Гид по современному видеонаблюдению как элементу Индустрии 4.0

В 1949 году Джордж Оруэлл опубликовал фантастический роман «1984», в котором в самых мрачных красках описал массовое использование видеонаблюдения для контроля над поведением людей. С тех пор человечество убедилось, что, как и любое другое научно-техническое изобретение, видеонаблюдение может быть «и ядом, и лекарством». Все зависит от способа применения. Так, например, на производственных объектах, где контроль и обеспечение безопасности имеют принципиальное значение, видеонаблюдение становится если не панацеей, то, как минимум, необходимостью.

Благодарим редакцию корпоративного журнала "Сибирская нефть" ПАО «Газпром нефть» за предоставление данного материала.

Неизвестно, является ли это совпадением, или автор книги был в курсе новостей науки, но первая коммерческая система видеонаблюдения Vericon была выпущена в США именно в 1949 году. Основным преимуществом системы разработчики называли использование проводов вместо радиоволн и, как следствие, ссылались на отсутствие необходимости в получении разрешений на применение данной системы.

Следующий шаг в развитии видеонаблюдения сделали немцы. В 1956 году видеокамеры появились на улицах Гамбурга — с их помощью полиция могла следить за движением на улице и управлять светофорами. А еще через четыре года полиция Франкфурта-на-Майне стала использовать первую автоматическую систему фотографирования нарушений правил дорожного движения на светофорах. Вслед за Германией новинку оценили и в Великобритании. Здесь камеры стали использовать не только для контроля трафика, но и для обеспечения без-опасности в публичных местах. В свою очередь американцы первыми приспособили видеосистемы для охраны коммерческих помещений от грабителей. Первая система охранного телевидения обошлась бизнесменам в 1,4 миллиона долларов по курсу 1968 года.

Ранние системы видеонаблюдения позволяли лишь просматривать изображение с камер, а запись была возможна в ручном режиме по команде оператора. Непрерывная запись появилась только в 1970-х годах. А уже десятилетие спустя в системах видеонаблюдения начали активно внедрять цифровую обработку сигналов, что в конечном итоге значительно расширило их функциональные возможности.

Машинное зрение

Технология машинного зрения успешно применяется на производственных объектах. Термин «машинное зрение» подразумевает компьютерную обработку видеоинформации, полученной с камер наблюдения. Технология позволяет автоматизировать некоторые аспекты производства, в частности, осуществлять контроль количества, качества и местоположения предметов, при этом возможно автоматическое считывание информации с различных этикеток.

Система, функционирующая на основе алгоритмов машинного зрения, прежде всего включает детектор захвата изображений и детектор анализа и обработки изображений, что в условиях производства дает возможность решать крайне широкий спектр задач. Сегодня применяются как системы двумерного, так и объемного машинного зрения, обрабатывающие изображения, полученные от стереопары видеокамер. Принципы и алгоритмы, используемые в системах машинного зрения, также нашли применение в системах распознавания лиц.

Сегодня системы видеонаблюдения позволяют в автоматическом режиме решать множество задач без участия человека. Это может быть и простое детектирование движения в области наблюдения, и высокоточный подсчет проехавших машин или прошедших людей. Для производственных объектов видеонаблюдение — это, в первую очередь, обеспечение безопасности и контроль автоматизированных технологических процессов. С их помощью удается охранять оборудование и территорию, контролировать производственный процесс для предотвращения и устранения возможных неполадок или предупреждения неправильных действий сотрудников, влекущих за собой нанесение ущерба, следить за выполнением правил техники безопасности, отслеживать перемещение грузов, въезд и выезд автотранспорта и даже анализировать эффективность работы персонала.

Наиболее популярные места для установки видеокамер — офисные и складские помещения, производственные цеха, зоны погрузки и выгрузки, а также КПП и территория автостоянки. Особенно эффективным оказывается применение видеонаблюдения в тех местах, куда затруднен доступ, например, на удаленных месторождениях. Здесь можно дистанционно контролировать сложные автоматизированные технологические процессы и в случае поломки или иного форс-мажора вовремя принять соответствующие меры, не допустив серьезного сбоя.

Использование систем интеллектуального видеонаблюдения компанией «Газпром нефть» (посмотреть в большом размере)

Использование систем интеллектуального видеонаблюдения

Контроль и анализ

Развитие интеллектуальных функций систем видеонаблюдения, а именно — видеоаналитики, открывает ряд широких и зачастую просто уникальных возможностей для их применения на производстве. Интеллектуальные элементы, встроенные в систему видеонаблюдения и работающие в автоматическом режиме, позволяют не просто наблюдать за происходящими событиями и собирать их в архив, но и оповещать оператора о различных происшествиях, отличать человека в кадре от других предметов и подавать сигнал о нахождении посторонних в определенной зоне или реализовывать какие-либо другие последовательности действий в соответствии с анализом видеоизображения, поступающего с камер. Таким образом, использование видеодетекторов значительно упрощает контроль за производственным процессом на различных объектах предприятия и способствует эффективной работе всего производства в целом.

Для обеспечения безопасности на производстве успешно применяются не только классические системы видеонаблюдения, но и такие технологии, как системы распознавания лиц и автомобильных номеров. Первая система распознавания лиц была установлена в 1998 году в лондонском районе Ньюэм. В 2000-х годах системы распознавания лиц позволяли идентифицировать лицо человека с точностью не менее 80%. Сегодня же этот показатель превышает 95%. Таким образом, машины научились распознавать изображения лучше людей!

Применение подобных систем возможно не только для обеспечения безопасности и контроля доступа, но и для охраны труда на предприятии. Например, если к определенным операциям или участкам производства допущены только сертифицированные сотрудники, то при нахождении на этих участках лиц без соответствующего допуска или квалификации система подаст сигнал оператору или заблокирует выполнение производственных операций.

Максим Шадура, начальник управления информационных технологий, автоматизации и телекоммуникаций блока разведки и добычи «Газпром нефти»:

На данный момент интеллектуальный видеоанализ — это инструмент повышения эффективности для нефтегазовой отрасли, не имеющий аналогов по соотношению цена-качества и цена-функционал. Именно поэтому можно с уверенностью сказать, что системы видеоаналитики являются мэйнстримом всей концепции видеонаблюдения, т.к. позволяют превратить пассивное видеонаблюдение в активный процесс контроля и повышают ценность таких систем для бизнеса в несколько раз.

Последние достижения в области самообучающихся нейросетей открыли новые перспективы, которые позволили осуществить множество планов в отношении автоматизированного контроля процессов. То, что ранее считалось недостижимым ввиду сложности или стоимости исполнения, уже сегодня имеет практическую реализацию на множестве проектов, приносящих пользу.

Интеллектуальное видеонаблюдение решает задачи:

Интеллектуальное видеонаблюдение решает задачи

Системы распознавания автомобильных номеров могут применяться на КПП производственного предприятия. Камеры, установленные при въезде на парковку, не только распознают номера автомобилей, но и анализируют, сохраняют в архиве и передают на пульт диспетчера данные о транспортных средствах, а также сообщают сведения об обстановке на контролируемой территории.

До недавних пор алгоритмы видеоаналитики применялись в основном для детектирования событий, подсчета посетителей, распознавания опасных предметов и идентификации лиц с целью обеспечения безопасности на различных объектах. Современные разработки в области видеоаналитики способны решать большой спектр коммерческих задач. Алгоритмы могут осуществлять сбор и анализ важной маркетинговой информации в режиме реального времени (подсчет людей и транспорта, мониторинг активности людей в отдельных зонах и т.д.). По мере развития технологий анализа больших данных информация, поступающая от систем видеонаблюдения, становится все более ценной и начинает активно использоваться бизнесом.

Безопасность на связи

В «Газпром нефти» работы в области создания интеллектуального видеонаблюдения ведутся достаточно давно. Пилотный проект впервые был выполнен в 2013 году. В нем были реализованы сразу несколько важных функций, которые позволяют круглосуточно контролировать периметр территории под разными углами обзора с помощью фиксированных и управляемых камер, выявлять чрезвычайные ситуации, например, задымление, контролировать въезд и выезд транспорта, распознавать номера машин, оповещать о несанкционированном доступе, наблюдать за действиями персонала на объекте, контролировать зоны доступа, сохранность оборудования, соблюдение правил промышленной безопасности.

Внедряемая в компании интеллектуальная система видеонаблюдения обеспечивает автоматическое обнаружение и оповещение о нештатных ситуациях, помогает сокращать затраты на их устранение. В планах — интеграция с уже установленным на объекте оборудованием и датчиками, которая позволит увеличить эффективность их использования. Ключевая особенность системы — автоматическое обнаружение событий, непосредственная работа с изображением, получаемым с объекта.

Минимизировать влияние медленных каналов передачи данных и обеспечить мониторинг большого количества удаленных объектов — вот только часть задач, которые можно успешно решить средствами видеоаналитики. Есть и другие преимущества: объединение всех устройств в общую сеть позволяет контролировать множество удаленных объектов из любой точки. Система легко расширяется и масштабируется, дополняется функционально. Можно организовывать многоуровневую систему контроля доступа для руководителей и работников оперативных подразделений, в том числе с мобильных рабочих мест. Доступны функции, позволяющие распознавать лица, определять возникновение паники среди персонала, выявлять нарушение техники безопасности, контролировать экологическую обстановку и многое другое. С помощью географически распределенных систем обработки и хранения видео создается надежная база для хранения и анализа видеоданных, которая доступна для авторизованных специалистов и административного персонала, имеющего отношение к данной сфере.

При внедрении в «Газпром нефти» таких систем учитывается множество факторов, которые обычно не принимаются во внимание при проектировании систем технологического видеонаблюдения промышленных объектов, таких, как сложные климатические условия эксплуатации, ненадежность и ограниченная ширина каналов передачи данных, отсутствие квалифицированной технической поддержки на объектах и т.д.

Система интеллектуального видеонаблюдения «Газпром нефти»

Система интеллектуального видеонаблюдения «Газпром нефти»

СТВ — система технологического видеонаблюдения

КСПД — корпоративная сеть передачи данных

Интеграция и прогноз

В 2014 году в Корпоративном центре «Газпром нефти» внедрен Центральный узел системы технологического видеонаблюдения (ЦУ СТВ), являющийся верхним уровнем распределенной иерархической модели системы технологического видеонаблюдения и консолидированной платформой для построения ситуационного центра. ЦУ СТВ обеспечивает хранение информации со всех объектов компании с заданными характеристиками по качеству и длительности хранения. Узел может быть оснащен настраиваемыми аналитическими модулями, позволяющими проводить сравнительный анализ изменений на технологических объектах, оповещать о задымлении или движении в заданных областях, а также выполнять ряд других функций, помогающих в соблюдении производственной без-опасности, охране труда и т.д.

Система обладает трехуровневой архитектурой, на верхнем уровне которой находится Корпоративный центр — центр принятия решений, далее — дочерние общества и отдельные (локальные) объекты. Камеры, установленные на объектах, обеспечивают круглосуточное видеонаблюдение и рассчитаны на работу в условиях Крайнего Севера и плохой видимости.

Доступ к центральному узлу системы предоставляется с помощью рабочих станций пользователей в периметре корпоративной сети передачи данных, которые позволяют управлять наблюдением на всех удаленных объектах согласно правам доступа для группы пользователей или пользователя в отдельности.

На сегодняшний день к системе ЦУ СТВ уже подключено порядка 200 камер видеонаблюдения с дочерних предприятий «Газпромнефть-Ямал», «Газпромнефть-Шельф», «Газпромнефть-Снабжение», «Газпромнефть-Бадра», «Газпромнефть-Middle East B.V.», «Газпромнефть-Восток», «Газпромнефть-Мессояха».

Ринальд Хамидуллин, генеральный директор «ИТСК»:

Проект создания интеллектуального видео-наблюдения имеет большое значение для заказчика, поскольку «Газпром нефть» располагает значительным количеством технологических объектов, в том числе находящихся на отдаленных месторождениях, доступ к которым в силу их месторасположения затруднен.

Работая в тесном сотрудничестве с компаниями, реализующими различные видео-аналитики, «ИТСК» успешно решает задачи, поставленные бизнесом. Тем не менее развитие собственных компетенций в этом направлении является приоритетным, в связи с чем мы уделяем много внимания развитию функциональности используемых программных платформ. Большое значение имеет использование продвинутых аналитик, способных интегрироваться с аппаратным обеспечением производств (интернет вещей), и нейросетевых технологий. Все эти технологии востребованы бизнесом и будут использованы для решения нестандартных задач.

В рамках проекта по мониторингу промышленной безопасности для «Газпромнефть-Ямала» внедряется решение по автоматизированному удаленному мониторингу промышленной безопасности на буровых установках и внедрение системы контроля правил дорожного движения. Эти разработки включают применение имеющегося опыта в ранее реализованных проектах и разработку новых интеллектуальных решений.

В настоящее время специалисты «ИТСК» — системного интегратора и разработчика программного обеспечения «Газпром нефти» — занимаются созданием единой платформы для системы интеллектуального технологического видеонаблюдения за производственными объектами компании. Решение позволит интегрировать видеонаблюдение с автоматизированными производственными системами и в дальнейшем использовать видеоаналитику для повышения эффективности различных производственных процессов.

В целом же интеллектуальное видеонаблюдение можно считать одним из элементов Индустрии 4.0, подразумевающей, что цифровые технологии должны обеспечивать анализ любых поступающих данных, прогнозирование дальнейшего развития ситуации и возможность предотвращения тех или иных нежелательных последствий.

Текст: Александр Никоноров, Фото: LEGION-MEDIA, Инфографика: Татьяна Удалова

Начать обсуждение


UP-PRO в сетях