MTS AI помогает «Дальтрансуглю» избавиться от мусора в вагонах открытого типа

Picture

Команда MTS AI предложила интегрировать систему интеллектуального видеонаблюдения, чтобы автоматизировать процесс разгрузки вагонов с углем, и обучила нейросеть распознавать мусор и нежелательное поведение сотрудников.

Зачем «Дальтрансуглю» интеллектуальное видеонаблюдение?

Терминал компании «Дальтрансуголь» в порту Ванино – важный перевалочный пункт на пути к рынкам Азиатско-Тихоокеанского региона. Одна из самых распространенных проблем на предприятии – попадание бытового мусора в открытые вагоны с углем. Перед разгрузкой его приходится убирать, что увеличивает время работы и затраты на дополнительные ресурсы – сотрудников, которые чистят вагоны вручную. 

Кроме того, что уборка вагонов занимает дополнительное время, работники терминала не всегда успевают формировать документы о загрязнении угля. Также без видеонаблюдения затруднительно отслеживать случаи кражи угля. 

Как система видеонаблюдения и аналитики может помочь?

ЗАО «Дальтрансуголь» обратился за помощью в MTS AI, чтобы автоматизировать процесс обнаружения мусора, лучше контролировать поведение сотрудников и ускорить формирование отчетов о нарушениях: загрязнении вагонов и воровстве угля.

Эксперты из MTS AI проводят анализ бизнес-процессов и обследуют производство, чтобы выявить факторы, которые негативно влияют на результат. После этого они моделируют алгоритмы, проектируют логику и интерфейсы, а затем разрабатывают решение и интегрируют его в системы заказчика.

На «Дальтрансугле» команда MTS AI изучила процесс разгрузки вагонов, его документирование и предложила решение, позволяющее оптимизировать работу компании. Первый шаг – установка камер на каждую линию разгрузки вагонов и обучение ML-модели автоматически распознавать их номера, находить мусор и обнаруживать воровство. Затем требуется настроить автоматическую фиксацию фактов загрязнения и краж для сбора статистики. Помимо этого, система должна формировать отчеты с фотографией, указанием даты, времени, номера вагона и вида мусора, а также причины нарушения.  

Picture

Прогнозируемый результат применения системы интеллектуального видеонаблюдения

Команда MTS AI настроила ИИ-систему на выполнение нескольких сценариев:

  1. детекция мусора в вагоне,
  2. обнаружение воровства угля,
  3. распознавание номера вагона,
  4. формирование отчета о нарушении.

По расчетам MTS AI, точность работы системы составит 95% даже в сложных условиях. Ее обучили находить мусор небольшого размера – 5×10 см – в вагонах, которые двигаются со скоростью 2,9 км/ч, при искусственном свете и в запыленном помещении. Температура воздуха при этом может быть любая в диапазоне от 0 до +50°.

Новости
Главное за последнее время
Смотреть все

Инвестиции

MTS AI в медиа

Новости команды

Партнерство

Кейсы

Решения

ВобъективеИИ

События

Технологии

События
MTS AI стала стратегическим партнером Machines Can See
События
Датасет RuPAWS представили на конференции LREC 2022
Технологии
NLP-исследователи разработали датасет для идентификации парафразов
MTS AI в медиа
Как превратить «дело безумцев» в единорога? История успеха Александра Ханина
Решения
Как голосовые и текстовые боты меняют клиентский сервис
MTS AI в медиа
Как заработать на искусственном интеллекте в России
Новости команды
MTS AI провела специальную оценку условий труда
Кейсы
MTS AI помогает «Дальтрансуглю» избавиться от мусора в вагонах открытого типа
Решения
Как видеонаблюдение применяется в ритейле? Решение от MTS AI
MTS AI в медиа
Искусственный интеллект и бизнес будущего