Журнал "Системы Безопасности" № 4‘2026

О Т Р А С Л Е В О Й Ф О К У С 113 Современные системы компьютерного зре- ния позволяют контролировать широкий спектр средств индивидуальной защиты в зависимости от специфики производства. К наиболее распространенным сценариям относятся контроль использования защитных касок, сигнальных жилетов, защитных очков, респираторов, перчаток, страховочных при- вязей при работах на высоте, а также соблю- дение требований по нахождению персонала в опасных зонах. Набор контролируемых СИЗ определяется отраслевыми требованиями и особенностями конкретного производствен- ного объекта. В основе системы лежит программно-аппарат- ный комплекс, обеспечивающий непрерывный анализ видеопотока и автоматическое выявле- ние нарушений в режиме реального времени. Основным компонентом является модуль рас- познавания, обученный определять присутствие людей, используемые средства индивидуаль- ной защиты, их тип, а также положение работ- ников относительно опасных зон. Аппаратная часть включает IP-камеры (или ана- логовые камеры с модулем оцифровки), локальный вычислительный узел для обработки видеопотока и сетевую инфраструктуру. В зави- симости от архитектуры решения обработка данных может выполняться локально (edge computing) либо на выделенном сервере пред- приятия. Каждый кадр видеопотока последовательно анализируется алгоритмами компьютерного зрения. Система обнаруживает человека, опре- деляет наличие и тип используемых СИЗ, сопо- ставляет положение работника с границами опасных зон и проверяет соблюдение заданных правил безопасности. При выявлении наруше- ния автоматически формируется предупрежде- ние или тревожный сигнал. Для повышения надежности работы исполь- зуются дополнительные механизмы обработки данных: временное окно подтверждения собы- тия, анализ нескольких последовательных кад- ров и фильтрация единичных ошибок распозна- вания. Такой подход позволяет существенно снизить количество ложных срабатываний и повысить достоверность обнаружения наруше- ний. Эффективность системы во многом зависит от качества исходного видеопотока. При проекти- ровании учитываются расположение камер, углы обзора, условия освещения и другие осо- бенности производственной среды, способные повлиять на качество распознавания. Правиль- ный выбор мест установки оборудования обес- печивает устойчивую работу алгоритмов ком- пьютерного зрения и высокую точность выявле- ния нарушений. Практическая реализация: этапы внедрения Внедрение систем компьютерного зрения для контроля соблюдения требований охраны труда требует поэтапного подхода, учитывающего особенности производственных процессов, существующей инфраструктуры и требований предприятия к промышленной безопасности. Рассмотрим основные этапы реализации такого проекта. Этап 1. Обследование и требования На этом этапе типы СИЗ, которые должны конт- ролироваться, устанавливаются в зоны, считаю- щиеся опасными, текущую сетевую инфраструк- туру предприятия. На основе собранной инфор- мации составляются технические требования: количество точек видеонаблюдения, их распо- ложение, типы СИЗ для распознавания, пара- метры срабатывания системы. Этап 2. Настройка и обучение модели Обученная нейросеть требует адаптации к усло- виям конкретного объекта: различиям в осве- щении, типам СИЗ с учетом особенностей одеж- ды, касок, очков (моделей, корпоративных цве- тов и т.д.). Конструкции помещения могут при- вести к тому, что модель, работавшая корректно в лаборатории, на производственной площадке будет допускать ошибки (например, не распо- знавать объекты или отправлять ложные опове- щения). Не всегда также получится полагаться на предобученные стандартные модели как раз из-за различий в СИЗ отдельных заказчиков. В течение нескольких дней после внедрения система собирает видеопотоки с объекта, часть из этих данных размечается вручную. После этого нейросеть переучивается на настоящих примерах. Параллельно настраиваются пороги срабатывания. Высокие пороги срабатывания оповещений снижают количество ложных опо- вещений, но могут пропустить настоящие нару- шения правил техники безопасности. Низкие пороги, наоборот, повышают количество сраба- тываний, но обычно приводят к росту ложных тревожных сигналов. Этап 3. Пилотный запуск На этом этапе система работает в тестовом режиме, который направлен на то, чтобы собрать обратную связь о работе системы, дать возможность работникам привыкнуть к новой системе, выявить проблемы с распознаванием нарушений и другие ошибки. Во время пилота оцениваются количество лож- ных срабатываний, случаи пропущенных нару- шений, удобство оповещений для персонала и различные технические проблемы. Этап 4. Масштабирование После пилота система может быть развернута сразу в полноценном формате или поэтапно. На этой стадии оповещения становятся сигналом к действию. Однако сначала важно определить метрики для оценки эффективности системы. Критерии оценки эффективности Эффективность системы компьютерного зрения определяется ее влиянием на уровень про- изводственной безопасности и организацию рабочих процессов. Для комплексной оценки результатов внедрения целесообразно исполь- зовать совокупность технических, эксплуата- ционных и бизнес-показателей, позволяющих оценить качество работы алгоритмов и практи- ческий эффект от применения системы. Количество зафиксированных нарушений Показатель регистрирует количество зафикси- рованных нарушений. На начальном этапе пилота этот показатель обычно выше, чем на последующих этапах внедрения, но по мере использования системы он может снизиться. Это может быть как результатом повышения уровня дисциплины на производстве, так и формированием привычки у работников к использованию СИЗ. Скорость реагирования От обнаружения нарушения до оповещения проходит некоторое время, оно определяется архитектурой системы, параметрами обработки видео и интеграцией с производством и други- ми факторами. Для сценариев, в которых важно моментально выявить нарушение, это время может быть критичным. Для более медленно развивающихся ситуаций такой показатель, как скорость реагирования системы, может быть менее приоритетен. Соотношение false positives к true positives Соотношение ложных срабатываний (false positive, FP) и истинных срабатываний (true positive, TP) лежит в основе оценки качества алгоритмов. Оно позволяет понять, насколько часто система ошибается по отношению к числу ее правильных ответов, и используется для настройки баланса между точностью и полно- той. Идеальная модель стремится максимизи- ровать (TP) и свести к нулю (FP). Оценка влияния на производство Такие показатели, как отсутствие травм во время работы системы или снижение страховых взносов при снижении числа инцидентов, невозможно вычислить из логов системы, но они могут косвенно влиять на решение о внед- рении системы при оценке целесообразности этого проекта. Компания может отследить, сни- зилась ли частота обращений в медпункт, сократилось ли количество дней нетрудоспо- собности из-за производственных травм, изме- нились ли страховые коэффициенты. Основной показатель – эффективность тренин- гов, которую измеряют через данные системы мониторинга. После проведения тренинга по правилам техники безопасности число наруше- ний обычно падает. Система позволяет зафикси- ровать это снижение, оценить его масштаб, срав- нить с исходным уровнем нарушений, а также отследить, на какой период сохраняется эффект от тренинга. Такая информация позволяет оце- нить эффективность работы системы и планиро- вать периодичность проведения тренингов. Заключение Решение вопросов безопасности на производ- стве влияет не только на качество защиты сотрудников, но и на живые деньги в организа- ции. Помимо снижения травм, компании, кото- рые внедряют системы компьютерного зрения, сокращают страховые взносы, избегают судеб- ных исков и повышают дисциплину на всех уровнях. Те, кто остается со старыми подхода- ми, рискуют не только жизнями сотрудников, но и собственным бюджетом. А это постфактум уже дорого и больно. n www.secuteck.ru август – сентябрь 2026 СПЕЦПРОЕКТ ОХРАНА ТРУДА И ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru