Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2026

К О М П Л Е К С Н А Я Б Е З О П А С Н О С Т Ь , П Е Р И М Е Т Р О В Ы Е С И С Т Е М Ы 95 контроля в плоскость распознавания производ- ственных сценариев. Видеопоток можно пред- ставить как последовательность кадров, а зада- ча интеллектуального мониторинга состоит в построении отображения множества событий, каждое из которых соответствует некоторому состоянию, например "автомобиль прибыл", "контейнер поднят", "человек вошел в опасную зону". На практике данное отображение реали- зуется каскадом процедур детекции, классифи- кации, трекинга и сценарной интерпретации. Для оценки качества перехода от изображений к событиям целесообразно ввести показатель полноты наблюдаемости зоны, который позво- ляет количественно оценить, насколько конфи- гурация камер обеспечивает покрытие въезд- ной группы, участка ожидания, зоны непосред- ственной погрузки, буферного пространства и опасных областей рядом с техникой. С точки зрения машинного наблюдения зона погрузки относится к числу наиболее сложных промышленных площадок. Одна часть процес- сов происходит на въезде и накопительной пло- щадке, другая – у места непосредственной обработки груза, третья – на маршрутах пере- мещения техники, что формирует простран- ственно распределенную и неоднородную сцену. Дополнительные трудности создаются различием масштабов объектов, кратковремен- ными перекрытиями, реверсивными движения- ми и изменяющимися погодными условиями. Эти особенности предъявляют повышенные требования к аппаратной части системы. Для промышленной эксплуатации необходимы камеры, обеспечивающие стабильную передачу видеопотока в открытой среде, а также наличие PTZ-устройств с оптическим увеличением и широким диапазоном поворота, позволяю- щих компенсировать неоднородность сцены и сопровождать события на больших террито- риях. Поэтому необходимо учитывать не только алгоритмы компьютерного зрения, но и сенсор- ную конфигурацию, в которую эти алгоритмы встроены. От визуального наблюдения к измерению производственных метрик Критически важным для порта является переход от визуального наблюдения к измерению про- изводственных метрик. На основе траекторий объектов могут вычисляться среднее время ожидания автомобиля, длительность погрузоч- ной операции, частота пересечений опасных границ и доля несанкционированных остано- вок. Система видеомониторинга перестает быть исключительно охранной подсистемой и стано- вится источником данных для оперативного и стратегического управления терминалом. Для описания интенсивности движения объ- ектов в зоне погрузки можно использовать число зарегистрированных перемещений объ- ектов за интервал времени через контрольную область. При росте интенсивности движения повышается вероятность перекрытий и кон- фликтов траекторий, возрастают требования к устойчивости детекции и многообъектного отслеживания. На практике необходимо адап- тирование параметров аналитики к пиковым режимам работы терминала. Три уровня архитектуры системы мониторинга На основе исходного описания может быть сформирована трехуровневая архитектура системы мониторинга: 1. Первый уровень – периферийные устрой- ства наблюдения: стационарные IP-камеры для локального контроля ключевых точек и обзорные PTZ-камеры для сопровождения событий на больших пространствах. 2. Второй уровень – видеорегистраторы, обеспечивающие сбор, первичную обработку и хранение потоков. 3. Третий уровень – серверная подсистема аналитики и интеграционные модули, связан- ные с терминальными информационными системами. Преимущество такой архитектуры состоит в распределении вычислительной нагрузки. Простые функции, включая базовую фильтра- цию движения, выделение области интереса и предварительное событие-ориентирован- ное кодирование, могут выполняться на пери- ферийном уровне. Ресурсоемкие операции – многоклассовая детекция, трекинг, рекон- струкция сценариев и корреляция с базами заявок реализовываются на сервере, где доступны более высокая вычислительная мощность и гибкость настройки. Компромисс между локальной и централизо- ванной аналитикой может быть выражен через интегральный критерий эффективности архитектуры. Его максимизация соответствует выбору распределения функций по уровням системы, обеспечивающего требуемую точ- ность при допустимых задержках и эксплуа- тационных затратах. Данный критерий позво- ляет обосновывать границу между edge-ана- литикой и серверной обработкой. Идентификация объектов в портовой зоне Отдельного внимания заслуживает вопрос идентификации объектов. Для автомобилей важным является распознавание номерных знаков, для контейнеров – чтение маркиров- ки, а для производственных заявок – устой- чивое связывание визуального события с записью в базе данных терминала. Качество такой интеграции зависит не только от разре- шения камер и условий освещения, но и от угла установки камеры, скорости движения транспорта, плотности потока и степени загрязнения кадра. В условиях порта базовой аналитической зада- чей является обнаружение транспортных средств, контейнеров и персонала. Для стацио- нарных камер эффективна предварительная калибровка зон интереса, включая въезд, полосу ожидания, участок погрузки и области присутствия людей, тогда как для PTZ-камер особое значение приобретают адаптивные алгоритмы, устойчивые к изменению масшта- ба и ракурса. Важным при этом является сопо- ставление универсальных моделей обучения и специализированных моделей, дообученных на данных конкретного терминала. Универсальные модели обладают более высо- кой переносимостью между различными классами объектов, однако в промышленных условиях их точность может снижаться из-за частичных перекрытий, нестандартных углов обзора и сложной фоновой структуры. Спе- циализированные модели требуют затрат на формирование и разметку предметно-ориен- тированного дата-сета, но обеспечивают более устойчивый результат в визуальной среде, характерной для порта. Следователь- но, отдельной задачей становится количе- ственная оценка вклада предметной адапта- ции в итоговую точность мониторинга. Одной детекции недостаточно для поддержки производственного процесса. Для управления потоками необходимо понимать, какой имен- но объект перемещается между участками площадки, сколько времени он находился в каждой зоне и соответствовало ли его дви- жение установленному технологическому сценарию. Поэтому следующим этапом стано- вится многообъектное отслеживание, которое переводит набор отдельных кадров в связан- ную картину технологического процесса. Длительность нахождения объекта в каждой зоне позволяет вычислять производственные показатели: время ожидания транспорта, длительность обработки контейнера и интер- валы нахождения персонала в опасной обла- сти. Поэтому траекторный анализ приобрета- ет управленческую ценность. Наиболее перспективным направлением является переход от детекции объектов к рас- познаванию типовых и аномальных сценари- ев. В этом случае система анализирует не только факт появления автомобиля или кон- тейнера, но и последовательность действий: прибытие, остановка, ожидание, начало опе- рации, завершение и выезд. Сценарный ана- лиз может строиться на конечных автоматах, временных правилах или вероятностных моделях, связывающих наблюдаемые состоя- ния с бизнес-процессом терминала. Если система фиксирует прибытие грузовика, но в течение допустимого интервала не обна- руживает переход к состоянию "подача под погрузку", формируется событие "нештатный простой". Если в момент активной работы тех- ники детектор персонала выявляет человека в запрещенной области, генерируется событие риска нарушения техники безопасности или подготовки к проведению несанкционирован- ных действий. Интеллектуальный мониторинг выходит на уровень интерпретации процессов и поддержки принятия решений, не ограничи- ваясь распознаванием визуальных паттернов. Поэтапная методика выбора грузоподъемного механизма Аналогично в задачах блочного строительства выбор грузоподъемного механизма не может основываться только на паспортной грузо- подъемности. Требуется поэтапная методика, учитывающая массу и геометрию блока, центр тяжести, схему строповки, траекторию пере- мещения, условия установки, пространствен- ные ограничения и требования к точности позиционирования. Предлагаемый подход рассматривает интеллектуальный мониторинг как источник измеримых данных, позволяю- щий перейти от экспертного выбора техники www.secuteck.ru июнь – июль 2026