Top.Mail.Ru
О компании
Каталог товаров

Статьи

23.12.2020

Интеллект на рельсах: как IT-технологии меняют безопасность в железнодорожной отрасли

На сегодняшний день железнодорожный транспорт России берет на себя 75% всего объёма грузоперевозок страны и 40% от пассажиропотока. Поэтому безопасность в этой отрасли стоит в абсолютном приоритете для государства. О том, как цифровые технологии отслеживают перемещение ж/д вагонов по распознаванию номеров, сигнализируют о пожароопасных ситуациях, помогают искать нужных людей в толпе, оповещают об оставленных вещах и снижают риски террористических актов, расскажет бренд-менеджер аппаратно-программного комплекса Domination Константин Шабунин (компания «ВИПАКС»).

С каждым годом IT-технологии усиливают своё влияние в железнодорожной отрасли и повышают эффективность бизнес-процессов. Не стала исключением и безопасность, которая занимает особое место в этом секторе. Не удивительно, ведь здесь необходимо позаботиться о безопасности пассажиров, персонала, посетителей железнодорожного вокзала, а также усилить контроль для перевозимого груза. В решении этих задач помогает видеонаблюдение. Камеры установлены по всей территории железнодорожных комплексов: на вокзалах, на складах, базах, на перронах, в административных зданиях и так далее. Однако большой поток видеоматериала априори не может круглосуточно обрабатываться человеком. Давно доказано, что через 15 минут беспрерывного наблюдения у человека рассеивается внимание и он пропускает важные события. Учитывая задачи железнодорожной отрасли, специалисты компании «ВИПАКС» разработали комплексную интеллектуальную систему видеонаблюдения для ЖД-объектов. Система способна фиксировать важные события и оповещать ответственных лиц о нештатных ситуациях на контролируемых объектах.

Это ваша сумка?

Начнём с самого масштабного объекта – с вокзала. Вы уже представили свой городской железнодорожный вокзал: повсюду бегут люди с чемоданами, в зале ожидания сидят десятки, а то и сотни людей. Заметить здесь что-то подозрительное крайне сложно. Этим-то и пользуются преступники. К примеру, в 2018 году транспортная полиция проанализировала статистику преступлений и отметила, что самый криминальный транспорт – это железнодорожный. Из 36,8 тысяч преступлений 30 тысяч относится именно к ЖД. Для сокращения негативной статистики используются масса мер, в том числе и интеллектуальных систем. Так, для фиксации оставленных вещей, которые представляют потенциальную опасность для окружающих применяется модуль видеоаналитики «Оставленные и забранные предметы».

Система оповещает охрану о подозрительном предмете, находящийся на одном месте долгое время. Это реализовывается за счёт настройки времени, по истечение которого предмет будет считаться оставленным. Получив такой сигнал, охрана либо сама проверяет подозрительный объект, либо вызывает специальную службу, которая в случае опасности сможет предотвратить попытку террора. Ну, а если вещи были оставлены по невнимательности, то пассажиры смогут найти свою потерю в бюро находок, куда охрана передаст груз.

Я узнаю тебя из тысячи

Конечно, было бы хорошо, если вещи по случайности были забыты. Однако злоумышленники продолжают искать способы обрушать крыши вокзалов, обмануть на станциях гостей и жителей города, а также скрыться в толпе от правоохранительных органов. К счастью, на сегодняшний день поиск разыскиваемых людей стал проще. Это решается за счёт модуля видеоаналитики «Распознавания лиц».

Как это работает? В базу данных заносятся фотографии подозреваемых или разыскиваемых людей. Камеры, которые установлены по всему периметру вокзала и его территории, фиксируют в потоке лица людей, и если система определяет сходства между человеком и фотографией из базы данных, то она мгновенно сигнализирует об этом охране. В этот момент у контролирующих лиц появляется на мониторе данные о преступнике, фото и место, где система зафиксировала разыскиваемого. Таким образом, охрана может подать сигнал спец службам и оперативно задержать преступника.

Кроме того, модуль видеоаналитики Domination «Распознавание лиц» может использовать не только для поиска людей. Его можно применять для автоматизации пропускной системы и усиления защиты контролируемых объектов. Говоря о последнем, модуль может быть установлен, к примеру, на входе в складские помещения. В целях безопасности и сохранности товара к таким объектам доступ персонала ограничен и в помещение входят только по специальным пропускам. Однако зачастую индивидуальные пропуска подменивают или копируют. Чтобы исключить такие попытки входа мы предлагаем использовать двойную идентификацию на объект: доступ по пропуску и по лицу. То есть, у сотрудника должен быть как индивидуальный пропуск, так и фотография, занесённая в базу данных. Если для входа подошёл только пропуск, а лицо система не распознала, то охране поступает тревожный сигнал. С помощью такого решения можно не только исключить кражи на объекте, но и зафиксировать лицо злоумышленника, который пытался получить доступ на охраняемый объект.

Ещё одна немаловажная функция и возможность модуля — автоматизация пропускного входа по распознаванию лиц. Сейчас эта технология используются на КПП многих промышленных предприятий. Железнодорожная отрасль также имеет опыт внедрения этой системы в офисных и административных зданиях.

5.jpg

Интерес к этой системе на контрольно-пропускном входе оправдан. Помимо турникетов, которые осуществляют доступ на объект по пропуску, идёт идентификация по лицу сотрудника. Во-первых, мы, как и в предыдущем примере, исключаем подмену пропуска в здание. Во-вторых, мы ведем учёт рабочего времени персонала: при фиксации лица система сохраняет время и дату данного события в архив видеосервера. Поэтому руководство может видеть во сколько приходит сотрудник и в какое время уходит с работы.

Набранный номер не существует

Контролировать в железнодорожной отрасли приходится не только персонал. На рельсах стоят тысячи вагонов с ценным грузом, который необходимо доставить в определенный город в полном составе. Потеря хотя бы одного вагона или отправка груза не в то направление может обернуться перевозчикам в круглую сумму. Обычно процесс идентификации ЖД-вагонов происходит вручную. Вне помещения и в любые погодные условия оператор списывает регистрационные номера и сравниваем их с так называемом натур-листом. При этом роль человеческого фактора в этом процессе очень велика. Ведь нередко случается потеря груза, путаница с номерами, которая происходит из-за подмены злоумышленниками цифр. Уследить за этим всем невозможно, да и времени на это тратится неоправданно много. Плюс, значительные убытки, которые терпят перевозчики при задержке товара или вовсе его отсутствии.

Для автоматизации процесса контроля и регистрации передвижного состава мы разработали модуль видеоаналитики «Распознавание номеров ЖД-вагонов». В режиме реального времени система фиксирует номера и формирует базу данных распознанных номеров с сохранением информации о месте, времени проезда и направлении его движения. Также система просигнализирует о номере, который не соответствует информации, записанной в натуральных листах. Такое решение позволит обратить внимание на вагон с неправильным номером и предпринять соответствующие меры.

Вместе с тем модуль видеоаналитики активно используется на транспортных узлах, где грузовые вагоны цепляют к другим составам для смены направления. Здесь система отслеживает передвижение вагонов и определяет: действительно ли этот вагон должен находиться здесь или его прицепили не к тому составу. Таким образом, разработка обеспечивает автоматическую регистрацию для всех типов локомотивов, грузовых вагонов, платформ, цистерн, снижая риски потери груза или несоответствия контрольных номеров.

Внимание! Обнаружен очаг возгорания!

Впрочем, не стоит забывать, что есть позиции перевозимого товара, который требует особого внимания. К примеру, нефтепродукты, легковоспламеняющиеся жидкости, радиоактивные материалы и другой груз, который может спровоцировать пожароопасную ситуацию на территориях погрузки/разгрузки, узлах транспортировки, перронах или даже вокзалах. Бесспорно, железнодорожная отрасль обеспечена противопожарным оборудованием. На объектах созданы пожарные команды и специализированные посты. Здесь интеллектуальная система встаёт лишь на помощь традиционным мерам безопасности. Однако нейросетевые алгоритмы имеют преимущества на стандартными противопожарными мерами. Наши специалисты разработали «Детектор огня» и «Детектор дыма», которые обнаруживают возгорания и задымления менее, чем за 30 секунд. Кроме того, интеллектуальные модули могут работать на открытых территориях, где нет возможности установить обычные датчики. Согласитесь, для контроля погружного состава и прилегающей территории вокзала, где есть риски умышленных поджогов – это актуально. Вместе с тем, системы не реагируют на лампы накаливания, пыль, тем самым снижают ложные сигналы и применяются на складах, вокзалах и промышленных объектах железнодорожной отрасли. Однако повторюсь! Модулю видеоаналитики «Детектор дыма» и «Детектор огня» не заменят традиционную противопожарную систему, а будут лишь эффективно дополнять её и мгновенно оповещать охрану о пожароопасной ситуации.

Сегодня успешность любой компании зависит от скорости и реакции принимаемых решений. В связи с этим прогрессивные отрасли активно внедряют IT-технологии и видят в них большой потенциал для оперативных и качественных решений в бизнес-процессах. Что касается железнодорожной отрасли, то она уверенно двигается по цифровым рельсам. Поэтому мы продолжаем вести разработки с учётом новых задач железнодорожного транспорта, развивая отрасль в целом.

   Источник: Журнал:Безопасность и охрана труда на железнодорожном транспорте

 


Возврат к списку