Год реализации: 2021

Локация: Город Якутск

Ключевая технология: Компьютерное зрение, нейросети, Edge computing

Задача мониторинга крупных промышленных и коммунальных объектов осложняется их масштабом и удаленностью ключевых зон. Оборудование свалки и подъездных путей десятками камер — необходимый, но недостаточный шаг. Круглосуточный контроль оператором десятков видеопотоков неизбежно приводит к снижению внимания, что чревато пропуском опасного события, например, возгорания.

Заказчик (структуры, отвечающие за городскую инфраструктуру г. Якутска) поставил задачу создать централизованную систему мониторинга, способную автоматически выявлять проблемные ситуации. Нашей студии IT‑Kitchen предстояло разработать и внедрить решение, которое бы работало «в поле», в тяжелых климатических условиях.

Наше решение

Мы создали комплексную систему, где на ключевых точках свалки были установлены камеры с высокой разрешающей способностью и ИК-подсветкой. «Мозгом» системы стали промышленные Edge-компьютеры, которые обрабатывали видеопоток на месте, передавая оператору только сигнал тревоги и короткий видеоклип с событием.

Ключевые алгоритмы, которые мы реализовали:

· Детекция техники и людей. Система автоматически фиксировала появление единиц спецтехники в запрещенных зонах и приближение людей к опасным участкам.

· Контроль возгораний. Алгоритмы компьютерного зрения обучены распознавать ранние признаки возгорания — дым и открытое пламя.

· Мониторинг свалочных газов. Интеграция с датчиками газоанализа для раннего обнаружения превышения метана и других опасных веществ.

Цифры и результаты

1. Снижение операционной нагрузки. Автоматизация первичного анализа видеопотоков сократила нагрузку на операторов, которые могли сосредоточиться на проверке событий, отмеченных системой как критичные.

2. Предотвращение пожаров. Система детектировала возгорания на ранней стадии, что позволяло оперативно направлять средства для тушения и предотвращать крупные пожары.

3. Повышение безопасности персонала. Автоматический контроль соблюдения границ опасных зон снизил риск травматизма.

Этот проект стал для нас важным этапом. На практике мы подтвердили, что современные ИИ-решения могут эффективно работать в экстремальных температурных условиях — камеры и оборудование сохраняли работоспособность даже при -40°C, а алгоритмы сохраняли высокую точность. Опыт, полученный на этом объекте, лег в основу наших следующих проектов на удаленных и труднодоступных объектах.