ENGСтартап VizorLabs помогает компаниям контролировать технику безопасности на производстве, в том числе ношение персоналом средств защиты: касок, перчаток, спецодежды и других предметов, при помощи нейросетей.
Сегодня среди его клиентов «Росэнергоатом» (Кольская АЭС), «Газпром нефть» и другие. В первый же год работы стартап вышел на прибыль, по итогам этого года VizorLabs намерен выручить 35 млн руб. Об этом «Инвест-Форсайт» узнал от гендиректора и совладельца компании Василия Долгова.
Команда проекта VizorLabs состоит из выпускников и аспирантов факультета ВМК и мехмата МГУ, которые уже работали над созданием систем видеоаналитики в электроэнергетике и нефтегазовой отрасли с применением нейронных сетей. Стартап нуждается в инвестициях в 30 млн руб.
Сам Василий Долгов 15 лет в IT, из них 12 лет был IT-директором компании «Полюс Золото», и именно там ему пришло в голову заняться детектированием средств защиты персонала на опасном производстве при помощи нейронных сетей.
Как работает VizorLabs — или ее программа VizorLabs Health &Safety? Компания подключается к системам видеонаблюдения клиентов, анализирует поведение персонала, создает и отсылает видеоотчеты заказчикам по зафиксированным нарушениям. Анализ поведения персонала на предмет ношения средств защиты производят нейросети. VizorLabs специально разрабатывала свои нейросети для решения этой задачи. Ключевой детектор, который был создан стартапом, — детектор скелета человека. Разметчики обводили скелеты квадратиками на тысячах кадров видео, а потом по этим снимкам была обучена нейросеть, которая используется для распознавания по скелету частей тела. Причем делали это в основном сотрудники компании. Потом отдельно были размечены (выделены) на снимках перчатки на руках и руки без перчаток, каски на головах и головы без касок; то же самое с обувью, одеждой и т.д. Для обучения всех необходимых нейросетей было использовано 50 тыс. кадров. Поначалу стартап сделал свою систему для разметки данных, а потом перешел на «Яндекс.Толока».
В итоге несколько обученных нейросетей в системе могут вместе определить, где голова, руки, ноги человека. В этих областях система анализирует, надеты ли перчатки, надеты ли правильные ботинки, надета ли каска, расстегнута или застегнута спецодежда (куртка, штаны) и пр.
Почему компаниям так важна техника безопасности своего персонала? Любой несчастный случай на производстве начинается с мелких нарушений, которые в итоге могут привести к гибели людей и большим страховым выплатам, а также потере активов компании.
«Если мы говорим, что мы следим за вами, носите ли вы каски и перчатки, то количество серьезных несчастных случаев сокращается. Все по пирамиде Хайнриха», — говорит Василий Долгов.
(Согласно модели аварийности Хайнриха, катастрофе предшествует череда происшествий: прежде всего это инциденты, которым не придали значения).
Сегодня решение VizorLabs используется для контроля ношения касок и перчаток на складском комплексе «Газпром нефть. Снабжение» и на Кольской АЭС. Так, на АЭС работникам напоминают «о необходимости использовать средства индивидуальной защиты звуковым или световым сигналом». Работник идентифицируется по фотобазе предприятия, диспетчер уведомляется о нарушении правил техники безопасности. Правда, пока это пилотный проект.
«Роснефть», например, использует дроны, чтобы контролировать использование индивидуальных средств защиты на своих буровых. Долгов считает, что это дорого. Бессрочная лицензия на детектор от VizorLabs стоит от 20 тыс. рублей, есть вариант сервисной схемы.
Помимо людей, VizorLabs «следит» и за техникой, и как люди на ней работают. Например, проезд большегрузного транспорта, как кран поднимает грузы (угол между стропами, корректно или нет прицеплен груз), на основании видеоданных и камер, установленных на кабине. Кроме того, камеры следят за тем, чтобы сотрудники не попадали в опасные зоны.
За два года основатели вложили в проект VizorLabs 12 млн руб. собственных средств. В 2018 г., практически в первый год работы, компания получила 9 млн руб. выручки, по итогу 2019 г. выручка увеличится почти в 4 раза.
Сейчас на рынке существует несколько решений по распознанию объектов на производственных предприятиях. Например, «Центр 2М» сделал свой продукт на базе IBM и гарантирует 98% точности. Но этот софт предполагает покупку не только софта IBM, но и их серверов, и все это стоит $1 млн, что существенно дороже, чем у VizorLabs. Также из конкурентов стоит отметить софт NVI Solutions.
Автор: Наталья Кузнецова
