Введение
Применение искусственного интеллекта для идентификации строительной техники с использованием камер видеонаблюдения имеет важное значение в контексте обеспечения безопасности на строительных объектах. Эта технология позволяет операторам быстро определять типы машин и их предполагаемое назначение, что способствует правильному использованию и снижению риска происшествий. Кроме того, она способствует оптимизации строительных процессов, сокращению времени простоя и повышению производительности.
Для достижения этой цели были реализованы следующие исследования:
- Изучение мирового и российского опыта в области создания нейронных сетей для разработки систем искусственного интеллекта.
- Сбор данных о типах строительной техники и их функциональном назначении.
- Разработка модели искусственного интеллекта, способной распознавать и классифицировать машины на основе их визуальных характеристик.
- Тестирование системы с целью оценки ее точности и эффективности в определении типов строительной техники.
- Анализ результатов исследования с целью улучшения и корректировки модели искусственного интеллекта.
Объекты и методы исследования
Основной целью исследования является разработка эффективной системы, способной автоматически идентифицировать типы строительной машины и определять их предполагаемое назначение с целью повышения уровня безопасности на строительных объектах.
Изучение и анализ мирового и российского опыта [1,2,7] позволил выделить следующие подходы к созданию нейронных сетей для разработки систем искусственного интеллекта:
- Контролируемое обучение: - метод включает в себя обучение нейронных сетей на размеченных наборах данных, что позволяет сети изучать взаимосвязи между входными и выходными данными и делать прогнозы на новых данных.
- Неконтролируемое обучение: - нейронные сети используются для обнаружения закономерностей и взаимосвязей в данных без предварительных меток, что полезно для задач, таких как кластеризация и сокращение размерности.
- Обучение с подкреплением: - метод обучения сетей через серии проб и ошибок, где сеть получает обратную связь о своих действиях и корректирует свое поведение, чтобы максимизировать награду.
- Передача обучения: - используется предварительно обученная нейронная сеть как отправная точка для новой задачи, и сеть настраивается на более небольших данных, чтобы адаптироваться к новой задаче.
- Генеративно-состязательные сети (GAN): - метод включает в себя обучение двух сетей, генератора и дискриминатора, которые сотрудничают для создания новых данных, похожих на обучающий набор.
- Сверточные нейронные сети (CNN): - используются сверточные слои для анализа изображений и извлечения признаков, которые могут быть использованы для задач, таких как классификация изображений и обнаружение объектов.
- Рекуррентные нейронные сети (RNN): - метод включает использование рекуррентных соединений, что позволяет сетям обрабатывать последовательные данные, такие как временные ряды или текст на естественном языке.
- Автоэнкодеры: - нейронные сети обучаются сжимать входные данные в меньший размер и затем восстанавливать их из сжатого представления.
- Гибридные модели: - метод включает в себя объединение различных типов нейронных сетей и методов для создания индивидуальных решений для конкретных задач и проблем.
Существует также несколько популярных библиотек на языке Python для разработки и создания нейронных сетей, таких, как TensorFlow, PyTorch, Keras, Theano, Caffe, MATLAB Deep Learning Toolbox, MXNet. Chainer и другие.
Модель нейронной сети распознавания образов реализуется с использованием сверточных слоев, которые позволяют анализировать данные изображений. Сверточный слой работает путем перемещения небольшой матрицы, известной как фильтр или ядро, по входному изображению и вычисления поэлементных умножений между элементами фильтра и входными данными. Это позволяет создавать новые карты признаков и помогает сети выявлять локальные особенности изображения, такие как края, формы и текстуры.
Практический опыт показывает, что результаты обучения нейронной сети зависят от различных факторов, включая качество обучающих данных, архитектуру сети, выбранный алгоритм оптимизации, количество доступных обучающих данных, настройку гиперпараметров и вычислительные ресурсы. Целью является обучение сети минимизировать разницу между ее прогнозами и фактическим
Задачей исследования было обучить нейронную сеть уменьшать разницу между ее прогнозами и реальными выходными данными, которая известна как функция потерь (рис.1). В процессе обучения веса и смещения сети пересматриваются с целью снижения потерь на обучающих данных. Если сеть переобучается, что означает, что она хорошо справляется с обучающими данными, но плохо работает с новыми данными, можно применить методы, такие как отсев или уменьшение веса, чтобы улучшить ее производительность.
Рис. 1. Графическое представление результатов обучения созданной модели
В конечном итоге, эффективность обученной нейронной сети можно количественно оценить, используя такие метрики, как точность, воспроизводимость и полнота. Лучшие результаты зависят от конкретной задачи, которую необходимо решить, и желаемого баланса между производительностью и другими параметрами.
С целью оптимизации безопасности на строительных площадках, особое внимание уделялось интеграции различных технологий и методов. Система ИИ, используемая для распознавания и мониторинга строительной техники, может является ключевым элементом в управлении рисками и предотвращении несчастных случаев.
Эта система включает в себя сеть датчиков и камер, которые собирают данные в реальном времени о движении и состоянии строительной техники на площадке. Данные, полученные от этих устройств, обрабатываются с помощью алгоритмов глубокого обучения, способных выявлять аномалии, потенциально опасные ситуации и нестандартные модели поведения.
Один из ключевых аспектов — это прогностический анализ, который позволяет предсказывать возможные сбои в работе техники, а также идентифицировать усталость или ошибки операторов. Система может автоматически оповещать руководство строительной площадки и операторов о выявленных рисках, позволяя своевременно принимать меры по предотвращению аварийных ситуаций.
Дополнительно включается компонент машинного зрения, который помогает в распознавании и классификации различных типов строительной техники и оборудования. Это обеспечивает дополнительный уровень контроля, позволяя точно определить, какие машины находятся в зоне потенциального риска.
Важным элементом является также взаимодействие системы ИИ с другими аспектами безопасности на строительной площадке, включая системы сигнализации, аварийного реагирования и обучения персонала. Интеграция этих систем обеспечивает многоуровневый подход к безопасности, снижая вероятность человеческих ошибок и повышая эффективность реагирования на чрезвычайные ситуации.
Таким образом, применение ИИ на строительных площадках открывает новые возможности для повышения безопасности, эффективности и надежности строительных операций. Эта интегрированная система способствует не только предотвращению несчастных случаев, но и оптимизации рабочих процессов, что в конечном итоге ведет к более безопасной и продуктивной рабочей среде.
Выводы
Оптимизация безопасности на стройплощадках с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для распознавания строительной техники — это многоаспектный процесс, который может значительно повысить эффективность и безопасность работ. Вот как это предлагается реализовать:
- Автоматизированный мониторинг строительной техники: - для постоянного наблюдения за состоянием и движением строительной техники на площадке. Это поможет предотвратить столкновения и несчастные случаи, вызванные человеческими ошибками или недосмотром.
- Анализ поведения операторов: - анализ поведения операторов техники, выявляя потенциально опасные действия или усталость оператора. Это позволяет предпринять меры до того, как возникнут проблемы.
- Прогностическое обслуживание: - анализа данных о работе машин может помочь в выявлении признаков износа или неисправности оборудования до того, как это приведет к сбоям или авариям.
- Обучение и инструктаж персонала: - ИИ может анализировать данные о несчастных случаях и ошибках, чтобы разрабатывать более эффективные программы обучения и инструктажа для работников.
- Улучшенное планирование рабочего пространства: - ИИ может помочь в оптимизации размещения техники и материалов на строительной площадке, минимизируя риск столкновений и обеспечивая более безопасные пути перемещения для работников.
- Аварийное реагирование: - в случае обнаружения опасной ситуации, системы ИИ могут автоматически активировать процедуры аварийного реагирования, например, остановку машины или оповещение руководства и спасательных служб.
Применение ИИ на строительных площадках не только повышает безопасность, но и способствует повышению эффективности работы, снижению затрат на обслуживание оборудования и уменьшению времени простоя. Это также способствует созданию более организованной и контролируемой рабочей среды, что важно для крупных строительных проектов.
