Перейти к основному содержимому

Контроль безопасности: ИИ-агент для строительства и ремонтных работ

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Недостаточный контроль за соблюдением норм безопасности на строительных площадках и при ремонтных работах.
  2. Ручной мониторинг процессов, что приводит к ошибкам и задержкам.
  3. Отсутствие автоматизированного анализа данных для прогнозирования рисков и предотвращения аварий.
  4. Сложность в управлении большими объемами данных о состоянии объектов, персонале и оборудовании.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Строительные компании.
  • Подрядчики, занимающиеся ремонтными работами.
  • Управляющие компании, отвечающие за эксплуатацию зданий.
  • Компании, занимающиеся техническим обслуживанием объектов.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический мониторинг безопасности:
    • Анализ видеопотоков с камер на объектах для выявления нарушений (например, отсутствие касок, неправильное использование оборудования).
    • Обнаружение потенциально опасных ситуаций (например, скопление людей в зонах повышенного риска).
  2. Прогнозирование рисков:
    • Использование данных о погоде, состоянии оборудования и персонала для предсказания возможных аварий.
  3. Управление данными:
    • Сбор и структурирование данных о состоянии объектов, персонале и оборудовании.
    • Генерация отчетов о нарушениях и рекомендаций по их устранению.
  4. Интеграция с IoT-устройствами:
    • Работа с датчиками, камерами и другими устройствами для сбора данных в реальном времени.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших объектов или локальных задач.
  • Мультиагентная система: Для крупных строительных площадок или сети объектов.

Типы моделей ИИ​

  1. Компьютерное зрение (CV):
    • Анализ видеопотоков для обнаружения нарушений.
  2. Машинное обучение (ML):
    • Прогнозирование рисков на основе исторических данных.
  3. Обработка естественного языка (NLP):
    • Анализ текстовых отчетов и генерация рекомендаций.
  4. Анализ временных рядов:
    • Прогнозирование изменений состояния объектов и оборудования.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Видеопотоки с камер.
    • Данные с IoT-устройств (датчики температуры, давления, вибрации).
    • Отчеты персонала.
  2. Анализ данных:
    • Обнаружение нарушений и аномалий.
    • Прогнозирование рисков.
  3. Генерация решений:
    • Рекомендации по устранению нарушений.
    • Автоматическое оповещение ответственных лиц.

Схема взаимодействия​

[Камеры и IoT-устройства] -> [Сбор данных] -> [ИИ-агент] -> [Анализ данных] -> [Генерация отчетов и рекомендаций] -> [Уведомления и действия]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ процессов на объекте.
    • Определение ключевых метрик безопасности.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к камерам, IoT-устройствам и системам управления.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей на основе данных клиента.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация на платформе:
    • Получите API-ключ для доступа к сервису.
  2. Подключение устройств:
    • Интегрируйте камеры и IoT-устройства через API.
  3. Настройка агента:
    • Определите параметры мониторинга и уведомлений.
  4. Запуск:
    • Начните сбор данных и анализ в реальном времени.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование рисков​

Запрос:

POST /api/risk-prediction
{
  "location": "Site A",
  "weather_data": {
    "temperature": 25,
    "humidity": 60,
    "wind_speed": 10
  },
  "equipment_status": "normal"
}

Ответ:

{
  "risk_level": "medium",
  "recommendations": [
    "Увеличить частоту проверок оборудования.",
    "Ограничить доступ в зону повышенного риска."
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

GET /api/equipment-status
{
  "equipment_id": "12345"
}

Ответ:

{
  "status": "normal",
  "last_check": "2023-10-01T12:00:00Z",
  "next_check": "2023-10-08T12:00:00Z"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/risk-prediction:
    • Прогнозирование рисков на основе данных.
  2. /api/equipment-status:
    • Получение статуса оборудования.
  3. /api/video-analysis:
    • Анализ видеопотоков для обнаружения нарушений.
  4. /api/notifications:
    • Отправка уведомлений о нарушениях.

Примеры использования​

Кейс 1: Мониторинг строительной площадки​

  • Задача: Контроль за соблюдением норм безопасности.
  • Решение: Агент анализирует видеопотоки и отправляет уведомления о нарушениях.

Кейс 2: Прогнозирование аварий​

  • Задача: Предотвращение аварий на объекте.
  • Решение: Агент использует данные о погоде и состоянии оборудования для прогнозирования рисков.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.
Связаться с нами