Исследователи Самарского университета разработали нейросеть для распознавания производственных процессов по видео
Исследователи Центра искусственного интеллекта Сколтеха совместно с коллегами из Самарского университета разработали систему для автоматического выделения этапов производственных процессов по видеопотокам. С её помощью нейросеть сможет сама определить отклонения от производственного процесса и даже предотвратить аварийные ситуации.
Используемый подход самообучения (self-supervised learning) позволяет сократить затраты на ручную разметку данных и повысить устойчивость работы модели в реальных условиях. Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Access (Q1) — одной из ведущих международных платформ в области инженерных и компьютерных наук.
Технология предназначена для временной сегментации видеопотоков с производственных площадок. Система понимает, на каком этапе находится та или иная операция — например, замена масла или сборка компонентов — и автоматически выделяет ключевые моменты в видеоматериале.
"Внедрение таких систем даёт реальную экономию: теперь не нужно вручную разбирать сотни часов видео, чтобы обучить нейросеть распознавать производственные этапы. Модель будет самостоятельно выделять закономерности в больших объёмах необработанного материала. Это позволяет промышленным камерам в реальном времени выявлять отклонения от нормального хода процесса и помогать предотвратить аварийные ситуации", - пояснил Максим Алёшин, ведущий инженер по машинному обучению Центра ИИ Сколтеха.
Нейросеть обучается на большом массиве неразмеченных видеозаписей, самостоятельно выделяя ключевые признаки без участия разметчиков. Затем проходит дообучение на небольшой размеченной выборке и адаптируется под конкретные задачи (например, для классификации событий "замена колеса", "замена масла", "статическое состояние"). Система показала высокую скорость обработки видеопотоков, что делает её пригодной для применения в реальном времени в промышленных условиях.
По словам руководителя исследовательской группы Центра ИИ Сколтеха Светланы Илларионовой, технология станет частью более широких решений для обеспечения промышленной безопасности и оптимизации производственных процессов.
В ближайших планах команды — расширить количество поддерживаемых сценариев и типов производственных операций, протестировать систему на реальных объектах с непрерывным мониторингом большого числа процессов, интегрировать подход в комплексные системы для умного видеонаблюдения на промышленных площадках.
"Именно такие проекты делают производство более безопасным и интеллектуальным. Мы уверены, что предложенная методика найдёт применение и за пределами классических сборочных линий", — подчёркивает Светлана Илларионова.
