Интеллектуальная автоматизация ручных операций, распознавание операций на производстве и интеллектуальные методы в промышленной безопасности

В последнее время, в силу распространения и снижения стоимости камер (как обычных видео, так и тепловизионных), область их применения значительно расширилась. В частности, для решения задач автоматизации операций на производстве, промышленной и физической безопасности на различных объектах индустрии. Тепловизоры применяются в темное время суток, а также в условиях пониженной атмосферной видимости, вызванной, например, сложными погодными условиями (дождь, туман, снег, пылевая буря) или промышленными работами (погрузка сыпучих материалов). Тепловизор дает устойчивое изображение тепловых объектов (в том числе людей) на расстоянии до нескольких сотен метров. Соответственно, их можно применять для автоматического детектирования нахождения людей в местах работы тяжелой техники для предотвращения несчастных случаев, решения охранных задач и так далее.

Интеллектуальные технологии промышленной безопасности являются комплексными и объединяют интеллектуальные технологии контроля ручных операций, технологии видеоаналитики, технологии управления жизненным циклом изделий, технологии виртуальной и дополненной реальностей и иные смежные технологии.

Цифровизация различных отраслей экономики не обходит стороной и различные стороны промышленности. К настоящему времени системы роботизированной автоматизации процессов (RPA) в совокупности с технологиями искусственного интеллекта нашли много сфер применения в банковском секторе, электронной коммерции, маркетинге. Преимущества такой цифровой трансформации достаточно стандартны и очевидны: оптимизация расходов, ускорение времени выполнения процессов, повышение качества.

Основная цель проекта состоит в разработке высокоуровневого фреймворка, включающего в себя массив предобученных моделей машинного зрения для решения типовых задач при различных условиях (качестве входных данных: разрешении фото/видео, цветовой гамме и т.д.), способных функционировать в том числе и в рамках сильно ограниченных вычислительных ресурсов: на мобильных устройствах, устройствах интернета-вещей, микрокомпьютерах. Наличие такого фреймворка позволит «дешево» строить системы распознавания не только объектов, а что важнее – процессов, проверяя корректность их исполнения. Область применения таких систем не ограничивается лишь сферой промышленности и производства – они найдут очевидные применения и в образовании, спорте, медицине.