Компьютерное зрение без облака: как работает видеоаналитика на оборудовании завода

Первый вопрос службы безопасности к любому проекту видеоаналитики: куда уходит видео? Для многих заводов ответ «в облако подрядчика» сразу закрывает тему. Хорошая новость в том, что облако для компьютерного зрения не обязательно. Нейросеть можно запустить на сервере предприятия или прямо у линии, рядом с камерой. Такой подход называют edge AI, или граничными вычислениями.

Почему производства выбирают локальную обработку

Видео не покидает предприятие. Это снимает большую часть вопросов информационной безопасности и персональных данных.
Работает без интернета. Цех с нестабильной связью или закрытым контуром не мешает системе находить брак и нарушения.
Быстрая реакция. Решение принимается за доли секунды рядом с камерой, без передачи кадров по сети. Это важно, когда нужно остановить линию или сбросить брак.
Меньше нагрузка на сеть. По сети передаются не видеопотоки, а события: «дефект на линии 2», «человек без каски в зоне крана».
Понятная стоимость владения. Нет ежемесячной оплаты облачных вычислений, которая растёт с числом камер.

Два варианта размещения

Модуль у линии или камеры

Небольшой вычислительный модуль с графическим ускорителем ставится в шкаф рядом с линией. Он обрабатывает одну или несколько камер и отправляет события дальше. Для такого класса задач часто используют модули на базе NVIDIA Jetson и аналогичные устройства.

Подходит, когда:

нужна мгновенная реакция, например управление отбраковщиком;
камер на участке немного, а участки далеко друг от друга;
сеть между цехами слабая или её нет.

Сервер предприятия

Видеопотоки со многих камер идут на сервер с видеокартами в серверной завода. Модели работают централизованно, их проще обновлять и обслуживать.

Подходит, когда:

камер много, а сеть внутри предприятия надёжная;
задачи не требуют реакции в доли секунды, например контроль СИЗ или подсчёт объектов;
у предприятия есть ИТ-служба и серверная.

На практике часто сочетают оба варианта: быстрые решения принимаются у линии, а журнал событий, отчёты и дообучение моделей живут на сервере.

Что нужно учесть при проектировании

Производительность. Чем больше камер, выше разрешение и сложнее модель, тем мощнее нужно железо. Модель оптимизируют под конкретное устройство, чтобы уложиться в нужную частоту кадров.
Условия в цехе. Пыль, вибрация и температура требуют промышленного исполнения корпуса и правильного охлаждения.
Обновление моделей. Продукция и условия съёмки меняются. Нужен понятный способ доставить новую версию модели на все устройства без выезда инженера к каждому шкафу.
Мониторинг. Система должна сама сообщать, если камера отключилась, кадр стал тёмным или точность упала.
Интеграции. События должны попадать туда, где с ними работают: мастеру в мессенджер, в MES, в журнал охраны труда.

Облако всё-таки нужно?

Иногда облако удобно на этапе разработки: например, чтобы быстро разметить кадры или обучить модель на мощных видеокартах. Но и это можно сделать в закрытом контуре, если данные нельзя выносить. Работающая система на производстве обычно облака не требует.

Как это делаем мы

Мы проектируем системы компьютерного зрения так, чтобы они работали на оборудовании заказчика. Например, система контроля СИЗ на металлургическом заводе работает на edge-устройствах NVIDIA Jetson без передачи видео в облако, и за три месяца число нарушений техники безопасности там снизилось на 76%.

Подробнее о направлении на странице разработки систем компьютерного зрения, а о бюджете в статье сколько стоит внедрение компьютерного зрения. Если у вас закрытый контур или строгие требования безопасности, опишите задачу: предложим схему размещения под ваши ограничения.