Zakończyliśmy realizację Zadania III – opracowano zaawansowane metody AI do analizy zachowań pracowników i fuzji danych wieloźródłowych

W ramach projektu „System identyfikacji zachowań pracowników za pomocą wizji z wykorzystaniem modeli AI” (nr FEMA.01.01-IP.01-02IN/24) zakończono realizację Zadania III, którego celem było opracowanie i wdrożenie metod sztucznej inteligencji umożliwiających analizę oraz integrację danych pochodzących z kamer wizyjnych, systemów ERP oraz technologii RFID/iBeacon.

Prace badawczo-rozwojowe koncentrowały się na stworzeniu inteligentnego systemu zdolnego do monitorowania aktywności pracowników w czasie rzeczywistym, identyfikacji wzorców zachowań oraz oceny ryzyka występującego w środowisku produkcyjnym. Opracowane rozwiązanie wykorzystuje zaawansowane algorytmy widzenia komputerowego, sieci neuronowe oraz mechanizmy analizy behawioralnej.

Kluczowym elementem systemu jest moduł wizyjny umożliwiający detekcję i śledzenie pracowników na podstawie analizy obrazu z wielu kamer. Zastosowano model estymacji pozy człowieka oraz algorytmy śledzenia wieloobiektowego wspierane filtrem Kalmana, co pozwala na precyzyjne określanie pozycji i trajektorii ruchu osób znajdujących się na hali produkcyjnej.

W ramach prac opracowano również mechanizmy klasyfikacji aktywności pracowników, obejmujące takie stany jak: praca, transport, przerwa, bezczynność oraz upadek. Szczególną uwagę poświęcono systemowi wykrywania upadków, który wykorzystuje wielokryterialną analizę sylwetki i ruchu, zapewniając wysoką skuteczność przy jednoczesnym ograniczeniu liczby fałszywych alarmów.

Nowo opracowana warstwa analityczna umożliwia bieżącą ocenę zachowań pracowników, identyfikację potencjalnych zagrożeń ergonomicznych, analizę zagęszczenia osób w strefach roboczych oraz krótkoterminową predykcję sytuacji mogących prowadzić do wzrostu ryzyka operacyjnego. System generuje współczynniki ryzyka oraz automatyczne alerty wspierające podejmowanie decyzji przez kadrę zarządzającą.

Istotnym rezultatem Zadania III było także opracowanie mechanizmów integracji z systemami ERP oraz RFID/iBeacon. Dzięki temu możliwe stało się łączenie danych operacyjnych z informacjami pochodzącymi z analizy obrazu, co znacząco zwiększa dokładność monitorowania procesów produkcyjnych oraz obecności pracowników w poszczególnych strefach. Rozwiązanie zostało przygotowane zarówno do integracji poprzez REST API, jak i za pośrednictwem baz danych SQL.

Przeprowadzone testy w rzeczywistym środowisku produkcyjnym potwierdziły poprawność działania opracowanego systemu. Rozwiązanie osiągnęło pełne pokrycie monitorowanego obszaru oraz umożliwia przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym przy wykorzystaniu infrastruktury serwerowej wyposażonej w procesory graficzne NVIDIA.

Zrealizowane prace stanowią ważny krok w kierunku stworzenia nowoczesnego systemu wspierającego bezpieczeństwo pracy, optymalizację procesów produkcyjnych oraz efektywne zarządzanie zasobami przedsiębiorstwa z wykorzystaniem technologii sztucznej inteligencji.