Журнал "Системы Безопасности" № 1‘2021

S E C U R I T Y A N D I T M A N A G E M E N T 24 В компании "СиБУР" работают более 23 тыс. сотрудников на более чем 26 производ- ственных предприятиях. Только на одном из них может быть установлено несколько сотен камер технологического видеонаблюдения, контроли- рующих работу производства, и это без учета камер службы безопасности, контролирующих КПП и периметр. При этом "СиБУР" активно развивается и ведет строительство новых про- изводств, в том числе в удаленных регионах. в первой половине 2019 г. "СиБУР" начал собирать команду разработчиков для решения задач ана- лиза изображений с камер видеонаблюдения. Системы видеоаналитики, используемые на объектах холдинга, направлены на: 1. Контроль периметра, СКУД. 2. Контроль за соблюдением правил охраны труда и промышленной безопасности (контроль наличия Сиз и касок, соблюдение входов в зоны, контроль ремонтных работ и т.д.). 3. Контроль производственного процесса (авто- матический контроль качества целевой продук- ции, соблюдение требований к марке продукта на различных этапах, отслеживание факторов, влияющих на процесс производства и ведущих к внеплановым остановкам, контроль оборудо- вания для устранения лишних простоев и ремонтов и др.). в этой статье мы рассмотрим третье направле- ние. Необходимость автоматического анализа видеопотока география холдинга достаточно обширна и охватывает западную Сибирь и Центральную Россию. Площадь только одного предприятия может занимать более 700 футбольных полей. Помимо крупного размера объектов, еще более критичным фактором являются высокие требо- вания к применяемому оборудованию: процес- сы на производствах преимущественно взрыво- опасные и технологически закрытые (в трубах, внутри оборудования), где визуальных точек контроля не очень много, а значит предъ- являются высокие требования безопасности как к системам, так и к алгоритмам. Дополнительно оказывает влияние возраст используемого обо- рудования, который может сильно варьиро- ваться от самого современного с умными систе- мами управления до установок еще советского производства, не предусматривающих встроен- ных сенсоров. эти факторы делают очевидной необходимость автоматического анализа видеопотока с камер для снижения нагрузки на оператора и возмож- ности удаленного контроля за производством. Действительно, в некоторых операторных на экран сотрудника выводилось одновременно по несколько десятков камер. Кроме того, опера- тор должен непрерывно следить за системой управления технологическим процессом и работать с ней, ведя процесс. Основные вызовы для команды разработчиков главная задача, которая стояла перед разработ- чиками при создании продукта для контроля за технологическими и производственными про- цессами, – закрыть все задачи видеоанализа, появляющиеся у холдинга, взять на себя ответ- ственность за архитектуру решения и получение эффектов заказчиками, а также разработать недостающие уникальные модули, решающие проблемы, которые нередко возникают на про- изводстве и с которыми не могут справиться готовые продукты, представленные на рынке. но на проектировании решения и разработке продукта задачи команды не заканчиваются. Внедрение системы не означает ее приживаемость Так, реализация и внедрение любого решения, в частности продукта для видеоаналитики, совершенно не означает, что оно приживется и через год будет работать так же эффективно. это очень серьезный риск на производствах, где происходят постоянные изменения, коррек- тирующие процессы, выпуск новых марок, запуск новых мощностей и т.д. Зоопарк решений Другая сложность в рамках крупного холдинга – множество решений, разбросанных по несколь- ким десяткам заводов, которые к тому же были установлены в разное время и разработаны раз- ными иТ-компаниями: l системы видеонаблюдения; l СКУД; l системы ОТиПБ; l точечные системы видеоаналитики для конт- роля за процессом. С точки зрения архитектуры эти решения могут быть как централизованными, так и точечными, никак друг с другом не связанными и не унифи- цированными (например, модуль технического зрения на роботе-укладчике). Такое разнообра- зие систем сложно поддерживать, а еще слож- нее собирать метрики об эффективности их работы. зачастую такие данные даже не соби- раются и не анализируются, и в результате системы начинают деградировать и работать хуже. это происходит незаметно и обходится дорого: для эксплуатации такого зоопарка решений нужен определенной пул иТ-специа- листов и обучение операторов всем инструмен- там, что подразумевает значительные наклад- ные ресурсы для компаний. Понятно, что хочет- ся их избежать, но каждый новый кейс по внед- рению новой системы видеоаналитики в зоо- парк решений пугает бизнес-заказчика, он счи- тает стоимость покупки и дальнейшего владе- ния и понимает, что цифры улетают в космос. Вариативность обстановки Третьей областью рисков является высокая и неявная вариативность условий. говоря про типовые задачи, например лицевую биомет- рию, все понимают, что модель, которая разра- ботана под азиатов, будет не очень хорошо работать со славянским типом лица. При внед- рении на заводах ситуация такая же, только вариативность обстановки менее явная. например, разработчик привык к тому, что уста- новленная на заводе камера смотрит в опреде- ленную точку под заданным углом и выдает кар- тинку, на которой может меняться освещенность. Он не предполагает, что в ходе ремонтных работ или выполнения наряда по обслуживанию линии рабочий, находящийся в непосредственной бли- зости от камеры, может ее задеть, сдвинуть, повернуть, перекрыть область наблюдения и т.д. все эти нюансы необходимо закладывать в модель, чтобы после пуска линии при наличии критичного смещения камера и модель об этом сигнализировали, а не начинали давать ложные сработки или, в худшем случае, ложные про- пуски. Таким образом, при разработке моделей СПЕЦПРОЕКТ БЕзОПаСнОСТь ОБъЕКТОв ПРОмышлЕннОСТи, нЕфТЕгазОвОгО СЕКТОРа и энЕРгЕТиКи февраль – март 2021 www.secuteck.ru Вадим Щемелинин Руководитель продукта видеоаналитики компании "СИБУР", к.т.н. Внедрение видеоаналитики для контроля производственных процессов на нефтехимическом предприятии Практический кейс компании "СИБУР" Технологии компьютерного зрения в последние годы получили широкое распростра- нение в повседневной жизни человека. Дорожные камеры контролируют соблюдение машинами правил разметки в большинстве крупных городов. По улицам некоторых городов уже ездят беспилотные автомобили. Мобильные телефоны разблокируются при распознавании лица владельца. На транспортных объектах компьютерное зрение ищет нарушителей, находящихся в розыске. В магазинах контролируется заполнен- ность полок товарами и длина очередей. Не отстают от данного тренда и нефтехими- ческие производства. Ярким примером может послужить компания "СИБУР"