Перейти к основному содержимому

Контроль безопасности

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Недостаточный контроль за соблюдением норм безопасности на строительных площадках.
  2. Высокий риск травматизма и несчастных случаев из-за человеческого фактора.
  3. Сложность мониторинга большого количества объектов и сотрудников в режиме реального времени.
  4. Неэффективное управление инцидентами и отсутствие оперативного реагирования на нарушения.
  5. Отсутствие аналитики для прогнозирования и предотвращения потенциальных рисков.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Компании, занимающиеся инфраструктурным строительством (дороги, мосты, тоннели, аэропорты).
  • Подрядчики, работающие на крупных строительных объектах.
  • Организации, управляющие несколькими строительными площадками одновременно.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический мониторинг безопасности:
    • Анализ видеопотоков с камер на строительных площадках.
    • Обнаружение нарушений (отсутствие касок, страховочных поясов, несанкционированный доступ).
  2. Прогнозирование рисков:
    • Использование данных о погоде, состоянии оборудования и человеческом факторе для предсказания потенциальных инцидентов.
  3. Управление инцидентами:
    • Автоматическое оповещение ответственных лиц о нарушениях.
    • Генерация рекомендаций по устранению рисков.
  4. Аналитика и отчетность:
    • Формирование отчетов о нарушениях и эффективности мер безопасности.
    • Визуализация данных для принятия решений.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: для мониторинга одной строительной площадки.
  • Мультиагентная система: для управления несколькими объектами одновременно.

Типы моделей ИИ​

  1. Компьютерное зрение:
    • Обнаружение объектов (люди, оборудование, зоны риска).
    • Классификация нарушений (например, отсутствие СИЗ).
  2. Машинное обучение:
    • Прогнозирование рисков на основе исторических данных.
    • Кластеризация инцидентов для выявления закономерностей.
  3. Обработка естественного языка (NLP):
    • Анализ текстовых отчетов и документов по безопасности.
    • Генерация рекомендаций на основе текстовых данных.
  4. Анализ временных рядов:
    • Прогнозирование инцидентов на основе данных о погоде, нагрузке на оборудование и других факторов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Видеопотоки с камер.
    • Данные с датчиков (температура, влажность, вибрация).
    • Отчеты сотрудников и инспекторов.
  2. Анализ данных:
    • Обнаружение нарушений и аномалий.
    • Классификация инцидентов.
  3. Генерация решений:
    • Оповещение ответственных лиц.
    • Формирование рекомендаций по устранению рисков.
  4. Отчетность:
    • Создание отчетов и визуализация данных.

Схема взаимодействия​

[Камеры и датчики] → [Сбор данных] → [ИИ-агент] → [Анализ данных] → [Оповещения и рекомендации] → [Отчеты]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ текущих процессов контроля безопасности.
    • Определение ключевых метрик и KPI.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей ИИ или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к существующим системам (камеры, датчики, CRM).
  4. Обучение:
    • Настройка моделей на основе данных компании.
    • Тестирование и доработка.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация:
    • Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Подключение устройств:
    • Настройте камеры и датчики для передачи данных на платформу.
  3. Настройка агента:
    • Определите зоны контроля и параметры анализа.
  4. Использование API:
    • Отправляйте запросы для получения данных и управления агентами.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование рисков​

Запрос:

POST /api/risk-prediction
{
  "location_id": "site_123",
  "weather_data": {
    "temperature": 25,
    "humidity": 70,
    "wind_speed": 10
  },
  "equipment_status": "normal"
}

Ответ:

{
  "risk_level": "medium",
  "recommendations": [
    "Увеличить частоту проверок оборудования.",
    "Обеспечить сотрудников дополнительными СИЗ."
  ]
}

Управление инцидентами​

Запрос:

POST /api/incident-report
{
  "incident_type": "safety_violation",
  "description": "Рабочий без каски в зоне высокой опасности.",
  "location_id": "site_123",
  "timestamp": "2023-10-01T14:30:00Z"
}

Ответ:

{
  "incident_id": "inc_456",
  "status": "reported",
  "actions_taken": [
    "Оповещение ответственного лица.",
    "Запись в журнал инцидентов."
  ]
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/risk-prediction:
    • Прогнозирование рисков на основе данных.
  2. /api/incident-report:
    • Отправка и управление инцидентами.
  3. /api/video-analysis:
    • Анализ видеопотоков для обнаружения нарушений.
  4. /api/reports:
    • Получение отчетов по безопасности.

Примеры использования​

Кейс 1: Мониторинг крупной строительной площадки​

  • Задача: Контроль за соблюдением норм безопасности на объекте с 500+ сотрудниками.
  • Решение: Внедрение мультиагентной системы для анализа видеопотоков и данных с датчиков.
  • Результат: Снижение количества нарушений на 30% за 3 месяца.

Кейс 2: Прогнозирование рисков на мостовом строительстве​

  • Задача: Предотвращение аварий из-за погодных условий.
  • Решение: Использование ИИ для анализа погодных данных и состояния оборудования.
  • Результат: Уменьшение количества простоев на 20%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем оптимальное решение для вашего бизнеса.

Контакты