Модульный комплекс контроля производственной безопасности и технологических процессов

Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в расширении динамических настроек множества автоматически обнаруживаемых нарушений на объекте инфраструктуры. Модульный комплекс контроля производственной безопасности и технологических процессов, подключаемый к системе видеонаблюдения объекта, содержит: модуль чтения и первичной обработки данных с камер, модуль приоритизации видеопотоков и распределения данных между распознавательными модулями, по меньшей мере один модуль распознавания, модуль интегрирования результатов распознавания, модуль хранения и анализа данных обработанных данных, модуль автоматического дообучения, модуль интеграции с системами оповещения предприятий, модуль контроля параметров по меньшей мере одной камеры и по меньшей мере одного модуля распознавания, модуль вывода информации. 13 з.п. ф-лы, 2 ил.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Настоящее техническое решение относится к области вычислительной техники, в частности, к модульному комплексу контроля производственной безопасности и технологических процессов.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Из уровня техники известен источник информации US 8,599,266 В2, 03.12.2013, раскрывающий цифровую обработку видеосигнала, где видеосистема может использоваться в ситуациях, когда желательно или необходимо, чтобы оператор или пользователь видеосистемы отсутствовал в месте расположения видеокамеры. Например, в охранных и антитеррористических видеосистемах, сеть видеокамер может быть установлена в критических местах, таких как аэропорты, автобусные и железнодорожные станции, военные базы и т.д. Заявленная видеосистема содержит по меньшей мере одну видеокамеру для захвата подверженных дисторсии панорамных видеоизображений сцены и создания видеопотока. Видеосистема также содержит процессор для приема и обработки указанного видеопотока, причем указанный процессор содержит: первый модуль обработки для развертывания упомянутых подверженных дисторсии панорамных видеоизображений для получения ректифицированных видеоизображений сцены, при этом упомянутый первый модуль обработки обеспечивает настройки панорамирования, наклона и масштабирования для обеспечения настраиваемого просмотра сцены и второй модуль обработки для обнаружения и отслеживания головы человека в прямолинейных (ректифицированных) видеоизображениях и для извлечения видеоизображений в виде человека из прямолинейных видеоизображений.

Предлагаемое решение, отличается от известного из уровня техники решения тем, что содержит модуль хранения и анализа обработанных данных, выполненный с возможностью автоматического детектирования и архивирования данных, неточных распознаваний события и детектирования изменения статистик, поступающих для последующего автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания, а также модуль автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания, выполненный с возможностью дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания, для динамической настройки множества автоматически обнаруживаемых событий на производстве, и как следствие - уменьшение времени оповещения ответственного персонала в случае таких нарушений.

Из уровня техники известно также решение, раскрытое в источнике информации CN101833838 В, 06.06.2012, которое направлено на анализ видеопотока и раннее предупреждение о пожаре большого радиуса действия. Система анализа и раннего предупреждения о пожаре большого радиуса действия, содержит базу данных характеристик пожара, модуль захвата видео, модуль сбора температуры, модуль улучшения качества видео, модуль извлечения характеристики пожара, модуль идентификации характеристик пожара, модуль оценки правил управления и контроля при пожаре, а также платформу управления и контроля в случае пожара в режиме реального времени, в которой база данных характеристик пожара включает модель изображения дыма / пламени. Модуль видеозахвата используется для захвата цифровых видеоизображений в большом диапазоне; модуль сбора температуры используется для сбора информации о температуре через тепловизионое устройство; модуль улучшения качества видео используется для улучшения качества видеоизображения; модуль извлечения характеристик пожарной катастрофы используется для выделения переднего плана, сопоставления целей и классификации целей на видеопоследовательности; модуль идентификации характеристик пожарной катастрофы используется для сравнения и идентификации видеообъекта с базой данных характеристик пожарной катастрофы в соответствии с параметрами, установленными пользователем; модуль оценки правил управления пожарными авариями и управления ими используется для оценки того, нарушено ли правило или нет в соответствии с правилом, заданным пользователем, путем объединения характеристик видео и значений температуры и, если это так, отправки аномальной информации.

Предлагаемое решение использует алгоритмы видеоаналитики, позволяющие обнаруживать более широкий спектр нарушений, которые создают опасность для персонала, например, неиспользование средств индивидуальной защиты, некорректная техника работы с аппаратом.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Технической проблемой, на решение которой направлено заявленное решение, является создание модульного комплекса контроля производственной безопасности и технологических процессов, который охарактеризован в независимом пункте формулы. Дополнительные варианты реализации настоящего изобретения представлены в зависимых пунктах изобретения.

Технический результат заключается в расширении динамических настроек множества автоматически обнаруживаемых нарушений на объекте инфраструктуры. Дополнительными техническими результатами являются уменьшение времени оповещения ответственного персонала в случае обнаружения нарушений, обеспечение устойчивой работы системы мониторинга в случае повышенных нагрузок на сервер и/или при выходе из строя части оборудования, увеличение срока эксплуатации системы, а также снижение времени работы, ниже требуемой эффективности, за счет автодиагностирования и автокалибровки системы.

Заявленный результат достигается за счет работы модульного комплекса контроля производственной безопасности и технологических процессов, подключаемый к системе видеонаблюдения объекта, содержащий:

модуль чтения и первичной обработки данных с камер, выполненный с возможностью в автоматическом режиме настраивать параметры по меньшей мере одной камеры, а также обнаружения сбоев в системе;

модуль приоритизации видеопотоков и распределения данных между модулями распознавания;

по меньшей мере один модуль распознавания, выполненный с возможностью распознавания события при помощи алгоритмов машинного обучения и\или алгоритмов компьютерного зрения и\или статистического анализа;

модуль интегрирования результатов распознавания, выполненный с возможностью принятия решений о наличии или вероятности события, а также с возможностью связи с модулем приоритизации видеопотоков для перепроверки неточных распознанных событий;

модуль хранения и анализа обработанных данных, выполненный с возможностью автоматического детектирования и архивирования неточных распознанных событий и детектирования изменения статистик, поступающих для последующего автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания;

модуль автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания, выполненный с возможностью дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания;

модуль интеграции с системами оповещения предприятий, выполненный с возможностью взаимодействия с информационной инфраструктурой объекта;

модуль контроля параметров по меньшей мере одной камеры и по меньшей мере одного модуля распознавания, выполненный с возможностью изменения конфигурации по меньшей мере одного модуля распознавания без взаимодействия с другими модулями комплекса;

модуль вывода информации.

В частном варианте реализации предлагаемого решения, модуль чтения и первичной обработки данных с камер, выполнен с возможностью установки, на по меньшей мере одну камеру, при этом модуль устанавливает параметры выдержки, регулирования сжатия, баланса белого, положения камеры, цвета и яркости, экспозиции и оптического приближения, на по меньшей мере одной камере.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, модуль чтения и первичной обработки данных с камер, выполнен с возможностью определения нерабочих условий на объекте.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, модуль приоритизации видеопотоков и распределения данных между модулями распознавания, выполнен с возможностью анализа поступающих видеоданных и/или прошлых результатов распознавания и/или в ручном режиме управления.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, по меньшей мере один модуль распознавания может быть заменяемым.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, по меньшей мере один модуль распознавания дополнительно выполнен с возможностью распознавания части событий оператором.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, по меньшей мере один модуль распознавания дополнительно выполнен с возможностью передачи неточных распознанных событий на диспетчерский пункт для подтверждения оператором.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, модуль интегрирования результатов распознавания отправляет сигналы в модуль интеграции с системами предприятия, в случае распознавания события.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, модуль интегрирования результатов распознавания выполнен с возможностью принимать сигналы от операторов или от по меньшей мере одного датчика, который расположен на территории объекта.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, модуль хранения и анализа обработанных данных осуществляет автоматическое архивирование инцидентов, создает индекс нарушений для возможности поиска по базе инцидентов, имеет функционал удаления инцидентов давности больше установленного срока хранения.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, модуль автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания, осуществляет дообучение на основании по меньшей мере неточных распознанных событий, которые получены от модуля хранения, а также на основании сигнала оповещения о систематическом изменении статистик входящих данных.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, модуль автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания, выполненный с возможностью дообучения в ручном режиме.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, модуль интеграции с системами оповещения предприятий, выполнен с возможностью оповещения ответственного круга лиц, посредством рассылки сообщений по электронной почте и/или CMC и/или интернет-мессенджерам.

В другом частном варианте реализации предлагаемого решения, модуль вывода информации, выполненный с возможностью предоставления веб-доступа к визуализации, истории работы и модулю контроля, а также предоставляет авторизованным пользователям отслеживать и настраивать работу комплекса с использованием веб-интерфейса.

ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Реализация изобретения будет описана в дальнейшем в соответствии с прилагаемыми чертежами, которые представлены для пояснения сути изобретения и никоим образом не ограничивают область изобретения. К заявке прилагаются следующие чертежи:

Фиг. 1 иллюстрирует пример работы модульного комплекса контроля производственной безопасности и технологических процессов.

Фиг. 2 иллюстрирует пример общей схемы вычислительного устройства.

ДЕТАЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

В приведенном ниже подробном описании реализации изобретения приведены многочисленные детали реализации, призванные обеспечить отчетливое понимание настоящего изобретения. Однако, квалифицированному в предметной области специалисту, будет очевидно каким образом можно использовать настоящее изобретение, как с данными деталями реализации, так и без них. В других случаях хорошо известные методы, процедуры и компоненты не были описаны подробно, чтобы не затруднять излишне понимание особенностей настоящего изобретения.

Кроме того, из приведенного изложения будет ясно, что изобретение не ограничивается приведенной реализацией. Многочисленные возможные модификации, изменения, вариации и замены, сохраняющие суть и форму настоящего изобретения, будут очевидными для квалифицированных в предметной области специалистов.

Предлагаемый модульный комплекс контроля производственной безопасности и технологических процессов направлен на:

автоматизацию и оптимизацию процессов обнаружения, предотвращение и реагирование на факты событий, то есть нарушений правил технологической безопасности и несоблюдения технологических процессов на производственных, промысловых и транспортных объектах;

автоматизацию процедур поддержки системы безопасности, в частности, автоматическое создание и поддержка индексированного архива нарушений, автоматическое обнаружение и исправление некорректной работы видеокамер и модулей распознавания.

Использование модульного комплекса контроля производственной безопасности и технологических процессов возможно, но не ограничивается, для контроля соблюдения правил бурения скважин, погрузки-разгрузки грузов, контроля за правилами строповки, слежения за степенью загрузки вагонов, соблюдения правил работы с топливным рукавом, мониторинга за дорожной ситуацией на железнодорожном переезде, правильного подключения и правильного положения крышек, элементов питания, тросов, ключей и т.д. производственных установок, определения санкционированности доступа транспортного средства путем анализа его номерного знака и класса транспортного средства, а также для автоматизации любых других технологических процессов, где возможно распознавание человеком.

Модульный комплекс контроля производственной безопасности и технологических процессов может использоваться с существующими камерами видеонаблюдения предприятия и размещаться как на самом объекте, так и в удаленном центре обработки данных, в зависимости от специфики производства, а также с учетом возможностей по организации высокоскоростной передачи данных.

При установке непосредственно на объекте возможно использование вычислительных блоков в пыле- и гидростойком исполнении, с возможностью одновременного подключения от 2 до 16 видеокамер на один модуль чтения и первичной обработки данных в зависимости от конкретного набора распознаваемых маркеров и требований к скорости реакции на события.

Маркерами могут быть, по меньшей мере, но не ограничиваясь, любой вид нарушений на производстве, нарушения, связанные с человеком или не связанные с человеком. Распознавание маркеров производится в реальном времени с использованием как покадрового распознавания, так и анализа динамики в течение времени.

В предлагаемый модульный комплекс встроен адаптивный трекинг распознаваемых объектов (людей, автомобилей, заданных частей производственных установок), который позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы, ограничивая области применения распознающих алгоритмов предсказанными возможными положениями объектов. Аналогично, трекинг может быть применен для сокращения задержки между возникновением события и реакции на него за счет предсказательного распознавания (например, предсказание вероятного пересечения человеком границы опасной зоны на основании данных, что человек идет в ее направлении и не замедляет своего движения).

В первую очередь трекинг строится в модуле интегрирования, однако за счет использования рекуррентных нейронных сетей он может быть встроен прямо в модуль распознавания.

Для минимизации количества ошибок и достижения оптимального (проблемно-специфичного) баланса ложных срабатываний и пропусков событий возможно использования ряда подходов:

• Трекинг объектов на основе модели движения и/или динамически созданной модели сцены предотвращает потерю объектов при частичном либо кратковременном полном заслонении;

• Использование меток уверенности в модулях распознавания позволяет учитывать при принятии итогового решения только высокоинформативные моменты, таким образом избегая ошибок, в частности, при детектировании наличия средств индивидуальной защиты (каски, перчатки, жилеты) при невозможности их уверенно различить вследствие временного полного перекрытия;

• Учет геометрии сцены позволяет дополнительно сузить пространство поиска интересующих объектов, исключая заведомо невозможные результаты.

Предлагаемый модульный комплекс контроля производственной безопасности и технологических процессов содержит автоматическую калибровку. При развертывании и поддержке индустриальных систем распознавания одной из наиболее трудозатратных частей является первоначальная настройка и калибровка камер и освещения, а также дальнейший контроль их правильного положения и условий эксплуатации, предлагаемый модульный комплекс значительно снижает время и затраты на развертывание и эксплуатацию за счет использования алгоритмов автокалибровки и автодиагностики.

Предлагаемый модульный комплекс устойчив к смене условий эксплуатации. От индустриальных распознающих систем требуется круглосуточная работа в течение года, в самых разных условиях. Необходимо учитывать весь спектр погодных условий и условий освещения, в которых может потребоваться корректная работа модуля: для обучения и настройки системы необходимы большие объемы данных, снятых в таких условиях. При этом некоторые из этих условий трудно воспроизводимы и оперативный сбор релевантной обучающей выборки достаточного объема представляется невозможным. При обучении модульного комплекса может использоваться та или иная технология аугментации данных, позволяющая моделировать съемку в проблемных погодных условиях.

Предлагаемый модульный комплекс осуществляет балансировку нагрузки в режиме реального времени. В масштабной распознающей системе одновременно происходит обработка десятков потоков видеоданных. При этом сложность обработки кадров различных видеопотоков может значительно различаться: например, при необходимости трекинга каждого объекта, вычислительная стоимость обработки кадра растет с увеличением числа анализируемых объектов. Централизованная обработка видеопотоков позволяет сократить требуемые вычислительные мощности за счет динамического распределения ресурсов для работы с различными потоками.

Архитектура предлагаемого модульного комплекса контроля производственной безопасности и технологических процессов представлена на фиг. 1.

Модуль чтения и обработки данных с камер, выполненный с возможностью в автоматическом режиме настраивать параметры по меньшей мере одной камеры и обнаруживать сбои в системе. Настойка параметров камеры включает по меньшей мере, но не ограничиваясь, установка выдержки, регулирование сжатия видео, установка баланса белого, положение камеры (в случае наличия вращательного механизма), цвета и яркости, экспозиции и оптического приближения.

Кроме сбоев в работе камеры (сбитие, загрязнение и другие) модуль также способен обнаруживать нерабочие условия на предприятии (отсутствие освещения, высокая задымленность и др.).

Модуль чтения и обработки данных считывает данные с камер и направляет их в модуль приоритизации видеопотоков и распределения данных между распознавательными модулями.

Модуль приоритизации видеопотоков и распределения данных между распознавательными модулями, анализирует поступающие видеоданные, а также прошлые результаты распознавания для приоритизации и распределения данных между распознавательными модулями.

Приоритизация осуществляется с целью равномерной загрузки вычислительных ресурсов, обеспечения регулярной проверки информации с каждой камеры на предмет нарушений, выделения дополнительных ресурсов для запуска дополнительных уточняющих алгоритмов для сложных случаев, обеспечения наиболее быстрого отклика на нарушения в зонах повышенной опасности.

Модуль приоритизации потоков и распределения данных может работать также и в ручном режиме управления, когда приоритет и важность различных маркеров регулируются в реальном времени оператором.

По меньшей мере один модуль распознавания, выполненный с возможностью распознавания событий при помощи алгоритмов машинного обучения и\или алгоритмов компьютерного зрения и\или статистического анализа.

Модули распознавания являются заменяемыми модулями, то есть под каждый необходимый сценарий можно обучить модуль. Например, на предприятии обязательно ношение каски в рабочей зоне, следовательно, модуль распознавания обучают на определение лиц, которые не носят каски в рабочей зоне.

Модули распознавания используют различные модели сверхточных нейронных сетей, работающих на пирамиде изображений для обеспечения высокой точности распознавания на разных масштабах, в том числе якорных или безъякорных с ветками раннего выхода из вычислений (для быстрого принятия решения в простых случаях), в том числе с использованием дообученных переносом моделей, изначально обученных на сторонних датасетах. Обучение осуществляется традиционными методами обучения нейронных сетей, в том числе с использованием технологий обучения переносом и многозадачного (широкого) обучения.

Дополнительно, модульный комплекс может поддерживать гибридные режимы работы, в которых часть нарушений обнаруживается оператором. Кроме того, особенно важные или, наоборот, неточно распознанные нарушения могут подаваться на специальный диспетчерский пункт для подтверждения оператором.

Отличием модуля приоритизации потоков и распределения данных и моделей распознавания от существующих уже решений состоит в том, что предлагаемые модули распознавания обладают различным детектирующим функционалом и скоростью и/или реализованы в виде anytime алгоритмов, что позволяет с помощью модуля приоритизации потоков динамически варьировать баланс между качеством и скоростью распознавания.

Модуль интегрирования результатов распознавания, выполненный с возможностью принятия решений о наличии или вероятности события (нарушения), а также связи с модулем приоритизации видеопотоков для перепроверки неточных распознаваний событий.

Вышеуказанный модуль принимает окончательное решение о наличии или вероятности нарушения, на основе данных, полученных с модулей распознавания, и посылает сигналы в модуль интеграции с системами предприятия. Отличие модуля интеграции от аналогов заключается в наличии обратной связи с модулем приоритизации, что дает возможность перепроверить или уточнить неточные распознавания, в том числе с учетом понимания о распознавании события в прошлом или распознавании другими модулями и/или с других ракурсов.

Также модуль интегрирования результатов распознавания может получать сигналы от операторов или от датчиков (температуры, движения и др.), расположенных на территории предприятия.

Модуль хранения и анализа данных обработанных данных, выполненный с возможностью автоматического детектирования и архивирования неточных распознанных событий и детектирования изменения статистик, поступающих для последующего автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания.

Указанный модуль хранения и анализа обработанных данных осуществляет автоматическое архивирование инцидентов, создает индекс нарушений для возможности поиска по базе инцидентов, например, все нарушения с меткой «каска не надета в рабочей зоне» автоматически распознаются, и по запросу пользователя «человек без маски» будет автоматически сгенерирован отчет, который содержит информацию о времени и месте нарушения, а также осуществлена возможность просмотра короткого видеоролика с моментом нарушения. Кроме того, указанный модуль имеет функционал удаления инцидентов, срок хранения которых больше установленного срока хранения.

Функцией которая отличает данный модуль от аналогов является автоматическое детектирование и архивирование неточных (проблемных) случаев распознавания и детектирования изменения статистик, поступающих данных для последующего автоматического дообучения модулей распознавания. Допустим, в процессе эксплуатации, крепление, на котором стоит камера, медленно (в течение месяцев) деформируется, и таким образом изображение сцены становится постепенно повернутым, относительно того изображения, на котором камера была изначально откалибрована. Модуль позволяет автоматически обнаруживать такие систематические отклонения. Другими примерами могут быть смена времени года.

Модуль автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания, выполненный с возможностью дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания.

Модуль автоматического дообучения получает неточные (проблемные) данные от модуля хранения, а также оповещение о систематическом изменении статистик входящих данных. С использованием этих данных модуль производит автоматическое дообучение распознавательных модулей для обеспечения высокого качества распознавания в случае постепенного изменения подаваемой на вход выборки (например, изменения вида спецодежды, изменение времени года и т.д.). Дообучение осуществляется традиционными методами обучения нейронных сетей, в том числе с использованием технологий обучения переносом и многозадачного (широкого) обучения.

Дообучение модулей распознавания, кроме использования модуля автоматического дообучения, может проводиться инженерами в ручном режиме.

Возможно выставление желаемых параметров обученной системы для достижения необходимого баланса между различными потребительскими качествами полученной системы, такими как доля ложных срабатываний (как положительных, так и отрицательных), скорость работы системы, минимальное время детектируемого нарушения, минимальный размер обнаруживаемого объекта, число пропущенных случаев, относительная важность нарушений разного рода.

В случае изменения выходных данных, которые не были предусмотрены на этапе обучения развертывания системы (например, изменение геометрии сцены, изменение освещения, изменение содержимого комнаты, изменение типа камеры, изменения формы, используемой персоналом, загрязнение и сбитие камеры) для борьбы с падением качества распознавания предлагается использовать системы, автоматически детектирующие работу модулей распознавания вне настроенного диапазона параметров. Кроме автоматического обнаружения таких случаев, возможна диагностировка системы в ручном режиме с помощью веб-приложения.

В случае обнаружения модулем хранения и анализа обработанных данных нарушения, поступает сигнал на модуль интеграции с системами оповещения предприятий, выполненный с возможностью взаимодействия с информационной инфраструктурой объекта.

Например, предупреждение по громкоговорителю помещения, где осуществляется нарушение техники безопасности, звук сирены, сообщение ответственному за безопасность, сигнал на остановку станка и т.д. Модуль интеграции с информационными системами предприятия также способен оповещать ответственный круг лиц посредством рассылки сообщений по электронной почте, CMC или интернет-мессенджерам (например, но не ограничиваясь, Телеграм, Whatsapp).

Модуль контроля параметров по меньшей мере одной камеры и по меньшей мере одного модуля распознавания, выполненный с возможностью перевода по меньшей мере одного распознающего модуля в другой режим без значительного взаимодействия с другими модулями комплекса.

Модульная система распознавания позволяет гибкое и распределенное по времени внедрение и разработку разных сценариев. Унификация интерфейсов интегрирующих систем позволяет использовать распознавательные решения различных поставщиков для различных сценариев, а также интеллектуально объединять распознавательные решения разных поставщиков для одного и того же сценария с целью повысить качество распознавания за счет голосующей схемы или любого другого метода комплексирования.

Модуль вывода информации предоставляет веб-доступ к визуализации, истории работы и модулю контроля, где авторизованные пользователи могут отслеживать и настраивать работу системы с использованием веб-интерфейса. Кроме веб-приложения, которое используется для мониторинга состояния системы и контроля за ним, возможно использование десктопных или мобильных приложений.

На Фиг. 2 далее будет представлена общая схема вычислительного устройства (200), обеспечивающего обработку данных, необходимую для реализации заявленного решения.

В общем случае устройство (200) содержит такие компоненты, как: один или более процессоров (201), по меньшей мере одну память (202), средство хранения данных (203), интерфейсы ввода/вывода (204), средство В/В (205), средства сетевого взаимодействия (206).

Процессор (201) устройства выполняет основные вычислительные операции, необходимые для функционирования устройства (200) или функциональности одного или более его компонентов. Процессор (201) исполняет необходимые машиночитаемые команды, содержащиеся в оперативной памяти (202).

Память (202), как правило, выполнена в виде ОЗУ и содержит необходимую программную логику, обеспечивающую требуемый функционал.

Средство хранения данных (203) может выполняться в виде HDD, SSD дисков, рейд массива, сетевого хранилища, флэш-памяти, оптических накопителей информации (CD, DVD, MD, Blue-Ray дисков) и т.п. Средство (203) позволяет выполнять долгосрочное хранение различного вида информации, например, вышеупомянутых файлов с наборами данных пользователей, базы данных, содержащих записи измеренных для каждого пользователя временных интервалов, идентификаторов пользователей и т.п.

Интерфейсы (204) представляют собой стандартные средства для подключения и работы с серверной частью, например, USB, RS232, RJ45, LPT, COM, HDMI, PS/2, Lightning, FireWire и т.п.

Выбор интерфейсов (204) зависит от конкретного исполнения устройства (N00), которое может представлять собой персональный компьютер, мейнфрейм, серверный кластер, тонкий клиент, смартфон, ноутбук и т.п.

В качестве средств В/В данных (205) в любом воплощении системы, реализующей описываемый способ, может использоваться клавиатура. Аппаратное исполнение клавиатуры может быть любым известным: это может быть, как встроенная клавиатура, используемая на ноутбуке или нетбуке, так и обособленное устройство, подключенное к настольному компьютеру, серверу или иному компьютерному устройству. Подключение при этом может быть, как проводным, при котором соединительный кабель клавиатуры подключен к порту PS/2 или USB, расположенному на системном блоке настольного компьютера, так и беспроводным, при котором клавиатура осуществляет обмен данными по каналу беспроводной связи, например, радиоканалу, с базовой станцией, которая, в свою очередь, непосредственно подключена к системному блоку, например, к одному из USB-портов. Помимо клавиатуры, в составе средств В/В данных также может использоваться: джойстик, дисплей (сенсорный дисплей), проектор, тачпад, манипулятор мышь, трекбол, световое перо, динамики, микрофон и т.п.

Средства сетевого взаимодействия (206) выбираются из устройства, обеспечивающий сетевой прием и передачу данных, например, Ethernet карту, WLAN/Wi-Fi модуль, Bluetooth модуль, BLE модуль, NFC модуль, IrDa, RFID модуль, GSM модем и т.п. С помощью средств (205) обеспечивается организация обмена данными по проводному или беспроводному каналу передачи данных, например, WAN, PAN, ЛВС (LAN), Интранет, Интернет, WLAN, WMAN или GSM.

Компоненты устройства (200) сопряжены посредством общей шины передачи данных (210).

В настоящих материалах заявки было представлено предпочтительное раскрытие осуществление заявленного технического решения, которое не должно использоваться как ограничивающее иные, частные воплощения его реализации, которые не выходят за рамки испрашиваемого объема правовой охраны и являются очевидными для специалистов в соответствующей области техники.

1. Модульный комплекс контроля производственной безопасности и технологических процессов, подключаемый к системе видеонаблюдения объекта, включающий:

модуль чтения и первичной обработки данных с камер, выполненный с возможностью в автоматическом режиме настраивать параметры по меньшей мере одной камеры и обнаруживать сбои в комплексе;

модуль приоритизации видеопотоков и распределения данных между модулями распознавания;

по меньшей мере один модуль распознавания, выполненный с возможностью распознавания события при помощи алгоритмов машинного обучения и\или алгоритмов компьютерного зрения и\или статистического анализа;

модуль интегрирования результатов распознавания, выполненный с возможностью принятия решений о наличии или вероятности события, а также с возможностью связи с модулем приоритизации видеопотоков для перепроверки неточных распознаваний событий;

модуль хранения и анализа обработанных данных, выполненный с возможностью автоматического детектирования и архивирования неточных распознанных событий и детектирования изменения статистик, поступающих для последующего автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания;

модуль автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания, выполненный с возможностью дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания;

модуль интеграции с системами оповещения предприятий, выполненный с возможностью взаимодействия с информационной инфраструктурой объекта;

модуль контроля параметров по меньшей мере одной камеры и распознающих систем, выполненный с возможностью изменения конфигурации по меньшей мере одного распознающего модуля без взаимодействия с другими модулями комплекса;

модуль вывода информации.

2. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что модуль чтения и первичной обработки данных с камер, выполнен с возможностью установки, на по меньшей мере одну камеру, выдержки, регулирования сжатия, баланса белого, положения камеры, цвета и яркости, экспозиции и оптического приближения.

3. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что модуль чтения и первичной обработки данных с камер, выполнен с возможностью определять нерабочие условия на объекте.

4. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что модуль приоритизации видеопотоков и распределения данных между распознавательными модулями, выполнен с возможностью анализа поступающих видеоданные и/или прошлых результатов распознавания и/или в ручном режиме управления.

5. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что по меньшей мере один модуль распознавания может быть заменяемым.

6. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что по меньшей мере один модуль распознавания дополнительно выполнен с возможностью распознавания части событий оператором.

7. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что по меньшей мере один модуль распознавания дополнительно выполнен с возможностью передачи неточных распознанных событий на диспетчерский пункт для подтверждения оператором.

8. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что модуль интегрирования результатов распознавания отправляет сигналы в модуль интеграции с системами предприятия, в случае распознавания нарушения.

9. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что модуль интегрирования результатов распознавания выполнен с возможностью принимать сигналы от операторов, по меньшей мере одного датчика, который расположен на территории объекта.

10. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что модуль хранения и анализа обработанных данных осуществляет автоматическое архивирование инцидентов, создает индекс нарушений для возможности поиска по базе инцидентов, имеет функционал удаления инцидентов давности больше установленного срока хранения.

11. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что модуль автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания, осуществляет дообучение на основании по меньшей мере данных неточных распознанных событий, которые получены от модуля хранения, а также на основании сигнала оповещения о систематическом изменении статистик входящих данных.

12. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что модуль автоматического дообучения по меньшей мере одного модуля распознавания, выполненный с возможностью дообучения в ручном режиме.

13. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что модуль интеграции с системами оповещения предприятий, выполнен с возможностью оповещения ответственного круга лиц, посредством рассылки сообщений по электронной почте, CMC или интернет-мессенджерам.

14. Модульный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что модуль вывода информации, выполненный с возможностью предоставления веб-доступа к визуализации, истории работы и модулю контроля, а также предоставляет авторизованным пользователям отслеживать и настраивать работу комплекса с использованием веб-интерфейса.