1 сентября 2022 г.

При строительстве экспериментального учебного корпуса средней образовательной школы в Москве впервые использовались технологии высокоточной видеоаналитики на базе искусственного интеллекта. Для наблюдения за ходом строительства, контроля возводимых строительных лесов и вспомогательных конструкций, отслеживания сотрудников на строительной площадке и выявления нарушений техники безопасности на объекте применялась российская интеллектуальная платформа, состоящая из более чем 120 нейросетей.

Компания BimAR Systems совместно с Департаментом градостроительной политики г. Москвы и Департаментом строительства г. Москвы использовала ряд российских технологических разработок с применением искусственного интеллекта на строительной площадке экспериментального учебного корпуса средней образовательной школы № 771 на 250 мест в Дмитровском районе столицы. Пилотирование решений проходило в июле 2021 года. Решение BimAR было представлено городским заказчикам в рамках сервиса Карты инновационных решений «Городские запросы». На основании успешной демонстрационной сессии было принято решение о пилотировании проекта.

Какие технологии применялись на объекте строительства

Для получения актуальных данных о количестве работников на стройплощадке, в т.ч. в разрезе специальностей — каждому сотруднику был присвоен идентификационный маркер, с помощью которого специально разработанное ПО BimAR позволяло отслеживать количество сотрудников на строительной площадке и фиксировать нарушения техники безопасности.

Для проверки качества монтажа строительных лесов и автоматической фиксации выявленных нарушений — на каждый конструктивный элемент вспомогательных сооружений был нанесен соответствующий фидуциальный маркер, а полный перечень видов строительных лесов был занесен в ПО BimAR.

По всему периметру строительной площадки были размещены статичные ip-камеры, которые вели мониторинг сооружения строительных лесов и регистрировали действия находящихся на объекте сотрудников. Также, для считывания цифровых маркеров были установлены экшен-камеры на касках рабочих.

Контроль соблюдения сотрудниками правил безопасности на стройплощадке, а также фиксация нарушений, таких как отсутствие каски, осуществлялись при помощи интеллектуальной платформы RTMIP Neirolis (Real-Time Media Identification Platform) на базе алгоритмов глубокого машинного обучения. В основе этой российской разработки более 120 нейросетевых алгоритмов, позволяющих создавать решения видеоаналитики для сбора, распознавания, анализа любых визуальных данных. Распознавание потока изображений, получаемых с камер видеонаблюдения, происходит в режиме реального времени, что дает возможность вести контроль и учет расхода материалов, выявлять нештатные ситуации, фиксировать прогресс строительства объектов и много других критически-важных параметров на производствах, связанных с риском для жизни.

При строительстве школы в Дмитровском районе г.Москвы комплекс нейросетей RTMIP, обученный на распознавание цифровых маркеров BimAR, размещенных на касках и спецодежде строителей, и передавал данные на программную платформу, где они фиксировались и сопоставлялись с перечнем работающего на объекте персонала. Таким образом была организована идентификация работников (ФИО сотрудника, его специальности и подрядной организации) c больших дистанций и проверка наличия у них средств индивидуальной защиты (СИЗ). В случае отклонения полученных данных от нормативных (отсутствие СИЗ у работника или нахождение на объекте иных лиц без СИЗ) искусственный интеллект отправлял уведомления с фото нарушения в веб-интерфейсе системы BimAR и на мобильное устройство супервайзера, где также можно было осуществлять онлайн мониторинг ситуации на объекте.

Результаты запуска решения

За месяц проведения пилота при строительстве школы, благодаря применению технологии объективного контроля была сформирована цифровая модель строительных лесов на объекте и интегрирована в Revit по принципу BIM (Building Information Modeling). Анализ корректности монтажа строительных лесов осуществлялся посредством считывания маркеров на конструктивных элементах с помощью экшн-камеры на каске рабочего-обходчика и камеры смартфона. Протестирован инструмент автоматической фиксации нарушений техники промышленной безопасности (с помощью ИИ RTMIP) и отображение предупреждений в общей информационной системе мониторинга строительства объекта и мобильном приложении BimAR.

По итогу завершения пилотного проекта было предложено продолжить апробирование технологии на других строительных площадках Москвы с расширенным перечнем работ.

Преимущества применения данных технологий в строительстве:

  • Легкость масштабирования под различные задачи генподрядика (контроль доступа и ношения СИЗ; трекинг прогресса строительства объектов; фиксация нарушений ТБ; анализ нештатных ситуаций на объектах строительства — пожар, задымление, обрушение строительных лесов; контроль расхода строительных материалов; предотвращение саботажа и воровства на объектах и др.).
  • Гибкая архитектура за счет размещения ПК on-premise или в облаке.
  • Возможность интеграции в существующие системы генподрядчика.
  • Быстрое развертывание и простое подключение IP камер.
  • Настраиваемый интерфейс, оптимизированный под любые платформы (Web/Mob App/Desktop).
  • Удобная система контроля доступа.

С применением современных интеллектуальных технологических решений (как цифровые маркеры, ПО BimAR и RTMIP), строительная отрасль сегодня способна справляться с внутренними и внешними барьерами развития, решать проблемы высокого травматизма на стройплощадках, упрощать интеграцию BIM технологий, вести консолидированный учет количества подрядных строительных организаций и их сотрудников, формировать актуальные реестры профессиональной рабочей силы и специальностей на строительных площадках, что, в целом, обеспечит повышение эффективности градостроительной политики и увеличения темпов строительства в регионах.

Источник: Пресс-служба компании Neirolis