Разработали систему видеоаналитики для повышения промышленной безопасности

Нефтегаз

6 специалистов

1 год

Содержание

О проекте

Задачи

Технологии

Результаты

О проекте

Заказчик

Проект реализован в рамках соглашения о неразглашении (NDA). Такой формат сотрудничества защищает коммерческую тайну заказчика и гарантирует, что данные, технологии и детали проекта не попадут к третьим лицам

Цель

У проекта было несколько целей — обеспечить контроль соблюдения требований СИЗ, улучшить раннее обнаружение задымления и признаков пожара, а также автоматизировать мониторинг технологических операций. При этом было важно сохранить существующий парк камер, не заменяя оборудование

Реализация

Благодаря работе команды ASTON система стала быстрее, точнее и надёжнее, чем изначально

Задачи

Команде предстояло сделать систему стабильной, точной и готовой к масштабированию:

Стабилизировать видеопотоки при работе с разными моделями камер и нестабильным FPS

Повысить утилизацию GPU, устранив узкие места в передаче данных и препроцессинге

Снизить ложные срабатывания за счёт фокусировки на критичных зонах

Создать единый контур мониторинга для полного контроля сервисов

Обеспечить масштабирование и обработку данных с большего числа камер без потери качества

Технологии

Python

NVIDIA Triton Inference Server

Prometheus

Grafana

Redis

RabbitMQ

Смотреть все

Результаты

Команда выполнила масштабную оптимизацию системы и ощутимо прокачала возможности сервиса видеоаналитики

Рост вычислительной эффективности

Перенос критичных операций на GPU, включение батчинга и оптимизаций TensorRT увеличили полезную утилизацию до 85‑90%

Уменьшение задержек

Архитектура на основе модели Producer/Consumer позволила стабилизировать потоки и сократить latency до <50 мс на кадр в production-сценариях

Снижение количества ложных срабатываний

Введение ROI и использование профильных моделей по критичным классам уменьшили шум на 50–70% при сохранении чувствительности выше 85%

Масштабирование системы

Конвейер стал поддерживать одновременную обработку данных с 50–60 камер. Это значит, что эффективность выросла в 3–4 раза без потери качества

Полная наблюдаемость сервиса

Построен стек метрик и алертов по задержкам, очередям, mAP/recall, утилизации и пропускной способности, что повысило управляемость и прозрачность системы

В результате заказчик получил производительную, масштабируемую и точную систему видеоаналитики, которая усиливает контроль промышленной безопасности и снижает операционные риски