Создание моделей видео-аналитик

Заказчик
ООО «ИТСК»
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
ООО "ИТСК"
Год завершения проекта
2018
Сроки выполнения проекта
Июль, 2018 — Декабрь, 2018
Масштаб проекта
6000 человеко-часов
Цели
Целью проекта является разработка унифицированных моделей видео-аналитик для распознавания признаков нарушений требований охраны труда на объектах бурения и добычи

Уникальность проекта

От видеонаблюдения – к интеллектуальной видеоаналитике! Система может быть адаптирована под специфику любого бизнеса или технологического процесса. В продукт можно интегрировать данные с других систем: пожарная система, датчики дыма, температурные датчики, база данных персонала. Все это повышает точность анализа. Легко масштабируется без изменения ядра системы.
В рамках реализации проектов на месторождениях задаются алгоритмы анализа видеоизображения, что позволяет сделать из набора обычных камер полноценную автономную систему распознания ситуаций. Для быстрого реагирования достаточно 1 человека перед монитором (мониторами) — в случае чрезвычайной ситуации система отправляет оповещение.
Таким образом мы устраняем влияние человеческого фактора —система работает 24/7/365.
Использованное ПО
Дополнительные решения используются для ускорения разработки и применения эффективных алгоритмов работы с инфраструктурой и информацией в зависимости от технологии.

Технологии Нейронной Сети:
•    OpenCV
•    Tensorflow

Технологии ускорения графических вычислений:
•    Cuda
•    cuDNN

Технологии Контейнеризации:
•    Docker

Технологии Кластеризации/оркестрации:
•    Kubernetes

Web Технологии:
•    Nginx
•    Apache web server
•    Django

СУБД:
•    PostgreSQL

Вспомогательное ПО:
•    Skimage
Описание проекта
В первую очередь проект нацелен на сохранение жизни и здоровья людей в рамках работы внутри производственных процессов связанных со сложностью и опасностью выполняемых работ. Проект был реализован по гибким методологиям Agile в рамках 10-ти спринтов за 5 мес. В рамках проекта была собрана команда из специалистов разных направлений и использованы передовые технологии на базе open-source решений. Продукт позволяет экономить средства и время на анализ текущей ситуации на объектах нефтедобычи, идентифицируя нарушения технологических процессов и предоставляя базу для принятия управленческих решений для формирования корректирующих мероприятий на основе фактов объективного наблюдения (видеозапись идентифицированного события). Ряд факторов усложнил задачу и потребовал выработки особого подхода: 1. Кратчайшие сроки проекта (5 мес.), при средней длительности ИТ-проекта в Компании 16-20 мес. 2. В рамках проекта, требовалось применить продуктовый подход (новое направление для Компании), для получения на выходе Продута, готового к реализации 3. Производственные процессы на разных объектах могут протекать по-разному 4. Разная инфраструктура на объектах и разные по качеству каналы связи с объектами 5. Каналы и инфраструктура могут выходить из строя, но система должна стабильно работать 6. Совокупное число источников видеокамер может быть очень велико (1000+) 7. Разные объекты могут обладать разными алгоритмами анализа видеопотока 8. Доступ и качество информации в системе должны соответствовать высоким требованиям 9. Ввод новой инфраструктуры на объектах Заказчика снижает качество определения событий
География проекта
• Москва (Центр Сколково, разработка) • Санкт-Петербург (разработка) • Тюменская область (производственные площадки) • Сербия (производственные площадки)
Дополнительные презентации:
2018 Интеллектуальное видеонаблюдение.pdf
Коментарии: 14

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Илья Козлов
    Рейтинг: 10
    ООО «Агрохолдинг «Энергомера»
    Директор по ИТ
    21.11.2018 16:55

    Как я понял "распознавание" видеопотока выполняется нейронными сетями.
    Расскажите подробнее как проходило их обучение? Какой объем базы использовался (по числу объектов)? Сколько ресурсов затратили на подготовку базы?
    Сервер аналитики централизованный или распределенный? Если централизованный как решается вопрос обеспечения стабильности и необходимой пропускной способности каналов связи?

    • Алексей Поперлюков Илья
      Рейтинг: 118
      ООО «ИТСК»
      Генеральный директор
      23.11.2018 14:16

      Вопрос: Расскажите подробнее как проходило их обучение?
      Ответ:
      Процесс обучения состоял из ряда этапов:
      1. Просмотр видеоматериалов и Выбор, наиболее эффективных и разноплановых ракурсов отображения объекта поиска.
      2. Разметка видеоматериалов с указанием позиции искомого объекта на картинке и формирование dataset для обучения нейронной сети.
      3. Обучение нейронной сети - наиболее трудный и наукоемкий этап работ. Настройка параметров обучения ( тип моделей сети, алгоритм обработки, параметры конвертации изображения) позволяет оптимизировать работу целевой модели. Качество работ на данном этапе определяет производительность итогового Решения.
      4. Тестирование и доработка алгоритмов. В рамках этого этапа специалисты тестировали гипотезы по улучшению производительности моделей и повышению качества распознавания объектов и событий.
      Вопрос: Какой объем базы использовался (по числу объектов)?
      Ответ:
      Объем материалов необходимый для обучения сети напрямую зависит от количества определяемых объектов и событий нейронной сетью.
      Для целей HSE по функции Строительства скважины в процессе Бурения скважины нами было всего получено и обработано видеоматериалов 2TB.
      Эти материалы взяты c 25-ти камер различных объектов, на которых работали различные буровые бригады.
      Для обучения нейронной сети на определение человека (по контуру и по скелету) использовалась база из 100 тысяч фото с детальной разметкой с различных камер и ракурсов.
      Вопрос: Сколько ресурсов затратили на подготовку базы?
      В среднем на подготовку dataset из 100 тыс. картинок затрачивается 6-10 чел./мес., в зависимости от сложности размечаемых на кадре объектов.
      Вопрос: Сервер аналитики централизованный или распределенный?
      Ответ:
      Кластерные технологии позволяют нам организовать любую схему размещения инфраструктуры. У нас работают оба варианта - каждый в том случае, где он более эффективен.
      Так в условиях сильно ограниченной пропускной способности канала связи мы задействуем схему когда вычислительные мощности располагаются локально, если канал связи ограничений не накладывает, то поток может быть направлен на вычислительный кластер, который может работать на любом количестве серверов как распределенных, так и расположенных централизованно.
      Вопрос: Если централизованный как решается вопрос обеспечения стабильности и необходимой пропускной способности каналов связи?
      Ответ:
      Централизованная схема обработки кадров нейронной сетью выбирается только в случае наличия необходимой пропускной способности канала связи.
      Стабильность системы достигается за счет автоматических тестов состояния компонентов решения и их автоматической оркестрации.

      • Илья Козлов Алексей
        Рейтинг: 10
        ООО «Агрохолдинг «Энергомера»
        Директор по ИТ
        23.11.2018 15:13

        Алексей Сергеевич, спасибо за подробный ответ.
        Отрадно, что подобные проекты начинают реализовываться в промышленном секторе, а не только в торговле.

        • Алексей Поперлюков Илья
          Рейтинг: 118
          ООО «ИТСК»
          Генеральный директор
          26.11.2018 13:43

          Спасибо. Разделяю вашу позицию, что у подобных проектов огромные перспективы.

  • Татьяна Орлова
    Рейтинг: 88
    ЗАО "ЕС-лизинг"
    Замдиректора по инновационной и экспериментальной деятельности, консультант по управленческим дисциплинам
    05.12.2018 15:01

    Тема важнейшая. Хорошо бы тиражировать продукт и рекомендовать к использованию особенно на опасных производствах. Там, где есть вовлеченность/ответственность Ростехнадзора.

    • Алексей Поперлюков Татьяна
      Рейтинг: 118
      ООО «ИТСК»
      Генеральный директор
      21.12.2018 15:14

      Полностью согласен в Вами. В перспективе будем рассматривать такую возможность.

      • Татьяна Орлова Алексей
        Рейтинг: 88
        ЗАО "ЕС-лизинг"
        Замдиректора по инновационной и экспериментальной деятельности, консультант по управленческим дисциплинам
        21.12.2018 15:24

        Если еще и систему управления этим функционалом выстроите грамотно, создав экосистему с внешними интерфейсами, а также включите туда удобное средство перенастройки функционала под другие среды (может и есть, не знаю), то будет реальный прорыв. Такой инструментарий можно использовать практически в любой цифровой опасной среде. Удачи. Ребята у Вас в ИТСК грамотные.

  • Александр Артюхов
    Рейтинг: 94
    АО "Организация "Агат"
    Начальник Службы эксплуатации ИТ
    24.12.2018 12:53

    Молодцы! Крайне важный и полезный функционал. Да ещё и с возможностью интеграции с другими источниками различных сигналов, что существенно расширяет как применение, так и возможности для развития продукта.

  • Анна Коробова
    Рейтинг: 10
    Префектура Зеленоградского АО г.Москвы
    начальник отдела информатизации
    04.01.2019 16:06

    Актуальный и перспективный проект применения AI в системе видеонаблюдения, в перспективе должен появиться повсеместно. Хотелось бы уточнить
    1) на какие оповещения при нарушениях в СИЗ настроена система - без каски и пр. или только в случае ЧС (каких ЧС?).
    2) На какие АРМ настроены оповещения? Только операторам видеонаблюдения или также специалистам по охране труда?
    3) Какая достигнута точность распознавания после обучения нейронной сети и продолжается ли обучение (с учителем или без) на этапе эксплуатации?

    • Алексей Поперлюков Анна
      Рейтинг: 118
      ООО «ИТСК»
      Генеральный директор
      18.04.2019 16:16

      Добрый день.

      1. Система анализирует видеопоток и фиксирует факт идентификации объекта или события, далее в зависимости от типа выполняемых работ (Бурение, Освоение, Добыча или Обработка) информация передается в целевые производственные системы, где и настраиваются оповещения, которые в свою очередь могут быть как программными (оповещение по почте, в ИТ-системе), так и аппаратными (сирена, сигнализация и пр.).

      2. Информация об идентификации события всегда доступна и на уровне объекта, где ведется видеофиксация, и на уровне Дочернего Общества в регионе специалистам разных служб, и в Корпоративном Центре.

      3. По некоторым алгоритмам обработки достигнуты показатели точности определения более 95%. В процессе поддержки наших Продуктов мы ведем цикличные этапы развития в процессе промышленной эксплуатации, в том числе и по нейронным сетям - они всегда развиваются для повышения точности распознавания и оптимизации скорости работы.

  • Роман Кузнецов
    Рейтинг: 380
    Холдинг PVG
    CIO
    07.01.2019 22:12

    Алексей, добрый день!
    Присоединяюсь к оценке проекта как актуального и крайне важного.

    Внедрение подобных решений может иметь технологические сложности, а в проекте были установлены совершенно некомфортные сроки реализации. Предположу, что проект был необходим для принятия стратегического решения. В этой связи вопросы: На каких площадках система внедрена в продуктивную эксплуатацию? Принято ли решение о ее тиражировании на предприятия ГПН? Какие сроки отведены на дообучение системы на новых производственных площадках?

    • Алексей Поперлюков Роман
      Рейтинг: 118
      ООО «ИТСК»
      Генеральный директор
      18.04.2019 16:04

      Добрый день!

      Спасибо за высокую оценку. По вопросам:

      1.На каких площадках система внедрена в продуктивную эксплуатацию?
      После завершения проекта система стала доступна как опция для всех заказчиков, у которых была установлена Система Технологического Видеонаблюдения. Сейчас четыре разных предприятия используют Видеоаналитику на ряде своих объектов, заказчики оценивают на локальных реализациях потенциал для тиража.

      2.Принято ли решение о её тиражировании на предприятиях ГПН?
      Да, некоторые предприятия уже в процессе внедрения данного продукта на свои объекты. Решения о тираже принимают сами предприятия, многие решили, что данная технология им необходима, и мы получили очень много заказов на уникальные сценарии анализа для контроля технологических операций. Для этих заказчиков ведется проработка и подготовка к внедрению.

      3.Какие сроки отведены на дообучение системы на новых производственных площадках?

      Сроки обучения и подготовки определяются сложностью новых требований, которые ставят заказчики. Простые задачи классификации могут решаться достаточно быстро (2-3 недели) и внедряться обновлением в течение дня. Есть наукоемкие задачи с привлечением Научно-Технического Центра ГПН, которые будут решаться в Проектах в течение ближайших двух лет. Сильно зависит от задачи.

  • Игорь Столяренко
    Рейтинг: 10
    АО "Россельхозбанк"
    Информационная безопасность
    22.09.2015 15:03

    У меня отличное настроение!
    Белинский писал: "Где еще люди ничего не делают, а время проводят преприятно!"
    Это про Москву, друзья мои!)))))
    И если Вы еще не совсем тормоза, а я верю, что нет, то вы внимательно прочитаете то, что написано ниже...
    Я помогу Вам стать миллионерами, но только чуть-чуть!

    Это награда всем тем, кому не безразличною Не безразлично ИТ! Не безразлична наша страна!

    Читайте каждое слово отдельно
    Кризис - увольнение - поиск работы - знания - академия победителей.
    начинается - начинается - начинается - —— - НАЧИНАЕТСЯ

    Буду всем очень признателен, если при регистрации Вы используете мой реферал
    "http://office.vdovgan.ru/join/241208"

    • Александр Михайлов Игорь
      Рейтинг: 14
      компания "Консалтинг по управлению ИТ"
      MBA, эксперт по ИТ-стратегиям и цифровой трансформации бизнеса, генеральный директор
      22.09.2015 17:28

      Игорь Борисович, сообщение вроде бы вовсе не по теме?

Предметная область
Отрасль
Управление