TochkaCV

TochkaCV — платформа мониторинга строительных работ от компании «Точка зрения». Предназначена для детектирования, классификации и сопровождения объектов на видеоданных с использованием искусственного интеллекта. Решение исключает необходимость в ручном мониторинге, позволяет быть в курсе событий на объекте круглосуточно и оперативно реагировать на внештатные ситуации в случае необходимости.

Как работает решение

Платформа собирает данные с камер наблюдения, оцифровывает их, пропуская через нейронную сеть, и отображает в системах заказчика. Если видеокамеры зафиксируют какое-либо нарушение на стройплощадке, платформа оповестит об этом ответственного сотрудника.

Решение сочетает в себе заранее заданные алгоритмы, называемые детекторами, которые собирают информацию с камер:

• детекторы пространства — визуальный анализ помещений, территорий и отдельных зон на наличие движения, активности и физической безопасности;
• детекторы объектов — измерение, подсчет, классификация, сегментация и сортировка различных классов объектов;
• детекторы поверхности — выявление дефектов, отклонений в качестве выпускаемой продукции и материалов;
• детекторы операций — мониторинг выполнения технологических операций, определение правильности, порядка и комплектности.

Функции решения

TochkaCV сочетает готовые нейросетевые модули и гибкую настройку под задачи. Модули масштабируемые, то есть можно выбрать и использовать те модули, которые необходимы данному объекту в определенный момент. Систему можно развернуть локально или в облаке.

Благодаря платформе можно:

• оценить количество и активность рабочих на площадке;
• узнать какое оборудование исправно работает, а какое нет;
• сколько времени техника находится в работе;
• контролировать поступление и расход материала;
• выявлять неиспользуемые ресурсы для перераспределения или лучшего планирования;
• отслеживать производительность персонала и техники;
• согласовать реальность с планами и цифровыми представлениями в виде BIM-модели объекта.

Варианты использования для застройщика

У системы есть три варианта применения в строительстве.

1. Оповещение ответственных при происшествиях на площадке.
2. Интеграция с внешними системами, например, с системами безопасности, реагирующими при попытке человека войти в опасную зону без специального снаряжения.
3. Накопление статистических данных. Система оцифровывает видеопоток, из него извлекается нужная информация и в дальнейшем используется в BI-системах для принятия решений. Данные хранятся в системах компании-заказчика.

Кто уже использует решение

TochkaCV применяется в компаниях сегментов рынка В2 В и В2G. Это крупные промышленные компании в сфере машиностроения, металлургии, энергетики — Лукойл, Россети Центр, Роскосмос, Загорский трубный завод. На данный момент реализовано 8 промышленных проектов, а 14 находятся на стадии реализации.

Платформу используют подрядчики, субподрядчики и руководители строительных бригад. Внедрение решения будет полезно и застройщикам, чтобы в режиме реального времени контролировать сроки выполнения работ по контракту.

Выгоды и кейсы

Потенциальный эффект применения системы составляет десятки миллионов рублей ежегодно. До 30% увеличивается эффективность использования техники, до 16% — скорость работ. Стоимость работ снижается на 14%.

На данный момент у решения нет кейсов в сфере строительства, но проводятся пилотные проекты. На сайте tochka. ai приведен пример пилотного проекта по мониторингу строительных работ, в результате которого разработаны алгоритмы детектирования объектов и реализован программный продукт на портативной платформе NVIDIA Jetson. В настоящее время ведутся работы по поиску вариантов применения системы для максимального экономического эффекта у компаний-заказчиков.

Ниже представлены несколько вариантов применения решения, использующихся для эксплуатации промышленных объектов, но потенциально их можно использовать и при строительстве или эксплуатации жилой и коммерческой недвижимости.

Контроль наличия СИЗ в Россетях

Так как на электроэнергетических объектах высока вероятность травматизма, необходимо было обеспечить автоматический контроль наличия средств индивидуальной защиты (СИЗ) на работниках в опасных зонах. Алгоритм был обучен различать спецодежду, каски, маски, наушники, сапоги, перчатки.

В результате разработан прототип программного комплекса, осуществляющий детектирование СИЗ со средней точностью 91,3%. В случае отсутствия какого-либо из СИЗ на работнике, сигнал об этом отправляется удаленному оператору. Внедрение решения помогло снизить риск получения травмы работниками из-за пренебрежения техникой безопасности.
Подробнее→

Распознавание показаний счетчиков электроэнергии

Еще одна задача, которую помогла решить TochkaCV — автоматическое распознавание цифровых показаний счетчика, а также определение наличия пломбы с помощью камеры мобильного устройства. В реальных условиях была собрана база изображений счетчиков и проведено обучение нейронной сети на основе размеченных данных.

В результате разработан алгоритм обработки изображений счетчиков на мобильном устройстве с точностью распознавания ≥ 95%. Распознанные данные автоматически передаются в систему электроэнергетической компании. Внедрение системы снижает влияние человеческого фактора и сокращает трудозатраты специалистов.
Читать подробнее →

Турникет с системой Face-ID

Следующий вариант применения решения на данный момент используется только в университете, но потенциально может применяться на любых площадках, где необходимо ограничить доступ. В ЯрГУ им. П. Г. Демидова необходимо было обеспечить бесконтактный проход сотрудников вуза или студента через турникет.

В результате был разработан промышленный образец на основе алгоритмов распознавания лиц. Решение является бесконтактным. Система включает дополнительные опции контроля наличия маски на лице человека и бесконтактное измерение температуры.
Читать подробнее →

---

Обзор на решение подготовлен редакцией портала DigitalDeveloper. Если вы используете это решение и хотите поделиться отзывом или кейсом — напишите нам на hello@digitaldeveloper.ru.