Российские учёные создали легковесную нейросеть для контроля безопасности на производстве
Российские разработчики представили универсальную модель для распознавания опасных действий в режиме реального времени, которая уже доказала свою эффективность на промышленном предприятии, сократив количество проверок в три раза.
Ученые из Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики разработали инновационную нейросеть ActionFormer для автоматического отслеживания опасных действий на производстве. Модель была внедрена на одном из крупных предприятий Пермского края, где уже показала высокие результаты.
Разработка способна одновременно распознавать до десяти различных событий, включая курение, приём пищи, отвлечение на телефон, несанкционированное перемещение оборудования и попытки саботажа камер видеонаблюдения. Точность алгоритма достигает 80%, что значительно выше показателей открытых зарубежных аналогов.
Ключевое преимущество решения — его легковесность. Модель содержит всего 3,7 миллиона параметров благодаря использованию сверхточной архитектуры, которая анализирует только ключевые точки и маски объектов. Это снижает нагрузку на вычислительные ресурсы и делает систему более доступной для внедрения.
Обучение нейросети проводилось на уникальном датасете, включающем более 180 тысяч кадров. Часть данных собрали самостоятельно, чтобы обеспечить высокую точность распознавания специфических производственных ситуаций.
Разработка специалистов ИТМО не только повышает безопасность на предприятиях, но и оптимизирует затраты на контрольные процедуры.
Универсальность архитектуры позволяет адаптировать модель для различных сценариев, включая использование в носимых камерах и системах наблюдения за общественными пространствами.
