Публикации
12 ноября 2025 г.
В условиях современного высокотехнологичного производства, связанного с работой на высоте, в ограниченных пространствах и со сложным оборудованием, комплексная подготовка персонала является не просто нормой,...
Законодательство
15 сентября 2025 г.
Обзор «Новое в законодательстве по охране труда»: часть II
1 сентября 2025 года вступили в силу многочисленные изменения законодательства по охране труда. Мы подготовили серию материалов, посвященных ключевым изменениям законодательства, которые затрагивают работодателей...
Статистика
13 февраля 2026 г.
AI-чат-бот KioutCHAT: цифровой помощник, который совершенствует охрану труда
Сегодня специалист в области охраны труда не просто выполняет контрольную функцию, а помогает создавать безопасную рабочую среду, где технологии работают на благо людей. Бумажный...
Специальная оценка условий труда
25 августа 2025 г.
Минтруд разъяснил возможность применения страховыми агентами и брокерами упрощенной СОУТ
Саморегулируемая организация (далее – СРО), объединяющая страховых агентов и брокеров, обратилась в Минтруд России с запросом о возможности применения ее членами упрощенного порядка проведения специальной...
Видеоаналитика — контроль СИЗ, опасных зон и поведения персонала. Как избежать типовых ошибок внедрения?
18 февраля 2026 г.
Одной из ключевых тем Московского инновационного форума охраны труда, который состоится в апреле 2026 года (МИФОТ-26), станет «Видеоаналитика и интеллектуальный контроль среды». В фокусе обсуждения как апробированные, так и перспективные подходы к распознаванию отклонений в поведении персонала, контролю использования средств индивидуальной защиты и нахождения работников в опасных зонах, вопросы более широкого использования систем видеоаналитики в крупных и территориально распределенных компаниях, а также их интеграции с производственными процессами и внутренними контурами безопасности предприятий...
Одной из ключевых тем Московского инновационного форума охраны труда, который состоится в апреле 2026 года (МИФОТ-26), станет «Видеоаналитика и интеллектуальный контроль среды». В фокусе обсуждения как апробированные, так и перспективные подходы к распознаванию отклонений в поведении персонала, контролю использования средств индивидуальной защиты (далее — СИЗ) и нахождения работников в опасных зонах, вопросы более широкого использования систем видеоаналитики в крупных и территориально распределенных компаниях, а также их интеграции с производственными процессами и внутренними контурами безопасности предприятий.
Системы видеонаблюдения на производственных объектах применяются с середины прошлого века. Если изначально они внедрялись для регистрации технологических операций и последующего анализа инцидентов, то сегодня их функционал позволяет выявлять небезопасные действия, фиксировать нарушения в использовании СИЗ и осуществлять на постоянной основе контроль рабочей зоны. Однако классическое видеонаблюдение, даже осуществляемое профессиональными операторами, сохраняет уязвимость из-за ограничений человеческого восприятия. Утомляемость, рассеивание внимания, невозможность одновременного удержания в фокусе десятков экранов и сотен объектов снижают эффективность традиционных систем.
Принципиальное изменение произошло с внедрением на производстве технологий искусственного интеллекта (далее — ИИ) — компьютерного зрения и методов глубокого обучения нейросетей. Видеоаналитика перестала быть цифровой надстройкой над наблюдением. Сегодня это самостоятельная, высокоавтоматизированная система, включающая оптические сенсоры, вычислительные модули, алгоритмы обработки изображений, средства детектирования и классификации объектов, а также исполнительные механизмы, реагирующие на изменяющуюся обстановку в реальном времени.
В контексте управления производственной безопасностью системы видеоаналитики решают несколько задач.
Во-первых, это контроль наличия и корректности использования работниками СИЗ. Нейросетевые модели распознают защитные каски независимо от их цвета и ракурса съемки, идентифицируют сигнальные жилеты при частичном перекрытии обзора, фиксируют наличие защитных очков, респираторов, спецобуви и страховочных привязей.
Во-вторых, системы видеоаналитики осуществляют мониторинг перемещения персонала:
— выявляют вход в запрещенные зоны;
— фиксируют опасное сближение с движущимися механизмами;
— обнаруживают попытки несанкционированного доступа и присутствия на территории предприятия посторонних лиц.
В-третьих, видеоаналитика распознает сценарии поведения персонала. Резкое изменение вертикальной проекции тела, длительное нахождение в неестественной позе, нехарактерная траектория перемещения становятся событиями, требующими реагирования.
Практическая реализация этих возможностей в условиях промышленного производства сопряжена с определенными трудностями. Опыт внедрения систем видеоаналитики, особенно при масштабировании на множество удаленных площадок и видеоканалов показывает, что основные риски лежат в организационно-технической плоскости, затрагивая следующие аспекты:
— перегруженные каналы связи;
— неоптимальные ракурсы установки камер;
— игнорирование специфики локальных вычислительных сетей;
— рассогласованность локальных нормативных актов на распределенных объектах компании;
— нерешенные вопросы интеграции с промышленными контроллерами и системами управления доступом.
Например, необходимо разобраться, каким образом выстраивается эффективный контроль использования работниками СИЗ в условиях «зашумленного» видеоряда и ограниченной видимости. Отдельного внимания заслуживают методы обучения нейросетей распознаванию опасностей, связанных с поведением работников, — падений, неестественных поз, опасных траекторий перемещения и других рискованных действий. И наконец, существуют методологические принципы, которые определяют подходы к масштабированию систем видеоаналитики на десятки территориально распределенных производственных площадок без кратного роста затрат на специализированное оборудование.
Когда видеоаналитика переходит от простого выявления статичных объектов — каски на голове, сигнального жилета на теле, защитной маски на лице — к анализу человеческого поведения, она превращается из средства регистрации нарушений в инструмент предупреждения производственного травматизма. В этом случае ИИ рассматривает не изолированный предмет, а последовательность действий в контексте времени и пространства. Объектом наблюдения становится не наличие или отсутствие СИЗ, а динамическая картина движений, поз, траекторий перемещения и взаимодействий человека с оборудованием и производственной средой.
В область отклонений в поведении работников входят следующие аспекты:
— нарушения требований охраны труда;
— сознательное или неосознанное несоблюдение правил внутреннего трудового распорядка;
— бесконтрольный доступ в опасные зоны.
Первое направление, в котором видеоаналитика демонстрирует высокую эффективность, — контроль соблюдения требований охраны труда при перемещении персонала.
Промышленная площадка представляет собой зону повышенного риска, где скорость передвижения человека становится опасностью с учетом инерции оборудования и технических характеристик напольных покрытий. Нейросеть фиксирует не сам факт ускорения, а смену траектории движения, порывистость, неестественное сокращение времени перемещения. Это позволяет предотвратить падение, удар о препятствие или столкновение с движущимися частями оборудования.
Еще один опасный сценарий — движение навстречу промышленному транспорту. Вилочный погрузчик, электротележка, тяжелый штабелер обладают значительной массой и тормозным путем, несопоставимым с возможностями человека. Видеоаналитика осуществляет мониторинг не только положения работника и машин, но и направления перемещения, скорости сближения, предполагаемую точку пересечения маршрутов движения. Если работник идет навстречу погрузчику, не уступая дорогу и не соблюдая дистанцию, то система подает сигнал — либо в кабину водителя, либо через светозвуковой маячок. Счет в таких ситуациях идет на сантиметры и доли секунды.
Особое место в структуре нарушений требований охраны труда занимает привычка сокращать путь. К сожалению, работники по-прежнему пользуются опасными, не предназначенными для прохода маршрутами: между штабелями палет, вплотную к работающему конвейеру, через зону ремонта, по краю погрузочной рампы и так далее. Нейросеть может распознавать такие пути движения персонала и фиксировать факт появления человека в зоне, где его присутствие недопустимо. При этом система сохраняет работоспособность в условиях недостаточной освещенности и при перебоях с электричеством, используя либо тепловизионные камеры, либо алгоритмы повышения контрастности.
Второе направление поведенческого анализа связано с контролем работ, выполняемых «в одиночку». Существуют виды деятельности, где требования охраны труда предписывают присутствие как минимум двух работников не в силу производственной необходимости, а исключительно для обеспечения безопасности. Например, работа в замкнутых пространствах — колодцах, технологических камерах, ремонт внутри агрегатов — требует, чтобы один работник страховал другого, наблюдал за его состоянием и в критический момент мог вызвать помощь, извлечь пострадавшего. Видеоаналитика в этом сценарии принимает на себя дополнительную роль наблюдения. Нейросеть оценивает качество и достаточность подготовительных работ, а также ведет подсчет силуэтов, входящих в опасную зону и покидающих ее. Если количество вышедших работников не соответствует количеству вошедших, немедленно раздается сигнал тревоги.
С этим же сценарием сопряжен контроль «мертвых» зон и опасных расстояний. Промышленные роботы, автоматические манипуляторы, станки с программным управлением не наделены зрением. Их движение подчинено заложенной программе, и они не способны остановиться перед человеком, случайно ступившим в рабочую область оборудования. Физические ограждения присутствуют не всегда. В одних случаях они мешают технологическому процессу, в других — убираются временно, в-третьих — не предусмотрены изготовителем. Видеоаналитика становится единственным барьером, отделяющим оператора от движущихся частей механизмов. Система непрерывно измеряет расстояние от рук и ног работника до захватов, вращающихся валов, перемещающихся лент. Осуществляется реагирование не на прикосновение, а на само направление сближения, факт уменьшения расстояния, нарушение безопасной границы. В критической ситуации алгоритм способен дать команду на аварийную остановку рабочего процесса.
Третье направление — оценка эргономики и физиологического состояния работника. Требования охраны труда долгое время зависели от того, что доступно непосредственному наблюдению: порванная одежда, неисправный инструмент или разлитое масло. Однако наиболее ценный и одновременно наиболее уязвимый элемент производства — тело человека — оставался вне непрерывного контроля.
Установлена причинно-следственная связь между острыми или хроническими патологическими состояниями организма и повышенным риском травмирования работников. Физиологические и психоэмоциональные отклонения, например, дисфункции вестибулярного аппарата, кардиальные аритмии, колебания уровня глюкозы, могут приводить к критическому снижению ситуационной осведомленности и моторного контроля, тем самым провоцируя небезопасные действия. Современная видеоаналитика способна без непосредственного контакта с человеком замечать едва уловимые сигналы организма о физиологических отклонениях, например, об изменениях в походке, неестественных позах или микродвижениях, которые часто остаются не замеченными ни самим работником, ни окружающими. Это позволяет предотвратить травмирование еще до того, как отклонение в состоянии здоровья перерастет в опасную ситуацию.
Базовым сценарием выступает обнаружение падения. Нейросеть, построив схему расположения конечностей человека, анализирует углы в локтевых, коленных и тазобедренных суставах, скорость перемещения центра тяжести, изменение вертикального положения фигуры. Критическим событием признается резкое, не связанное с технологической операцией опускание тела, за которым следует продолжительная остановка движений. Принципиальное преимущество оптического метода перед носимыми устройствами заключается в том, что камера фиксирует само состояние обездвиженности, независимо от того, имеются ли на теле работника какие-либо датчики.
Не менее значимо выявление неестественных поз и длительных неподвижных нагрузок. Продолжительное нахождение в глубоком наклоне, опора на колени на твердой поверхности, неравномерное распределение веса тела с упором на неподвижные конструкции могут указывать как на механическое зажатие, так и на внезапную боль, не позволяющую человеку самостоятельно изменить положение. Алгоритм отмечает не саму по себе неподвижность, а эргономическое отклонение — позу, не соответствующую ни одной из типовых рабочих операций.
Отдельное направление поведенческого анализа — контроль внимания оператора при управлении подвижными механизмами. Наиболее распространенным отвлекающим фактором признается использование мобильных телефонов во время работы техники. Нейросеть распознает комплекс признаков: поворот головы в сторону от направления движения, остановку взгляда на плоскости ниже приборной панели, характерное свечение экрана. Система не оценивает содержание разговора или сообщения, но фиксирует сам факт переключения внимания с производственной обстановки на дисплей телефона как нарушение требований охраны труда, создающее прямую угрозу.
Сходную задачу решает контроль расположения обеих кистей на органах управления оборудованием с двухкнопочной схемой пуска. Конструктивное решение, при котором кнопки разнесены на расстояние, не позволяющее нажать их одной рукой, призвано гарантировать, что в момент запуска станка руки оператора находятся вне опасной области. Однако на практике работники нередко ищут обходные пути: одну из кнопок прижимают коленом, подпирают предметом, а вторую просят нажать напарника. Оптическая система проверяет, действительно ли нажатие выполняется пальцами руки, а не другими частями тела или посторонними предметами. При обнаружении подмены схема запуска блокируется.
Помимо перечисленного, видеоаналитика способна отслеживать соблюдение безопасного расстояния до смотровых окон и вращающихся деталей, фиксировать свисание ног за пределы рабочей площадки, а также выявлять случаи, когда корпус работника закрывает доступ к аварийным кнопкам остановки. Каждое такое событие учитывается не как формальное отступление от инструкции, а как объективный признак повышенного риска травмирования.
Именно здесь система перестает быть простым регистратором и приобретает качества помощника, способного не только констатировать уже совершенное нарушение, но и предупреждать развитие опасной ситуации. Однако реализация данных возможностей в условиях реально действующего производственного процесса сопряжена с техническими и организационными сложностями, без преодоления которых самый совершенный алгоритм рискует остаться источником ложных срабатываний.
Интеграция систем видеоаналитики с оборудованием и программными средствами управления производством представляет собой этап, на котором система трансформируется, совершенствуя процессы охраны труда и производственной безопасности. Без сопряжения с исполнительными механизмами нейросеть способна лишь констатировать факт происшествия или нарушения. При наличии интеграции она получает возможность предотвращать развитие опасных ситуаций в момент их возникновения.
Рассмотрим организационно-технологические подходы к интегрированию систем видеоаналитики и промышленной автоматики (Таблица 1).
Каждый зафиксированный видеокамерой эпизод — отсутствие защитной каски, пересечение виртуального периметра, опасные действия или условия — не остается обезличенной записью в архиве. Нейросеть, идентифицировавшая нарушителя по лицу или номеру пропуска, формирует структурированное сообщение, передаваемое специализированным подразделениям в области обеспечения безопасности и управления персоналом. В личной карточке работника создается запись, содержащая дату, время, характер нарушения и ссылку на соответствующий видеофрагмент. Накопленные данные становятся основой для расчета показателей эффективности и материального стимулирования. Например, работник, не допустивший нарушений в течение месяца, получает премиальную надбавку, рассчитанную алгоритмически без участия линейного руководителя. Систематические нарушения влекут пропорциональное снижение переменной части вознаграждения. В личном кабинете работник может ознакомиться со своей историей нарушений и просмотреть видеозапись эпизода.
Накопленные данные о нарушениях используются для бизнес-аналитики, а затем могут быть воспроизведены на интерактивных панелях для профилактики аналогичных ситуаций. Руководство предприятия получает динамическую картину состояния безопасности с возможностью сегментации по сменам, участкам и типам СИЗ. Анализ выявляет участки и виды нарушений, требующие внимания, а также скрытые корреляции, например, зависимость числа нарушений от загрузки оборудования, погоды или давности инструктажа. Эти данные служат основой для прогнозных моделей, которые предсказывают вероятность производственного травматизма и рекомендуют превентивные меры.
Таким образом, интеграция систем видеоаналитики и промышленной автоматики, а также внутренних систем безопасности замыкает контур управления в рамках СУОТ. Программные интерфейсы передают структурированные данные о нарушениях в корпоративные системы для расчета мотивационных схем и управленческой отчетности. Промышленные протоколы делают видеоаналитику равноправным элементом автоматизированной системы управления технологическим процессом, предоставляя оператору актуальный статус безопасности. Совокупность данных решений формирует основу предотвращения травматизма не за счет разбора инцидентов, а благодаря превентивному недопущению опасных ситуаций.
Процесс внедрения системы видеоаналитики включает следующие этапы:
1) определение целей и формирование команды;
2) анализ и выбор решения;
3) разработку и обучение нейросетевой модели с учетом имеющихся данных;
4) интеграцию с автоматизированными комплексами;
5) запуск системы в рабочей среде;
6) обучение персонала;
7) последующее сопровождение системы.
Внедрение связано с решением ряда комплексных задач, лежащих не только в плоскости точности алгоритмов, но и в области инфраструктуры, организации труда и интеграции с производственными процессами. При масштабировании с локального уровня на распределенные кластеры, объединяющие десятки предприятий и тысячи камер, проект перестает быть ИТ-инициативой и превращается в инженерно-организационный процесс, где основные сложности смещаются в сферу инфраструктурных ограничений и управленческих решений. Многообразие возникающих при этом задач можно разделить на четыре основные категории, каждая из которых требует специфического подхода и выбора оптимальных решений.
Прежде чем говорить об алгоритмах и точности визуального распознавания объектов, необходимо создать надежную основу для работы системы. Именно архитектурные и инфраструктурные решения определяют возможность функционирования видеоаналитики на промышленных объектах. В эту группу входят задачи, связанные с проектированием системы, обработкой данных, сетевыми ресурсами, аппаратным обеспечением и физическими условиями эксплуатации (Таблица 2).
.png)
Когда система развернута и налажены организационные процессы, ключевым аспектом становится качество работы видеоаналитики. Третья группа задач объединяет проблемы, связанные с работой нейросетей, точностью распознавания, обработкой событий и адаптацией алгоритмов к реальным условиям производства (Таблица 4). Именно здесь решается вопрос, насколько система «умна» и способна отличать действительно опасные ситуации от ложных, а также как эффективно обновлять и совершенствовать алгоритмы.
Заключительная, но не менее важная группа задач затрагивает взаимодействие видеоаналитики с персоналом и оборудованием (Таблица 5). Система может идеально распознавать нарушения, но, если информация об этом не доходит до работника или приходит с опозданием, смысл внедрения теряется. Кроме того, интеграция с промышленной автоматикой требует особого подхода к обеспечению надежности и безопасности, поскольку ценой ошибки в данном случае является не просто ложная тревога, а несчастный случай, техногенная авария и остановка производства.
.png)
Использование на предприятиях систем видеоаналитики в целях охраны труда и производственной безопасности не требует научных прорывов, но предполагает инженерную дисциплину и готовность адаптировать технологию к реальным условиям производства. Только их совокупность превращает видеоаналитику из потенциально полезного инструмента в реально работающий механизм снижения рисков.
Автор материала:
Игорь Волошин.
Одной из ключевых тем Московского инновационного форума охраны труда, который состоится в апреле 2026 года (МИФОТ-26), станет «Видеоаналитика и интеллектуальный контроль среды». В фокусе обсуждения как апробированные, так и перспективные подходы к распознаванию отклонений в поведении персонала, контролю использования средств индивидуальной защиты (далее — СИЗ) и нахождения работников в опасных зонах, вопросы более широкого использования систем видеоаналитики в крупных и территориально распределенных компаниях, а также их интеграции с производственными процессами и внутренними контурами безопасности предприятий.
Системы видеонаблюдения на производственных объектах применяются с середины прошлого века. Если изначально они внедрялись для регистрации технологических операций и последующего анализа инцидентов, то сегодня их функционал позволяет выявлять небезопасные действия, фиксировать нарушения в использовании СИЗ и осуществлять на постоянной основе контроль рабочей зоны. Однако классическое видеонаблюдение, даже осуществляемое профессиональными операторами, сохраняет уязвимость из-за ограничений человеческого восприятия. Утомляемость, рассеивание внимания, невозможность одновременного удержания в фокусе десятков экранов и сотен объектов снижают эффективность традиционных систем.
Принципиальное изменение произошло с внедрением на производстве технологий искусственного интеллекта (далее — ИИ) — компьютерного зрения и методов глубокого обучения нейросетей. Видеоаналитика перестала быть цифровой надстройкой над наблюдением. Сегодня это самостоятельная, высокоавтоматизированная система, включающая оптические сенсоры, вычислительные модули, алгоритмы обработки изображений, средства детектирования и классификации объектов, а также исполнительные механизмы, реагирующие на изменяющуюся обстановку в реальном времени.
В контексте управления производственной безопасностью системы видеоаналитики решают несколько задач.
Во-первых, это контроль наличия и корректности использования работниками СИЗ. Нейросетевые модели распознают защитные каски независимо от их цвета и ракурса съемки, идентифицируют сигнальные жилеты при частичном перекрытии обзора, фиксируют наличие защитных очков, респираторов, спецобуви и страховочных привязей.
Во-вторых, системы видеоаналитики осуществляют мониторинг перемещения персонала:
— выявляют вход в запрещенные зоны;
— фиксируют опасное сближение с движущимися механизмами;
— обнаруживают попытки несанкционированного доступа и присутствия на территории предприятия посторонних лиц.
В-третьих, видеоаналитика распознает сценарии поведения персонала. Резкое изменение вертикальной проекции тела, длительное нахождение в неестественной позе, нехарактерная траектория перемещения становятся событиями, требующими реагирования.
Практическая реализация этих возможностей в условиях промышленного производства сопряжена с определенными трудностями. Опыт внедрения систем видеоаналитики, особенно при масштабировании на множество удаленных площадок и видеоканалов показывает, что основные риски лежат в организационно-технической плоскости, затрагивая следующие аспекты:
— перегруженные каналы связи;
— неоптимальные ракурсы установки камер;
— игнорирование специфики локальных вычислительных сетей;
— рассогласованность локальных нормативных актов на распределенных объектах компании;
— нерешенные вопросы интеграции с промышленными контроллерами и системами управления доступом.
Например, необходимо разобраться, каким образом выстраивается эффективный контроль использования работниками СИЗ в условиях «зашумленного» видеоряда и ограниченной видимости. Отдельного внимания заслуживают методы обучения нейросетей распознаванию опасностей, связанных с поведением работников, — падений, неестественных поз, опасных траекторий перемещения и других рискованных действий. И наконец, существуют методологические принципы, которые определяют подходы к масштабированию систем видеоаналитики на десятки территориально распределенных производственных площадок без кратного роста затрат на специализированное оборудование.
Когда видеоаналитика переходит от простого выявления статичных объектов — каски на голове, сигнального жилета на теле, защитной маски на лице — к анализу человеческого поведения, она превращается из средства регистрации нарушений в инструмент предупреждения производственного травматизма. В этом случае ИИ рассматривает не изолированный предмет, а последовательность действий в контексте времени и пространства. Объектом наблюдения становится не наличие или отсутствие СИЗ, а динамическая картина движений, поз, траекторий перемещения и взаимодействий человека с оборудованием и производственной средой.
В область отклонений в поведении работников входят следующие аспекты:
— нарушения требований охраны труда;
— сознательное или неосознанное несоблюдение правил внутреннего трудового распорядка;
— бесконтрольный доступ в опасные зоны.
Первое направление, в котором видеоаналитика демонстрирует высокую эффективность, — контроль соблюдения требований охраны труда при перемещении персонала.
Промышленная площадка представляет собой зону повышенного риска, где скорость передвижения человека становится опасностью с учетом инерции оборудования и технических характеристик напольных покрытий. Нейросеть фиксирует не сам факт ускорения, а смену траектории движения, порывистость, неестественное сокращение времени перемещения. Это позволяет предотвратить падение, удар о препятствие или столкновение с движущимися частями оборудования.
Еще один опасный сценарий — движение навстречу промышленному транспорту. Вилочный погрузчик, электротележка, тяжелый штабелер обладают значительной массой и тормозным путем, несопоставимым с возможностями человека. Видеоаналитика осуществляет мониторинг не только положения работника и машин, но и направления перемещения, скорости сближения, предполагаемую точку пересечения маршрутов движения. Если работник идет навстречу погрузчику, не уступая дорогу и не соблюдая дистанцию, то система подает сигнал — либо в кабину водителя, либо через светозвуковой маячок. Счет в таких ситуациях идет на сантиметры и доли секунды.
Особое место в структуре нарушений требований охраны труда занимает привычка сокращать путь. К сожалению, работники по-прежнему пользуются опасными, не предназначенными для прохода маршрутами: между штабелями палет, вплотную к работающему конвейеру, через зону ремонта, по краю погрузочной рампы и так далее. Нейросеть может распознавать такие пути движения персонала и фиксировать факт появления человека в зоне, где его присутствие недопустимо. При этом система сохраняет работоспособность в условиях недостаточной освещенности и при перебоях с электричеством, используя либо тепловизионные камеры, либо алгоритмы повышения контрастности.
Второе направление поведенческого анализа связано с контролем работ, выполняемых «в одиночку». Существуют виды деятельности, где требования охраны труда предписывают присутствие как минимум двух работников не в силу производственной необходимости, а исключительно для обеспечения безопасности. Например, работа в замкнутых пространствах — колодцах, технологических камерах, ремонт внутри агрегатов — требует, чтобы один работник страховал другого, наблюдал за его состоянием и в критический момент мог вызвать помощь, извлечь пострадавшего. Видеоаналитика в этом сценарии принимает на себя дополнительную роль наблюдения. Нейросеть оценивает качество и достаточность подготовительных работ, а также ведет подсчет силуэтов, входящих в опасную зону и покидающих ее. Если количество вышедших работников не соответствует количеству вошедших, немедленно раздается сигнал тревоги.
С этим же сценарием сопряжен контроль «мертвых» зон и опасных расстояний. Промышленные роботы, автоматические манипуляторы, станки с программным управлением не наделены зрением. Их движение подчинено заложенной программе, и они не способны остановиться перед человеком, случайно ступившим в рабочую область оборудования. Физические ограждения присутствуют не всегда. В одних случаях они мешают технологическому процессу, в других — убираются временно, в-третьих — не предусмотрены изготовителем. Видеоаналитика становится единственным барьером, отделяющим оператора от движущихся частей механизмов. Система непрерывно измеряет расстояние от рук и ног работника до захватов, вращающихся валов, перемещающихся лент. Осуществляется реагирование не на прикосновение, а на само направление сближения, факт уменьшения расстояния, нарушение безопасной границы. В критической ситуации алгоритм способен дать команду на аварийную остановку рабочего процесса.
Третье направление — оценка эргономики и физиологического состояния работника. Требования охраны труда долгое время зависели от того, что доступно непосредственному наблюдению: порванная одежда, неисправный инструмент или разлитое масло. Однако наиболее ценный и одновременно наиболее уязвимый элемент производства — тело человека — оставался вне непрерывного контроля.
Установлена причинно-следственная связь между острыми или хроническими патологическими состояниями организма и повышенным риском травмирования работников. Физиологические и психоэмоциональные отклонения, например, дисфункции вестибулярного аппарата, кардиальные аритмии, колебания уровня глюкозы, могут приводить к критическому снижению ситуационной осведомленности и моторного контроля, тем самым провоцируя небезопасные действия. Современная видеоаналитика способна без непосредственного контакта с человеком замечать едва уловимые сигналы организма о физиологических отклонениях, например, об изменениях в походке, неестественных позах или микродвижениях, которые часто остаются не замеченными ни самим работником, ни окружающими. Это позволяет предотвратить травмирование еще до того, как отклонение в состоянии здоровья перерастет в опасную ситуацию.
Базовым сценарием выступает обнаружение падения. Нейросеть, построив схему расположения конечностей человека, анализирует углы в локтевых, коленных и тазобедренных суставах, скорость перемещения центра тяжести, изменение вертикального положения фигуры. Критическим событием признается резкое, не связанное с технологической операцией опускание тела, за которым следует продолжительная остановка движений. Принципиальное преимущество оптического метода перед носимыми устройствами заключается в том, что камера фиксирует само состояние обездвиженности, независимо от того, имеются ли на теле работника какие-либо датчики.
Не менее значимо выявление неестественных поз и длительных неподвижных нагрузок. Продолжительное нахождение в глубоком наклоне, опора на колени на твердой поверхности, неравномерное распределение веса тела с упором на неподвижные конструкции могут указывать как на механическое зажатие, так и на внезапную боль, не позволяющую человеку самостоятельно изменить положение. Алгоритм отмечает не саму по себе неподвижность, а эргономическое отклонение — позу, не соответствующую ни одной из типовых рабочих операций.
Отдельное направление поведенческого анализа — контроль внимания оператора при управлении подвижными механизмами. Наиболее распространенным отвлекающим фактором признается использование мобильных телефонов во время работы техники. Нейросеть распознает комплекс признаков: поворот головы в сторону от направления движения, остановку взгляда на плоскости ниже приборной панели, характерное свечение экрана. Система не оценивает содержание разговора или сообщения, но фиксирует сам факт переключения внимания с производственной обстановки на дисплей телефона как нарушение требований охраны труда, создающее прямую угрозу.
Сходную задачу решает контроль расположения обеих кистей на органах управления оборудованием с двухкнопочной схемой пуска. Конструктивное решение, при котором кнопки разнесены на расстояние, не позволяющее нажать их одной рукой, призвано гарантировать, что в момент запуска станка руки оператора находятся вне опасной области. Однако на практике работники нередко ищут обходные пути: одну из кнопок прижимают коленом, подпирают предметом, а вторую просят нажать напарника. Оптическая система проверяет, действительно ли нажатие выполняется пальцами руки, а не другими частями тела или посторонними предметами. При обнаружении подмены схема запуска блокируется.
Помимо перечисленного, видеоаналитика способна отслеживать соблюдение безопасного расстояния до смотровых окон и вращающихся деталей, фиксировать свисание ног за пределы рабочей площадки, а также выявлять случаи, когда корпус работника закрывает доступ к аварийным кнопкам остановки. Каждое такое событие учитывается не как формальное отступление от инструкции, а как объективный признак повышенного риска травмирования.
Именно здесь система перестает быть простым регистратором и приобретает качества помощника, способного не только констатировать уже совершенное нарушение, но и предупреждать развитие опасной ситуации. Однако реализация данных возможностей в условиях реально действующего производственного процесса сопряжена с техническими и организационными сложностями, без преодоления которых самый совершенный алгоритм рискует остаться источником ложных срабатываний.
Интеграция систем видеоаналитики с оборудованием и программными средствами управления производством представляет собой этап, на котором система трансформируется, совершенствуя процессы охраны труда и производственной безопасности. Без сопряжения с исполнительными механизмами нейросеть способна лишь констатировать факт происшествия или нарушения. При наличии интеграции она получает возможность предотвращать развитие опасных ситуаций в момент их возникновения.
Рассмотрим организационно-технологические подходы к интегрированию систем видеоаналитики и промышленной автоматики (Таблица 1).
|
Применяемый метод |
Примеры реализации решений |
|
Прямое электрическое
сопряжение |
При обнаружении критической ситуации — рука в прессе, человек в зоне манипулятора, падение на конвейер — сервер видеоаналитики замыкает или размыкает цепь безопасности оборудования. Промышленный контроллер воспринимает такой сигнал как срабатывание концевика, тепловой защиты или кнопки останова. Время реакции — миллисекунды. Данный способ реагирования не зависит от состояния сети и загрузки программного обеспечения. Это делает его наиболее надежным рубежом защиты. |
|
Светозвуковая сигнализация |
В отличие от уведомлений диспетчеру, локальные сирены и световые маяки оповещают непосредственно работника и его коллег. При отсутствии каски, опасном сближении с оборудованием или выходе техники на пешеходную зону над участком включается маячок с сиреной. Работник получает сигнал мгновенно, в момент ошибки. Интенсивность оповещения дифференцируется: желтый маячок указывает на незначительные отклонения, красный — на критическую угрозу, требующую эвакуации или остановки процесса. |
|
Блокировка пуска оборудования |
Блокировка пуска оборудования подтверждает готовность работника к выполнению операции. Видеокамера на рабочем месте анализирует применяемые СИЗ: пока нейросеть не подтвердит наличие полного комплекта средств защиты, соответствующего данной операции, пусковая цепь разомкнута. Кнопка пуска не реагирует на нажатие, рычаги блокируются — запуск возможен только после приведения СИЗ в соответствие с требованиями охраны труда. |
|
Двухфакторная идентификация |
Внедряются решения, интегрирующие видеоаналитику с системами контроля доступа для исключения использования чужих пропусков. Карта удостоверяет только идентификатор, но не личность. Видеоаналитика сопрягает носитель с биометрией: при прикладывании карты камера фиксирует лицо, преобразует его в векторную модель и сравнивает с эталоном владельца. При значимом расхождении доступ блокируется, а информация о нарушении с фото направляется в службу безопасности. Чувствительность алгоритма настроена таким образом, чтобы исключить как пропуск посторонних, так и ложные блокировки при естественных изменениях внешности. |
Каждый зафиксированный видеокамерой эпизод — отсутствие защитной каски, пересечение виртуального периметра, опасные действия или условия — не остается обезличенной записью в архиве. Нейросеть, идентифицировавшая нарушителя по лицу или номеру пропуска, формирует структурированное сообщение, передаваемое специализированным подразделениям в области обеспечения безопасности и управления персоналом. В личной карточке работника создается запись, содержащая дату, время, характер нарушения и ссылку на соответствующий видеофрагмент. Накопленные данные становятся основой для расчета показателей эффективности и материального стимулирования. Например, работник, не допустивший нарушений в течение месяца, получает премиальную надбавку, рассчитанную алгоритмически без участия линейного руководителя. Систематические нарушения влекут пропорциональное снижение переменной части вознаграждения. В личном кабинете работник может ознакомиться со своей историей нарушений и просмотреть видеозапись эпизода.
Накопленные данные о нарушениях используются для бизнес-аналитики, а затем могут быть воспроизведены на интерактивных панелях для профилактики аналогичных ситуаций. Руководство предприятия получает динамическую картину состояния безопасности с возможностью сегментации по сменам, участкам и типам СИЗ. Анализ выявляет участки и виды нарушений, требующие внимания, а также скрытые корреляции, например, зависимость числа нарушений от загрузки оборудования, погоды или давности инструктажа. Эти данные служат основой для прогнозных моделей, которые предсказывают вероятность производственного травматизма и рекомендуют превентивные меры.
Таким образом, интеграция систем видеоаналитики и промышленной автоматики, а также внутренних систем безопасности замыкает контур управления в рамках СУОТ. Программные интерфейсы передают структурированные данные о нарушениях в корпоративные системы для расчета мотивационных схем и управленческой отчетности. Промышленные протоколы делают видеоаналитику равноправным элементом автоматизированной системы управления технологическим процессом, предоставляя оператору актуальный статус безопасности. Совокупность данных решений формирует основу предотвращения травматизма не за счет разбора инцидентов, а благодаря превентивному недопущению опасных ситуаций.
Процесс внедрения системы видеоаналитики включает следующие этапы:
1) определение целей и формирование команды;
2) анализ и выбор решения;
3) разработку и обучение нейросетевой модели с учетом имеющихся данных;
4) интеграцию с автоматизированными комплексами;
5) запуск системы в рабочей среде;
6) обучение персонала;
7) последующее сопровождение системы.
Внедрение связано с решением ряда комплексных задач, лежащих не только в плоскости точности алгоритмов, но и в области инфраструктуры, организации труда и интеграции с производственными процессами. При масштабировании с локального уровня на распределенные кластеры, объединяющие десятки предприятий и тысячи камер, проект перестает быть ИТ-инициативой и превращается в инженерно-организационный процесс, где основные сложности смещаются в сферу инфраструктурных ограничений и управленческих решений. Многообразие возникающих при этом задач можно разделить на четыре основные категории, каждая из которых требует специфического подхода и выбора оптимальных решений.
Прежде чем говорить об алгоритмах и точности визуального распознавания объектов, необходимо создать надежную основу для работы системы. Именно архитектурные и инфраструктурные решения определяют возможность функционирования видеоаналитики на промышленных объектах. В эту группу входят задачи, связанные с проектированием системы, обработкой данных, сетевыми ресурсами, аппаратным обеспечением и физическими условиями эксплуатации (Таблица 2).
|
Область применения |
Проблема (ограничение) | Решение |
|
Перегрузка |
Централизованная передача видеопотоков невозможна из‑за большого объема данных: пропускной способности каналов не хватает, а расширение или прокладка новых линий экономически нецелесообразны. |
Периферийная обработка данных. Вычислительные модули на площадках анализируют видео локально, передавая только метаданные: временные метки, идентификаторы, типы нарушений
и короткие подтверждения (2-3 сек.).
Это сокращает трафик в тысячи раз, позволяет поэтапно наращивать ресурсы
и локализует отказы в пределах объекта, не парализуя систему. |
|
Конфликт с производственным трафиком
|
Видеопотоки могут перегрузить сети предприятия, где работают станки с ЧПУ |
Выделение отдельного сетевого контура для видеонаблюдения. Физически (с использованием отдельных кабелей и коммутаторов) или логически (настройкой беспроводной локальной сети) создается изолированная сеть
для видеосистемы. Это гарантирует, что видеотрафик не пересекается с данными автоматизированной системы управления производственными процессами, исключая его влияние на работу технологического оборудования. |
|
Разнородность оборудования |
На объектах эксплуатируются камеры различных производителей — от аналоговых до IP-камер, имеющих собственный интерфейс и формат данных. Разработка отдельных модулей под каждый тип устройств экономически нецелесообразна (затраты превышают стоимость оборудования) и снижает надежность системы из-за риска программно-аппаратных сбоев. |
Применение программного обеспечения с открытой архитектурой, поддерживающего единый промышленный стандарт.
Такая платформа работает
с использованием унифицированных протоколов, получая видео в едином формате независимо от производителя камеры. Это позволяет избежать демонтажа существующего оборудования и сохраняет средства, вложенные
в инфраструктуру.
|
|
Требования к съемке |
Для достоверного анализа необходимо распознавать мелкие предметы (защитные каски, очки, перчатки и так далее) на расстоянии. При неправильной установке камеры или недостаточном разрешении сенсора нейросеть не может отличить каску от волос, а защитные очки — от обычных. При вертикальном обзоре сверху лицо и грудь перекрывается каской. Виден только ее козырек. Поэтому невозможно проконтролировать наличие СИЗ на голове и защиту лица. |
Комплексный подход к установке оборудования. Для четкого распознавания объектов применяются камеры с разрешением не менее 4 Мп
и контрастное освещение. Угол наклона камеры — 30-45° к горизонту,
чтобы в поле зрения одновременно попадали голова и лицо работника. В стесненных условиях (узкие проходы, низкие потолки, колонны и так далее), где такой угол невозможен, устанавливаются две камеры с разных точек для перекрестного контроля. |
|
Загрязнение оптики |
Если в воздухе рабочей зоны присутствуют аэрозоли, содержащие пыль, мелкую стружку, окалину и другие примеси, то линзы камер за короткий срок покрываются налетом. Экспериментально подтверждено: при загрязнении оптики точность распознавания нейросети падает с 95 % до 50 % и ниже, что делает работу системы неэффективной. Автоматических устройств очистки для стационарных промышленных камер в таких условиях
не существует либо они неэффективны. |
Строгая регламентация очистки оптики. Вводится организационная мера: утверждается регламент обслуживания
с обязательной периодической очисткой линз (от ежедневной до еженедельной —
в зависимости от особенностей производственного процесса)
с использованием специальных салфеток и чистящих средств. Ответственность
за выполнение данных работ несет персонал (электрики, слесари КИПиА и так далее). В целях контроля ведутся специальные журналы или используется электронная система учета. |
Когда техническая база создана, на первый план выходят вопросы, связанные с персоналом, процессами внедрения и управления. Даже самая совершенная технология может оказаться неэффективной без правильной организационной структуры и продуманной стратегии масштабирования. Вторая группа задач посвящена именно этим аспектам (Таблица 3).
|
Область применения |
Проблема (ограничение) | Решение |
|
Сложность масштабирования |
Попытка охватить все объекты сразу приводит к длительным согласованиям
из-за множества заинтересованных лиц (руководителей разных уровней, специалистов в области охраны труда, сотрудников ИT-департамента, представителей профсоюзных организаций и так далее), каждый из которых предъявляет собственные требования
к системе видеоаналитики и имеет субъективное восприятие конечного продукта. Это тормозит внедрение проекта.
|
Поэтапное развертывание (пилотный проект). Выбирается одно предприятие
и типовой участок (например, сборочный цех). На нем отрабатывается точность распознавания, интеграция систем, нагрузка на сеть и оценивается эффект (снижение травматизма). Только после получения измеримых результатов и утверждения методики заинтересованными сторонами система видеоаналитики может быть внедрена на других объектах — успешный пилот служит эталоном для ускоренного масштабирования.
|
|
Различия
в практике контроля
на объектах
|
Даже при единых требованиях в области охраны труда (например, к использованию СИЗ), подходы к контролю и реагированию на нарушения на различных распределенных объектах могут исторически различаться.
На одних объектах требования соблюдаются строго, а на других нарушения могут допускаться по производственной необходимости.
Фактор местного руководства создает неравные условия труда и снижает общий уровень безопасности.
|
Единый центр мониторинга. Видеопотоки с критических участков направляются
не локальным службам, а централизованно обрабатываются независимыми операторами, которые действуют строго
в соответствии с утвержденными корпоративными регламентами.
Данный подход обеспечивает объективность, унифицированность
и воспроизводимость процедур контроля
на всех объектах, исключая субъективное влияние местного руководства на процессы выявления и фиксации нарушений.
|
Когда система развернута и налажены организационные процессы, ключевым аспектом становится качество работы видеоаналитики. Третья группа задач объединяет проблемы, связанные с работой нейросетей, точностью распознавания, обработкой событий и адаптацией алгоритмов к реальным условиям производства (Таблица 4). Именно здесь решается вопрос, насколько система «умна» и способна отличать действительно опасные ситуации от ложных, а также как эффективно обновлять и совершенствовать алгоритмы.
|
Область применения |
Проблема (ограничение) | Решение |
|
Обновление нейросетей
|
Для поддержания актуальности системы видеоаналитики требуется постоянное дообучение нейросетей (например,
при изменениях законодательства и производственных процессов, использовании новых СИЗ и так далее). Ручная загрузка новых версий программного обеспечения на многочисленных распределенных объектах требует привлечения местных ИT-специалистов. Это может занимать длительное время (недели, месяцы), а человеческий фактор ведет к ошибкам («не та версия», «забыли обновить конфигурацию» и так далее). |
Контейнеризация и централизованное управление. Настроенная нейросеть упаковывается в изолированный, централизованно управляемый, программный контейнер. При централизованном изменении эталонного образа нейросети система автоматически обновляет
все вычислительные модули на распределенных объектах. Это гарантирует синхронизацию версий, исключает ошибки, связанные с человеческим фактором, сокращает время развертывания обновлений с недель до минут. |
| Анализ поведения работников (базовый уровень) |
В отличие от статичного контроля наличия СИЗ, анализ поведения (падений, наклонов, поднятий рук) — многовариантный процесс. Самая частая ошибка базовых нейросетей — ложная интерпретация наклона работника, например, чтобы поднять деталь или осмотреть узел станка как падение.
Если система будет фиксировать каждый наклон, то операторы быстро перестанут реагировать на ложные срабатывания системы. |
Введение временной задержки (тайм-аута). Алгоритм построен таким образом, что сигнал «падение» срабатывает не в момент резкого наклона работника, а только если он сохраняет горизонтальное положение (лежит) дольше заданного порога — обычно 5-10 секунд. Если работник нагнулся за деталью и через 2 секунды выпрямился, сигнализация
не срабатывает. Это отсекает практически все ложные срабатывания, связанные с выполнением работниками типовых операций. |
|
Повышение точности анализа поведения работников (продвинутый уровень)
|
Для сложных сценариев (например, для контроля выполнения работ на высоте,
в замкнутых пространствах и так далее) требуется более высокая точность, чем дает анализ контура тела. Проблема состоит в том, что толстая спецодежда (зимние куртки, защитные костюмы) сильно искажает реальные очертания тела человека, делая классический контурный анализ ненадежным. Кроме того, этот метод требует больших вычислительных мощностей. |
«Скелетная» анимация. Нейросеть
не распознает искаженный спецодеждой контур тела, а строит математическую модель ключевых суставов (плечи, локти, колени и так далее). Эта модель не зависит от толщины спецодежды, устойчива к частичному перекрытию обзора и позволяет оценивать позу, скорость и направление движения. Например, данное решение позволяет за доли секунды прогнозировать опасное сближение человека с движущимися частями оборудования. Из-за высокой ресурсоемкости оно применяется только при выполнении работ повышенной опасности. |
|
Ложные срабатывания и перекрытие обзора
|
В реальном цехе камеры могут быть частично закрыты оборудованием, стеллажами или технологическими установками. Из-за этого нейросеть может
не видеть человека или ошибаться в оценке его действий. Если оператор будет фиксировать все срабатывания подряд, то он быстро устанет от ложных сообщений и перестанет реагировать даже на реальные опасности. |
Многокамерное наблюдение и фильтр срабатываний. В опасных зонах устанавливается несколько камер, охватывающих пространство с разных сторон. Если человек скрыт от одной камеры, система использует данные с других камер. Дополнительно настраивается порог уверенности: оператору поступают видеоданные только о событиях с уверенностью выше 90 %, а видеоданные
о сомнительных событиях (60-80 %) сохраняются в системе для последующего анализа и дообучения модели. |
Заключительная, но не менее важная группа задач затрагивает взаимодействие видеоаналитики с персоналом и оборудованием (Таблица 5). Система может идеально распознавать нарушения, но, если информация об этом не доходит до работника или приходит с опозданием, смысл внедрения теряется. Кроме того, интеграция с промышленной автоматикой требует особого подхода к обеспечению надежности и безопасности, поскольку ценой ошибки в данном случае является не просто ложная тревога, а несчастный случай, техногенная авария и остановка производства.
|
Область применения |
Проблема (ограничение) | Решение |
|
Мгновенное оповещение о нарушениях
|
Если видеоаналитика только записывает ролики для последующего просмотра,
она превращается в бесполезный архив. В то время, когда нарушение будет выявлено (например, в конце смены или недели), работник уже мог получить травму или продолжает работать в опасных условиях. Без немедленной обратной связи система не может предотвратить возникновение несчастного случая. |
Локальные светозвуковые маяки
и мгновенные уведомления руководителю. При обнаружении нарушения (вход в опасную зону, снятие каски) система включает сигнальный маяк. Работник получает немедленный сигнал об опасности. Одновременно руководителю (мастеру, начальнику участка) на планшет или смартфон приходит push-уведомление с фотографией нарушителя и точкой на карте цеха. Это позволяет за считанные секунды вмешаться в ситуацию и принять необходимые меры. |
|
Интеграция с промышленной автоматикой (риск остановов из-за ложных срабатываний)
|
Главная опасность при прямой интеграции видеоаналитики с системами управления оборудованием — задержка сигнала. Передача команд через облачные сервисы или медленные сети превращает миллисекунды в секунды промедления. Это недопустимо, например, для прессов, манипуляторов и роботов, работающих с высокой скоростью. Нейросеть не застрахована от ложных срабатываний
из-за бликов, теней и отражений. Если останавливать производственный процесс при каждой ложной тревоге, это приведет к многочасовым простоям и убыткам, а доверие к системе будет подорвано. |
Физическая кнопка ручного сброса
на пульте. Сигнал на останов оборудования передается с минимальной задержкой по локальной промышленной сети. Для защиты от ложных срабатываний и быстрого перезапуска предусмотрен алгоритм: после остановки по сигналу видеоаналитики оператор лично убеждается в отсутствии реальной угрозы. Если угрозы нет (например, ложное срабатывание из-за блика или птицы), он нажимает физическую кнопку на пульте, которая снимает блокировку и возвращает оборудование в рабочий режим. Это исключает вызов ремонтной службы и сводит время простоя при ложном срабатывании к минимуму. |
| Интеграция с непрерывными технологическими процессами |
Некоторые производственные процессы невозможно остановить мгновенно без риска крупной аварии, сопоставимой с предотвращаемой травмой, например, разлив расплавленного металла, работу неуравновешенной центрифуги, незавершенную реакцию в автоклаве
или реакторе под давлением. Аварийная остановка в таких случаях может привести к разрушению оборудования, взрыву или выбросу опасных веществ. |
Многоступенчатая процедура реагирования, согласованная
с технологическими регламентами. Для каждого критического процесса разрабатывается индивидуальный сценарий безопасности с учетом инерционности технологии. Алгоритм реализуется по нарастающей: сначала срабатывает предупредительная сигнализация, затем происходит замедление работы оборудования, и только при развитии опасной ситуации осуществляется его аварийный останов, но при условии, что такой сценарий предварительно согласован с технологами и риск инцидента минимален. |
Использование на предприятиях систем видеоаналитики в целях охраны труда и производственной безопасности не требует научных прорывов, но предполагает инженерную дисциплину и готовность адаптировать технологию к реальным условиям производства. Только их совокупность превращает видеоаналитику из потенциально полезного инструмента в реально работающий механизм снижения рисков.
Автор материала:
Игорь Волошин.