменьшая задержки в передаче информации. Такой вариант может быть предпочтительным при ограничениях пропускной способности сети. Поскольку EDGE-устройства представляют собой универсальные промышленные компьютеры с ускорителем для нейронных сетей, на них возможно загружать новые алгоритмы и ускорители в течении длительного периода эксплуатации.
- Серверная аналитика: Серверная аналитика предполагает обработку видеоданных на центральном сервере. Это позволяет обрабатывать информацию с нескольких источников видеосигнала и предоставлять более сложные функции анализа, такие как распознавание лиц, определение аномального поведения и детектирование объектов. Серверная аналитика обеспечивает более высокую вычислительную мощность, гибкость и возможность обработки данных в реальном времени, однако, требует наличия централизованной инфраструктуры и надежной высокоскоростной сети для передачи видеоданных.
Видеоаналитика в облаке или в закрытом контуре?
Выбор между использованием облачного сервиса для обработки видеоданных или развертыванием системы видеоаналитики в закрытом контуре заказчика.
- Видеоаналитика в облаке: Облачный сервис предоставляет возможность хранить, обрабатывать и анализировать видеоданные удаленно на серверах провайдера облачных услуг. Это позволяет осуществлять масштабируемую обработку больших объемов видео и использовать высокопроизводительные алгоритмы анализа. Облачное решение обеспечивает возможность доступа к системе из любого места, автоматические обновления и поддержку со стороны провайдера. Однако для использования облачного сервиса требуется надежное и быстрое соединение между инфраструктурой заказчика и ЦОДом, где развернуты компоненты облачного решения, а также обеспечение безопасности и конфиденциальности передаваемых по внешним каналам данных.
- Видеоаналитика в закрытом контуре: Развертывание системы видеоаналитики в закрытом контуре предусматривает установку и обработку видеоданных непосредственно на инфраструктуре заказчика. Это может включать локальные серверы, хранилища данных и вычислительные ресурсы. Развертывание в закрытом контуре обеспечивает больший контроль над данными и безопасностью, а также позволяет более тесно интегрироваться с другими системами и приложениями заказчика. Однако для этого варианта требуется наличие адекватной инфраструктуры и возможности обеспечения достаточной вычислительной мощности для обработки видео.
Видеообработка в режиме реального времени или постобработка?
Выбор между проведением анализа и обработки видеоданных в режиме реального времени или после записи для последующего анализа.
- Видеообработка в режиме реального времени: Видеообработка в режиме реального времени предполагает анализ и обработку видеоданных непосредственно поступающих видеопотоков. Это позволяет почти мгновенно (от 0,1 секунды) реагировать на события и выполнять действия практически в реальном времени, например, обнаруживать нарушения или отправлять уведомления о событиях. Вариант подходит для ситуаций, где требуется оперативное принятие решений и реакция на происходящие события.
- Постобработка: Постобработка видео предусматривает запись видеоданных и их последующие анализ и обработку после завершения записи. Это может быть полезным в ситуациях, где требуется более глубокий анализ, высокая точность или применение сложных алгоритмов, которые могут быть ресурсоемкими. Постобработка позволяет осуществлять детальный анализ видео с использованием расширенных алгоритмов и дополнительной обработки. Постобработка может осуществляться, например, в ночное время суток, когда не требуется оперативная реакция со стороны персонала.
Дообучение нейросети силами заказчика или силами разработчика?
Выбор между дообучением нейросети заказчиком самостоятельно или с привлечением разработчика.
- Дообучение нейросети силами заказчика: Дообучение нейросети силами заказчика предполагает возможность самостоятельно расширять и улучшать функциональность системы видеоаналитики путем дообучения предварительно обученных нейронных сетей. Это может включать добавление новых классов объектов, обучение модели на специфических данных заказчика или адаптацию модели под конкретные сценарии использования. Дообучение силами заказчика позволяет гибко контролировать процесс обучения и обновления модели, но требует глубоких знаний и профильных специалистов: дата-саентистов, специалистов по компьютерному зрению и разметчиков. Передача датасетов в облачные ресурсы разметки сильно снижает её качество и несет риски утечки чувствительной информации. А передача разметки на аутсорсинг приводит к затратам, сопоставимым с ценой дообучения силами самого разработчика системы.
- Дообучение нейросети силами разработчика: Дообучение нейросети силами разработчика предусматривает привлечение специалистов по разработке и машинному обучению для выполнения дообучения модели. Разработчик может проанализировать требования заказчика, создать оптимальную архитектуру нейросети и провести необходимое обучение модели на основе данных заказчика. Дообучение силами разработчика обеспечивает высокую экспертизу и гарантию результата, но может требовать дополнительных затрат на услуги разработчика.
Набор отдельных детекторов или один комплексный детектор?
Выбор между использованием набора разных детекторов, где каждый детектор обрабатывается последовательно, или применением одного комплексного детектора, который способен параллельно обрабатывать разные типы событий.
- Набор разных детекторов: Использование отдельных детекторов предполагает, что каждый детектор в наборе специализируется на обнаружении конкретного типа объекта. При анализе видеопотока каждый детектор обрабатывается последовательно, что означает, что каждый тип объекта обнаруживается отдельно. В результате обработка набора разных детекторов может занимать больше времени, так как каждый детектор требует отдельного процесса обработки. Требования к вычислительным мощностям растет пропорционально количеству детекторов.
- Один комплексный детектор: Использование одного комплексного детектора предполагает использование модели или алгоритма, способного параллельно обрабатывать различные типы объектов. Такой детектор может обнаруживать разные типы объектов в видеопотоке одновременно, что уменьшает время обработки. Обработка происходит параллельно, что позволяет сократить время анализа видеоданных. У такого детектора есть и ограничение в том, что он специализирован под заказчика и требует более сложной процедуры дообучения.
Видеоаналитика на стационарных или на переносных камерах?
Выбор между использованием видеоаналитики на стационарных камерах, установленных на постоянной основе, или на мобильных камерах, которые могут быть перемещены и установлены в разных местах по необходимости.
- Видеоаналитика на стационарных камерах: Видеоаналитика на стационарных камерах предоставляет возможность проводить анализ видеоданных, получаемых от камер, установленных на постоянной основе. Такие камеры обычно имеют устойчивую фиксацию и питание, что может способствовать более надежной и точной работе алгоритмов видеоаналитики. Это может быть полезно для постоянного наблюдения и анализа определенных областей или объектов.
- Видеоаналитика на переносных камерах: Видеоаналитика на мобильных камерах позволяет проводить анализ видеоданных, получаемых от камер, которые могут быть перемещены и установлены в разных местах по требованию. Мобильные камеры могут быть использованы для анализа видеопотока в труднодоступных областях или других удаленных местах, где отсутствует электропитание, с помощью аккумулятора. Это делает их подходящими для мониторинга в условиях, где доступ к электричеству ограничен или нестабилен. Использование мобильных камер и комплексов обработки позволяет сократить количество устанавливаемых на территории предприятия камер, а значит, снизить стоимость владения системой.
Шаблонная или запатентованная технология?
Выбор между использованием "шаблонной" видеоаналитики, основанной на типовых алгоритмах и методах, или запатентованной видеоаналитики, представляющей собой инновационные разработки и решения с высоким качеством данных.
- Шаблонная видеоаналитика: "Шаблонная" видеоаналитика использует общедоступные алгоритмы и методы анализа видеоданных, которые могут быть найдены в свободном доступе в интернете. Такие алгоритмы широко распространены, но имеют большое количество ошибок, демонстрируют низкую точность и надежность. Типовая видеоаналитика может быть более доступной с точки зрения цены, но ограничивается скудным набором функций и возможностей.
- Запатентованная видеоаналитика: Запатентованная видеоаналитика представляет собой инновационные разработки и решения, которые обладают высоким качеством данных и уровнем точности. Они защищены патентами и предлагают более продвинутые алгоритмы, методы и функции, которые могут быть оптимизированы для конкретных сценариев использования. Запатентованная видеоаналитика более стабильна, предоставляет надежные результаты и повышенную эффективность по сравнению с общедоступными алгоритмами.
Установка новых видеокамер или работа с уже существующими?
Выбор между установкой новых видеокамер или подключение к уже существующей инфраструктуре заказчика.
- Установка новых видеокамер: Использование дорогих новых видеокамер предполагает приобретение и установку последних моделей видеокамер с передовыми технологиями и возможностями. Новые видеокамеры могут предоставлять более высокое качество изображения, расширенные функции видеоаналитики и повышенную надежность. Однако, использование современных видеокамер может потребовать значительных инвестиций и замены существующего оборудования.
- Подключение к уже существующим камерам: Этот вариант может быть полезен, если у заказчика уже есть установленные камеры и нет необходимости в их замене. Использование существующих камер может быть более экономически выгодным и удобным, поскольку не требуется дополнительных расходов на приобретение нового оборудования. При этом запатентованные алгоритмы "правильной" видеоаналитики обеспечивают точность детектирования объектов от 95% во всех ракурсах, на видеопотоке разрешением от 640*480 пикселей даже на старых камерах.
Промышленные системы VizorLabs внедрены в таких компаниях, как Росэнергоатом, ЕВРАЗ, ГазпромНефть, ЛУКОЙЛ, УГМК и многих других. Технология VizorLabs обеспечивает контроль безопасности на 9 атомных станциях в России. Внедрение решения на АЭС позволило снизить частоту нарушений ТБ и ПБ в десять раз.
В библиотеке VizorLabs более 100 готовых к применению детекторов, специально разработанных для типовых промышленных процессов. Решение VizorLabs отличают уникальные запатентованные технологии: высокопроизводительный комплексный детектор, антиспам-фильтр, функция "отложенный онлайн" и многие другие.
Платформа VizorLabs разработана в России, входит в Единый реестр отечественного ПО и является аналогом зарубежных решений в сфере промышленной видеоаналитики от таких компаний как IBM, CISCO, Honeywell, Axis и др.