Проект VizorLabs для "Волгограднефтепераработка" стал победителем конкурса «Лучшие цифровые решения для нефтегазовой отрасли»

2022: Победа в конкурсе «Лучшие цифровые решения для нефтегазовой отрасли»

Проект VizorLabs для Волгоградского нефтеперерабатывающего завода стал победителем XIII конкурса «Лучшие цифровые решения для нефтегазовой отрасли», в номинации «Лучшее решение на базе искусственного интеллекта и нейротехнологий».

29 сентября 2022 года в Санкт-Петербурге состоялась ежегодная торжественная церемония награждения победителей и лауреатов конкурса «Лучшие цифровые решения для нефтегазовой отрасли», организатором которого является информационная группа ComNews. Традиционно конкурс проходит в рамках Федерального форума по ИТ и цифровым технологиям нефтегазовой отрасли России Smart Oil & Gas.

Конкурс «Лучшие цифровые решения», учрежденный в 2009 г., ежегодно отмечает заказчиков и исполнителей самых значимых проектов в сфере цифровых технологий, ИТ и промышленной автоматизации, вносящих инновации как в работу отдельных компаний отрасли, так и в экономику страны в целом. В 2022 году организаторы конкурса сфокусировали внимание на лучших отечественных проектах по разработке и поддержке цифровых технологий для нефтегазовой отрасли. По каждой номинации решение принимало компетентное жюри, в которое вошли редакторы и обозреватели порталов ComNews.ru, "Цифровая экономика" и аналитического агентства ComNews Research.

В номинации, на которую было подано больше всего заявок, «Лучшее решение на базе искусственного интеллекта и нейротехнологий», победителем стал проект VizorLabs Health & Safety: контроль соблюдения требований промышленной безопасности и охраны труда компании ООО «Визорлабс» (входит в группу компаний Сател), реализованный для компании ЛУКОЙЛ-Волгограднефтепереработка. VizorLabs Health & Safety – автоматическая система контроля соблюдения техники безопасности и применения средств индивидуальной защиты для предотвращения производственного травматизма. Награду получили генеральный директор Визорлабс Василий Долгов и начальник отдела ИТ-систем и ИТ-инфраструктуры Лукойл - Волгограднефтепереработка Алексей Мухин.

Первое место среди шести претендентов – это показатель успеха и зрелости цифровых активов нашей компании. Решения VizorLabs на рынке промышленной видеоаналитики для многих заказчиков и конкурентов уже являются неким эталоном – нас выбирают, нас копируют, на нас равняются. Приятно, что качество наших продуктов и профессионализм нашей команды в очередной раз были подтверждены независимыми отраслевыми экспертами. От лица компании хочу поблагодарить организаторов конкурса за оказанное доверие – будем и впредь стараться поддерживать высокую планку наших разработок, - отметил Василий Долгов, генеральный директор ООО «Визорлабс».

Участие в конкурсе стало для нас приятной неожиданностью! С нашей стороны я хотел бы отметить бесценный опыт, полученный в ходе совместной работы над реализацией проекта. Промышленная видеоаналитика подтвердила свою эффективность и оказалась действительно востребованной, поэтому я считаю эту победу заслуженной. С учётом достигнутых результатов, мы планируем реализацию второго этапа проекта с целью обеспечения промышленной безопасности при работах на высоте, - добавил начальник отдела ИТ-систем и ИТ-инфраструктуры Лукойл-Волгограднефтепереработка Алексей Мухин.

2020: Цифровая система видеонаблюдения и интеллектуального видеоанализа (СВИВ)

Описание проекта

Для автоматизации контроля соблюдения ТБ и ПБ на Волгоградском НПЗ компании ЛУКОЙЛ внедрена цифровая система видеонаблюдения и интеллектуального видеоанализа (СВИВ), построенная на базе платформенного решения видеоаналитики VizorLabs с технологиями компьютерного зрения, искусственного интеллекта и нейросетей.

К системе подключены камеры видеонаблюдения, установленные в производственных помещениях и на открытых площадках Волгоградского НПЗ. В процессе реализации проекта число камер, подключенных к системе VizorLabs, было увеличено в два раза – с 10 до 20 камер – планируется расширение покрытия.Дмитрий Бородачев, DатаРу Облако: Наше преимущество — мультивендорная модель предоставления облачных услуг

Видео с камер поступает на сервер видеоаналитики, где нейросеть анализирует изображение в режиме реального времени, автоматически идентифицирует и фиксирует нарушения ТБ и ПБ с точностью до 95%. Время определения нарушения – не более 4 секунд. Уведомление о нарушениях направляется в ответственные службы предприятия и регистрируется в отчете с фото и видео подтверждением. Система позволяет распознает несколько типов СИЗ (каска, очки, спецодежда) и дополнительного снаряжения и оборудования (противогаз и газоанализатор). Модуль обучения позволяет пользователю самостоятельно добавить новые СИЗ и научить систему распознавать их.

Система распознает элементы СИЗ на видео разрешением до 640*480 при размере лица от 20 пикселей в высоту, во всех ракурсах при угле наклона камеры относительно пола до 70 градусов, на расстоянии до объекта до 25 м.

Внедрение системы проводилось в рамках масштабного проекта по миграции служб Волгоградского НПЗ с системы видеонаблюдения Milestone на систему диспетчерского управления и АСУ ТП Experion от компании Honeywell, которая также включает систему видеонаблюдения.

Необходимость внедрения решения VizorLabs обусловлена тем, что система видеонаблюдения Honeywell не имеет специализированных детекторов для целей контроля ТБ и ПБ, а также не имеет функционала автоматической обработки событий, зарегистрированных детекторами, функционала статистики и отчетности по соблюдению требований ТБ и ПБ. Все эти задачи реализованы в системе VizorLabs.

Система интеллектуального видеоанализа VizorLabs была интегрирована с системой видеонаблюдения Honeywell, что включает:

• прием видеопотока из системы видеонаблюдения;
• передачу уведомлений о нарушениях ТБ и ПБ в систему видеонаблюдения;
• передачу команды на запись видеофрагмента инцидента в систему видеонаблюдения;
• просмотр уведомлений и событий, зарегистрированных системой VizorLabs, в интерфейсе системы видеонаблюдения;
• интеграцию с архивом видеонаблюдения.

Для системы VizorLabs также был развернут собственный веб-интерфейс, предоставляющий полный доступ к функционалу отчетности и статистики, архиву событий, и модулю обучения системы для добавления новых СИЗ.

Описание системы

Система предназначена для снижения травматизма персонала при производстве работ, вызванных нарушением ТБ и ПБ в части применения СИЗ, и снижения трудозатрат на обработку данных с камер видеонаблюдения, установленных в производственных помещениях и на открытых площадках, за счет:

• автоматического выявления нарушений ТБ и ПБ в части применения СИЗ;
• автоматического выявления нарушений периметра опасных зон;
• оповещения служб предприятия о нарушениях ТБ и ПБ;
• сбора и хранения данных о количестве нарушений ТБ и ПБ с классификацией по типу и месту нарушений.

Система обеспечивает функционирование в режиме 24х7; возможность горячего и холодного резервирования; кэширование данных и функционирование в случае временного отсутствия канала связи.

Автоматическая фиксация нарушений ТБ и ПБ без участия оператора осуществляется следующим образом.

Когда работник заходит в зону, оборудованную камерами видеонаблюдения, система компьютерного зрения и модуль идентификации нарушений проверяет изображение по нескольким критериям:

• нахождение работника в опасной зоне;
• наличие каски, в том числе с капюшоном;
• наличие защитных очков с контрастной оправой;
• наличие защитных перчаток;
• наличие куртки и штанов в соответствии со спец одеждой (зимняя, летняя);
• наличие сумки противогаза (в ракурсах когда она видна);
• наличие газоанализатора (в ракурсах когда он виден).

Если все условия выполнены – работник не находится в опасной зоне и все СИЗ присутствуют – проверка считается пройдённой. Система повторяет проверку с частотой 1 кадр/сек все время, пока работник находится в поле зрения камеры.

Если проверка не пройдена, например, отсутствует СИЗ, система фиксирует нарушение и отравляется уведомление оператору или начальнику смены.

Нарушение сохраняется в отчете, включая следующие данные:

• Место нарушения (номер камеры);
• дата и время нарушения;
• тип нарушения;
• индекс вероятности нарушения;
• фотография и видеофрагмент нарушения.

Пользователю системы доступен большой выбор статистики по нарушениям за любой промежуток времени с выборкой и группировкой по любому из указанных параметров.