Перейти к основному содержанию
Реклама
Прямой эфир
Главный слайд
Начало статьи
Озвучить текст
Выделить главное
вкл
выкл

Систему управления безопасностью на эскалаторах метро с использованием нейронных сетей разработали российские ученые. В реальном времени она анализирует данные с видеокамер, микрофонов и датчиков, сигнализирует о возможности внештатных ситуаций, старается не допустить их или устранить последствия. Сейчас у эскалаторов дежурят специальные сотрудники, однако монотонный характер работы притупляет их внимание и может сказываться на реакции. По мнению независимых экспертов, разработка позволит повысить безопасность, но конечные решения в чрезвычайной ситуации всё же должен принимать человек.

В моменте и в потоке

Электронную систему интеллектуального управления безопасностью пассажиров на эскалаторах с использованием нейронных сетей разработала группа специалистов Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра (ФИЦ РАН) совместно с коллегами из СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Статья с описанием изобретения вышла в Scientific Reports — одном из журналов группы Nature.

Разработка анализирует информацию с видеокамер, микрофонов и других сенсоров, установленных на объекте, и в случае опасности подает сигнал оператору, а также предлагает способ решения возникшей проблемы. При необходимости нейросеть может реагировать на ЧП и без участия человека.

Испытания системы показали, что она выявляет опасные ситуации в 3,5 раза быстрее обычного дежурного у эскалатора. По словам авторов изобретения, достичь высокой точности и надежности разработки удалось благодаря одновременной обработке данных трех разных видов: видео, аудио, а также информации с датчиков, контролирующих работу эскалатора.

— Повышенный уровень опасности на эскалаторах может приводить к травмам, что подтверждает статистка. Однако мало кто системно занимался вопросом создания интеллектуальных электронных систем безопасности для этих объектов, потому что для их работы необходимо полноценное связывание разнородной информации как от механизмов, так и о состоянии самих пассажиров, — рассказал «Известиям» директор Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации ФИЦ РАН Василий Осипов. — Мы использовали потоковые рекуррентные нейросети (вид нейронных сетей, способных анализировать последовательность событий — «Известия»). Они позволяют связывать разнородные данные и на их основе вырабатывать управляющие решения.

смотритель
Фото: ИЗВЕСТИЯ/Алексей Майшев

Сиди и смотри

Для реализации своих идей ученые опирались на российские разработки, но частично использовали и западное оборудование и софт. Однако, по их словам, эти элементы могут быть оперативно заменены на отечественные аналоги.

В задачу нейросетевой системы входит непрерывный мониторинг обстановки на объекте. Она разделяет все происходящие в реальном времени события на три категории: нормальная работа эскалатора, потенциально опасные ситуации и чрезвычайные происшествия. Фиксируются проблемы, как вызванные технической неисправностью оборудования, так и связанные с аномальным поведением пассажиров — например, падением человека из-за плохого самочувствия.

Сейчас работы эскалаторов обычно контролирует человек, однако в силу естественных причин сотрудник метро не всегда может сохранять должное внимание в течение всего рабочего дня.

человек
Фото: ИЗВЕСТИЯ/Алексей Майшев

— В нижней кабине сидит человек — дежурный эскалатора. Он визуально наблюдает за поведением пассажиров и в случае опасности останавливает эскалатор. Его смена может длиться с 8 утра до 8 вечера. Естественно, на качество работы сильно влияет человеческий фактор, — отметил в беседе с «Известиями» заместитель начальника электромеханической службы Самарского метрополитена Анатолий Липатов.

Возможности системы позволяют предупреждать террористические атаки и хулиганские действия, вызывать помощь при внезапном ухудшении состояния здоровья пассажиров или если содействие требуется маломобильным гражданам, обеспечивать безопасность пользователей эскалатора в случае его поломки. Для решения этих проблем нейросетевая система может привлечь оператора, остановить эскалатор, сообщить о проблеме в скорую помощь, полицию или пожарную охрану, отключить подачу энергии к оборудованию или задействовать запасные тормоза для его остановки.

— Такая система сыграла бы положительную роль в обеспечении безопасности пассажиров. Но эскалаторы метро относятся к опасным производственным объектам, и, чтобы разработку внедрить, она должна быть сертифицирована, пройти испытания и быть согласована Ростехнадзором, — сказал Анатолий Липатов.

В Метрополитене Москвы «Известиям» сообщили, что на данный момент предложений рассмотреть данную разработку не поступало.

Внедрение любых инноваций – серьёзный шаг, который требует подробной проработки, особенно с точки зрения безопасности для пассажиров. Это наш главный приоритет, — добавили там.

нейро
Фото: ИЗВЕСТИЯ/Павел Волков

Нейросеть — друг человека

По мнению независимых экспертов, система, предложенная специалистами из Санкт-Петербурга, вряд ли сможет полностью заменить человека, но будет полезна в качестве его помощника.

— Я бы сказал, что речь идет не столько о замене дежурных у эскалатора, сколько о создании приложения для помощи им. Дежурный — один, а пассажиров много, и за всеми не уследишь, — уверен доцент кафедры радиоэлектроники и телекоммуникаций УрФУ Антон Долганов.

При этом, по его мнению, в областях, где обрабатываются большие массивы данных, нейросети, безусловно, существенно расширяют возможности людей. С этим согласен и старший преподаватель кафедры систем автоматического проектирования СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Тимур Каримов.

— В данном случае объем информации, используемый для принятия решений системой, таков, что ни один человек адекватно его обработать не сможет. С точки зрения конечных пользователей разработки, то есть пассажиров, внедрение такой системы действительно повысит безопасность. Но принятие конечного решения в экстренной ситуации всё равно останется за человеком, который может опираться на дополнительные, не учтенные алгоритмом факторы, — рассказал Тимур Каримов.

Разработчики уже собрали тестовый вариант системы. Сейчас нейросеть проходит обучение на расширенном наборе данных. По словам создателей, на то, чтобы довести изобретение до практического применения, понадобится несколько лет.

Читайте также
Реклама