Распознавание опасных действий и нарушений правил использования средств индивидуальной защиты с помощью систем компьютерного зрения из видеотрансляции

Травмы на рабочем месте в значительной степени обусловлены несоблюдением требований к средствам индивидуальной защиты (СИЗ) и нарушениями технологических процедур. В данной статье исследуется применение методов компьютерного зрения для автоматического обнаружения таких нарушений на основе видеотрансляции с промышленных камер. Предложена и реализована информационная система, ядром которой является тонко настроенный детектор на основе сверточной нейронной сети YOLOv5. Система не только фиксирует наличие или отсутствие защитной каски и светоотражающего жилета у работника, но и распознает опасное действие — вхождение в кузов грузовика без использования стремянки — что требует учета пространственного контекста сцены. Логика принятия решений формализована в виде интерпретируемого коэффициента нарушения техники безопасности, который объединяет коэффициенты достоверности обнаружения для каждого объекта, пространственные отношения между работником, средствами защиты и транспортным средством, а также временные данные, накопленные по траекториям объектов. Для надёжного отслеживания объектов между кадрами и сглаживания траекторий используется фильтр Калмана, а обнаруженные нарушения автоматически собираются в отчёты. Описываются состав обучающего набора, классы распознаваемых объектов, процедура подготовки данных и управления версиями, параметры обучения, а также метрики оценки качества. Приводится пример работы системы в действующем промышленном цехе, а также обсуждаются ограничения данного подхода, связанные в первую очередь с объемом и разрешением обучающих данных.