Urządzenia ze sztuczną inteligencją – praktyczne korzyści i rozwiązania dla przemysłu 4.0

Monitoring wizyjny przestał służyć wyłącznie do rejestrowania obrazu, stając się narzędziem analitycznym wspierającym decyzje operacyjne i bezpieczeństwo obiektów. Technologie oparte na uczeniu głębokim (deep learning) zmieniają pracę zespołów security i operacji w halach produkcyjnych, magazynach, centrach logistycznych oraz zakładach przemysłowych.
Michał Michniowski

Rozwiązania Hikvision – AcuSense, AcuSearch, DeepinView i DeepinMind – stanowią cztery filary inteligentnego monitoringu wizyjnego Hikvision. Dla menedżerów bezpieczeństwa i facility oraz specjalistów IT/OT to narzędzia, dzięki którym zadbają o bezpieczeństwo obiektu bez utraty sprawności operacyjnej.

AcuSense to system wykorzystujący uczenie głębokie do klasyfikacji obiektów: rozpoznaje ludzi i pojazdy oraz odrzuca zakłócenia, takie jak deszcz, liście czy zwierzęta. W praktyce redukuje liczbę fałszywych alarmów przy zabezpieczeniach perymetrycznych, bramach i wejściach magazynowych, co skraca czas reakcji operatorów i ogranicza niepotrzebne interwencje.

AcuSearch (AcuSeek) umożliwia szybkie wyszukiwanie nagrań z uwzględnieniem określonych wcześniej atrybutów, np. koloru ubrania, typu pojazdu bądź kierunku ruchu. W magazynie lub centrum logistycznym wystarczy kilka minut, by znaleźć konkretne zdarzenie bez konieczności żmudnego przeglądania materiału wideo, co przyspiesza dochodzenie i ogranicza koszty analizy. W przypadku wydarzeń takich jak kolizja na rampie czy zaginięcie ładunku tempo analizy bezpośrednio wpływa na możliwość odzyskania towaru i sporządzenia raportu.

DeepinView to seria kamer wyposażonych w zaawansowaną analizę wideo przeprowadzaną bezpośrednio przez oprogramowanie urządzenia (analiza na brzegu sieci, tzw. edge) oraz wysokiej klasy matryce. Umożliwiają precyzyjne rozpoznawanie twarzy, klasyfikację pojazdów i detekcję nietypowych zdarzeń bez konieczności przesyłania całego strumienia wideo do serwera. Sprawdzają się tam, gdzie wymagana jest zaawansowana analiza przeprowadzana od razu przez urządzenie – w strefach dostępu, przy maszynach krytycznych czy na liniach pakowania.

DeepinMind to rejestrator sieciowy (NVR) wyposażony w procesory GPU i jednostki AI, zaprojektowany do analizy wielu kanałów w czasie rzeczywistym oraz inteligentnego indeksowania nagrań. W dużych obiektach pozwala na scentralizowaną analizę lokalną (on-premise), zmniejszając obciążenie sieci i koszty transmisji.

Największe korzyści przynosi połączenie wszystkich tych elementów: kamery z analizą w urządzeniu filtrują i nadają priorytet zdarzeniom, rejestrator skaluje analizę i indeksuje nagrania, a wyszukiwanie po atrybutach przyspiesza dochodzenie. Kluczowe pozostają jakość obrazu, prawidłowa konfiguracja i okresowe testy modeli.

Analiza za pomocą urządzeń brzegowych vs przetwarzanie centralne

Analiza dokonywana przez kamerę zapewnia natychmiastowy wynik: szybkie filtrowanie zdarzeń, niskie opóźnienia i znaczne zmniejszenie ruchu w sieci. To istotne w halach produkcyjnych i magazynach, gdzie najważniejsza jest szybka reakcja, a łącze może być ograniczone. Jednak przetwarzanie centralne (rejestrator DeepinMind lub serwery zarządzane przez platformę) oferuje większą moc obliczeniową i ułatwia zarządzanie modelami AI. Pozwala na agregację danych z wielu kamer, przeprowadzanie złożonych analiz wielokanałowych oraz centralne indeksowanie nagrań – przydatne w rozległych parkach przemysłowych i centrach logistycznych. Dlatego w praktyce należy wcześniej rozstrzygnąć, jakie zadania powierzyć kamerze, a jakie powinny trafić do rejestratora lub centrum zarządzania.

W przypadku obiektów przemysłowych rekomendowana jest architektura hybrydowa: detekcja i wstępna klasyfikacja powinny być dokonywane przez urządzenia brzegowe (szybka reakcja, niższa liczba fałszywych alarmów). Natomiast agregacja, dogłębna analiza i długoterminowe indeksowanie w rejestratorze i platformie zarządzającej. Taki podział minimalizuje obciążenie sieci, obniża koszty transmisji i skraca czas dochodzeń. Niezbędne są segmentacja sieci IT/OT, rezerwy pasma, redundancja rejestratorów oraz polityki retencji i prywatności danych.

Funkcje AI przekładające się na codzienną eksploatację

Detekcja ludzi i pojazdów to fundament zastosowań przemysłowych – umożliwia wykrycie nieautoryzowanego wejścia do strefy zakazanej lub wjazd pojazdu na teren zakładu i szybką aktywację procedur bezpieczeństwa. Operator otrzymuje przefiltrowane zdarzenia oznaczone jako „człowiek” lub „pojazd”, co skraca czas potrzebny na weryfikację.

Rozpoznawanie twarzy jest wykorzystywane m.in. do kontroli dostępu do stref produkcyjnych oraz do weryfikacji personelu serwisowego. Należy jednak pamiętać, że wymaga ono wprowadzenia polityki prywatności, a sama jakość obrazu musi być na tyle dobra, aby identyfikacja była wiarygodna i zgodna z przepisami. Z kolei analiza tłumu i liczenie osób pomagają zarządzać przestrzeniami związanymi z produkcyjną, ale także pomieszczeniami socjalnymi.

W tych pierwszych mogą np. wykrywać zatory na liniach pakowania, wskazywać miejsca o największym natężeniu ruchu i alarmować o przekroczeniu limitów bezpieczeństwa. Mapy natężenia ruchu (mapy cieplne) w magazynie umożliwiają optymalizację układu regałów i tras wózków widłowych, co skraca czas kompletacji. Z kolei detekcja anomalii wychwytuje nietypowe sytuacje, np. kontener stojący zbyt długo na rampie, awarię przenośnika czy nieprawidłowe zachowanie operatora przy maszynie. W połączeniu z systemami utrzymania ruchu możliwe jest automatyczne zgłoszenie potrzeby inspekcji, co skraca średni czas naprawy (MTTR) i ogranicza ryzyko większych przestojów.

Redukcja fałszywych alarmów i efektywność operacyjna

Fałszywe alarmy powodują niepotrzebne interwencje, odciągają personel i zwiększają ryzyko przeoczenia realnego zdarzenia. Systemy klasyfikujące obiekty (np. AcuSense) filtrują większość nieistotnych wyzwalaczy już na etapie detekcji. W praktyce operatorzy otrzymują mniej powiadomień do weryfikacji, co pozwala skoncentrować zasoby na rzeczywistych incydentach i obniżyć koszty pracy oraz przestojów. Mierniki sukcesu obejmują redukcję liczby fałszywych alarmów, skrócenie średniego czasu weryfikacji zdarzenia oraz obniżenie kosztów interwencji. Aby uzyskać optymalne działanie systemu, niezbędne są poprawna konfiguracja, okresowe testy i monitorowanie skuteczności modeli AI, ich wydajność zależy też bowiem od oświetlenia, ustawienia kamer i warunków środowiskowych. Operator pozostaje ostatecznym arbitrem; AI nadaje priorytety i podpowiada rozwiązanie, ale decyzję ostatecznie podejmuje człowiek.

Integracja i zarządzanie – rola HikCentral w systemie monitoringu przemysłowego

HikCentral pełni funkcję centrum łączącego kamery (AcuSense, DeepinView), rejestratory DeepinMind oraz zewnętrzne systemy (kontrola dostępu, sygnalizacja alarmowa, systemy utrzymania ruchu). Dzięki temu operator i menedżer otrzymują spójne środowisko nadzoru, automatyzacji procedur i raportowania, co redukuje fragmentaryzację informacji i skraca czas podejmowania decyzji. Scenariusze reakcji mogą zawierać automatyczną blokadę dostępu po wykryciu osoby w strefie zakazanej, automatyczne skierowanie kamery PTZ na miejsce zdarzenia czy zgłoszenie inspekcji przy wykryciu anomalii maszynowej. Centralne indeksowanie ułatwia audyty BHP i zapewnienie zgodności z przepisami, a zdalne zarządzanie sprzętem obniża koszty utrzymania. Integracja z systemami OT/SCADA wymaga segmentacji sieci, bezpiecznych kanałów komunikacji i ścisłej współpracy działów IT i OT przy definiowaniu uprawnień. Precyzyjna polityka dostępu, szyfrowanie transmisji oraz audyt logów są niezbędne, aby spełnić wymagania bezpieczeństwa i zgodności.

Korzyści biznesowe

Inteligentne systemy wizyjne oparte na uczeniu głębokim przynoszą wymierne korzyści tam, gdzie liczą się ciągłość działania, bezpieczeństwo i efektywność operacyjna. Połączenie AcuSense, AcuSearch, DeepinView i DeepinMind dostarcza narzędzi do usprawnienia pracy zespołów bezpieczeństwa i operacji: mniej fałszywych alarmów, szybsze wyszukiwanie nagrań, krótsze dochodzenia oraz optymalizacja przepływów w magazynie.

Jakość materiału dowodowego i spójne ścieżki audytu podnoszą wartość bezpieczeństwa. Integracja z platformą zarządzającą oraz systemami kontroli dostępu i utrzymania ruchu umożliwia automatyzację procedur i szybsze zamknięcie incydentów. Optymalizacja procesów, mierzona odpowiednimi KPI, przekłada się na lepsze wykorzystanie zasobów i niższe koszty operacyjne.

Należy jednak pamiętać, że skuteczność AI zależy od jakości obrazu, poprawnej integracji sieciowej i okresowej weryfikacji modeli. Wdrożenie powinno zatem obejmować pilotaż, dobór architektury (analiza na urządzeniu vs przetwarzanie centralne) oraz szkolenia personelu. Przy takim podejściu inwestycja szybko zaczyna przynosić zwrot w postaci oszczędności czasu i kosztów, zwiększonego poziomu bezpieczeństwa, lepszej organizacji procesów oraz mniejszej liczby strat operacyjnych. •