Как NeuroCore внедрила нейросеть на заводе для повышения безопасности

В этой статье мы расскажем, как решили сложную задачу внедрения системы безопасности на основе компьютерного зрения на заводе, преодолев бюрократические барьеры, технические сложности и непонимание со стороны заказчика. Этот кейс — пример того, как инновации в IT могут трансформировать промышленность.

Несколько лет назад компания NeuroCore выиграла тендер на разработку системы безопасности для крупного промышленного объекта. Задача была амбициозной: минимизировать риски аварий на заводе, где пешеходные зоны пересекались с маршрутами тяжелой техники. Водители погрузчиков и другой спецтехники сталкивались с проблемой «слепых зон», что увеличивало вероятность столкновений с людьми. Традиционные меры — правила и инструкции — не давали нужного эффекта: нарушения продолжались, а угроза безопасности оставалась высокой.

Заказчику требовалось решение, которое могло бы в реальном времени контролировать движение транспорта и людей, предотвращая потенциальные трагедии. Именно здесь на сцену вышла команда NeuroCore с экспертизой в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения.

NeuroCore предложила концепцию, вдохновленную дорожным светофором, но адаптированную под заводские условия с использованием компьютерного зрения. Система должна была анализировать видеопоток с камер, определять местоположение людей и техники и управлять сигналами светофора: красный — при опасном сближении, зеленый — при безопасной дистанции.

Компьютерное зрение — это раздел искусственного интеллекта, который позволяет машинам «видеть» и интерпретировать изображения или видео. Алгоритмы распознают объекты, классифицируют их и принимают решения на основе анализа. В данном случае система детектировала людей и технику в зоне риска.

Для реализации проекта был выбран алгоритм YOLO (You Only Look Once), известный своей скоростью и точностью в задачах реального времени. Команда NeuroCore модифицировала его под специфику завода, учитывая:

Проект, который изначально планировался как двухнедельный, растянулся на три месяца из-за ряда препятствий. Вот ключевые вызовы и решения, которые применила команда.

Бюрократия и доступы. Работа с крупной корпорацией означала строгие требования к безопасности. Для настройки системы требовался доступ к серверу завода, но:

Решение: мы ограничили доступ одним разработчиком с Windows, что замедлило процесс, но позволило двигаться вперед.

Технические сложности. Изначально система сталкивалась с ложными срабатываниями из-за:

Решили проблему через регулярное дообучение модели на новых данных и административные меры, такие как запрет на размещение препятствий перед камерами.

Тестирование проводилось на 720 часах архивных записей и синтетических сценариях, включая разные времена суток, погодные условия и типы препятствий. Практическая проверка в реальных условиях показала снижение конфликтных ситуаций на 10% уже в первые сутки.

Система была успешно внедрена и масштабирована на 100+ объектов заказчика, доказав свою эффективность.

Наш опыт внедрения системы безопасности на основе ИИ показал, что успех проекта во многом зависит от грамотной подготовки и четкого взаимодействия с заказчиком. Ниже расскажем ключевые уроки и рекомендации, которые мы вынесли из этого кейса.

Техническое задание — основа проекта. Четкое и детализированное техническое задание (ТЗ) — это краеугольный камень любого проекта. Мы убедились, что договоренности, достигнутые «на берегу», экономят время и ресурсы, помогая избежать лишних сложностей в процессе реализации.

Теперь мы уделяем особое внимание разработке ТЗ, где прописываем все детали: от технических требований до ожидаемых результатов. С каждым проектом список вопросов к заказчику расширяется — мы обсуждаем их вместе, выявляем потенциальные риски и заранее обозначаем возможные трудности.

Прототипирование как способ снизить неопределенность. Если после составления ТЗ остаются неясности, мы рекомендуем создавать прототип. Это быстрый и бюджетный способ проверить гипотезы и понять, с какими вызовами предстоит столкнуться. В нашем случае такой подход позволил уточнить детали еще на старте, что значительно упростило дальнейшую работу.

Прозрачность и гибкость. Мы стремимся к тому, чтобы заказчик ясно понимал, что он получит в итоге. Четко сформулированные цели и критерии успеха, прописанные в ТЗ, помогают избежать бесконечных доработок. При этом мы готовы адаптироваться к изменениям, тестировать решения в реальных условиях и оперативно вносить корректировки.