Пойман в нейросети: как ИИ помогает при вылове рыбы
Пойман в нейросети: как ИИ помогает при вылове рыбы

Пойман в нейросети: как ИИ помогает при вылове рыбы

27 февраля, 20233 минуты на чтение

Искусственный интеллект в билайне — большая часть «нетелекомовского» бизнеса.

Развитию видеоаналитики уделяем особое внимание ввиду большой общественной значимости, перспективности направления и многих потребностей бизнеса и общества, которые она может закрыть.

Например, при помощи компьютерного зрения можно осуществлять визуальный осмотр изделий, искать царапины, трещины, волны, вмятины, пузыри при скорости линии до 200 (!) метров в минуту. Промышленным предприятиям с отдаленными или большими территориями может быть актуальным решение по определению дыма и огня. Система определяет задымление меньше, чем за 5 секунд, и оповещает об этом ответственных лиц.

В общественном транспорте наша видеоаналитика может посчитать загруженность каждого маршрута со статистикой по количеству входящих и выходящих на каждой остановке пассажиров, а также оповещать контролеров о числе безбилетных пассажиров в режиме, что называется, онлайн.

При чем тут рыба?

Прежде чем читать дальше, нужно включить воображение. Представьте: вы отвечаете за безопасность или улов на рыболовецком судне, которое ходит в суровом Охотском море, или владеете рыбопромышленной компанией, которой принадлежат и суда, и завод. Ввиду расстояния и специфики работы вам довольно трудно проконтролировать, что сотрудники соблюдают технику безопасности, что улов хороший, а заготавливаемая на судне продукция — качественная.

К нам обратилась рыбопромышленная компания N, у которой было несколько проблем, и, соответственно, точек роста.

Дано:

Полный цикл траления (трал — это буксируемое сетное отцеживающее орудие лова) занимает 6 часов, прерывать его нельзя. Необходимо поймать рыбу нужного размера, но определить, что поймано, можно только через 4 часа. Выловленная рыба переливается из трала в приемные бункеры вместимостью 40 тонн. Измерение контрольной выборки происходит через 3-4 часа после перелива и занимает около часа. За эти 4 часа будет произведено еще одно траление в том же косяке.

Изображение: shipshub.com

Заказчик хотел, чтобы размер рыбы определялся уже при переливе рыбы из трала в баки, что помогло бы определить перспективу следующего цикла траления. Вторая задача — контролировать качество филе на конвейере.

Решение:

  • Откалиброванная высокоскоростная камера в защищённом боксе снимает поток рыбы при переливе
  • Нейросеть на локальном сервере выделяет рыбные силуэты и определяет размер отдельных рыб, после чего статистически определяются характеристики улова, по зафиксированным камерой силуэтам
  • Информация поступает капитану на консоль в режиме реального времени для принятия решения
  • Камера высокого разрешения следит за конвейером с филе, сигнализируя об обнаружении брака

А люди как?

Рыба рыбой, но все рыболовецкие суда и порты, как правило, беспокоятся и следят за безопасностью сотрудников. Поэтому второй большой блок задач касается промышленной безопасности.

Первое — контроль ношения средств индивидуальной защиты (СИЗ). Это решение помогает сократить количество травмоопасных инцидентов и жертв, зафиксировать и сообщить старшему помощнику капитана о выходе траловой команды на работу без СИЗ и принять меры, исключить человеческий фактор при фиксации нарушений и повысить трудовую дисциплину.

Для работающих на судне важны каски и спасательные жилеты. В одном из последних кейсов мы предложили заказчику уже обученную модель с касками, а определять не застегнутые жилеты и их наличие/отсутствие обучили нейросеть на данных заказчика. Точность по итогам пилота составила до 98%.

Вторая, не менее актуальная для рыбной промышленности модель — обнаружение дыма и огня. Она хороша тем, что для ее реализации нужны камеры, но не обязательно наши — могут быть и камеры заказчика. Искусственный интеллект обнаруживает дым/возгорание в пределах видимости камеры и передает данные в мессенджер, по почте или в систему заказчика. По нашим данным, скорость реагирования модели составляет до 5 секунд с момента начала события.

В целом, команда видеоаналитики с интересом решает нетривиальные задачи. А задачи для промышленности — отдельная любовь.


Клиент самостоятельно уведомляет о ведении видеонаблюдения в местах функционирования оборудования и при необходимости собирается согласие на обработку данных. билайн не осуществляет аналитику видеозаписей, а предоставляет доступ к сервису, позволяющему реализовать указанный функционал клиенту. Точность и результаты использования видеоаналитики рассчитаны на основе средних данных, предоставленных клиентами билайн. Сведения носят информационно-справочный характер, билайн не гарантирует достижение указанных результатов.

Реклама.
ПАО ВымпелКом
LatgBh7D2

27 февраля, 2023

Сейчас читают

Редакция рекомендует

Картина дня

Свежие материалы

Свежие материалы