Примеры внедрения видеоаналитики в автопарки России

Примеры внедрения видеоаналитики в автопарки России

В России активно развиваются проекты по внедрению систем видеоаналитики в автопарки компаний, направленные на повышение безопасности дорожного движения, дисциплины водителей и оперативного контроля. Одним из ярких примеров такого внедрения является проект горнометаллургической компании «Удоканская медь» с системой SKAI.Видеоаналитика [2].

Кейс «Удоканская медь»: повышение безопасности автопарка

«Удоканская медь», один из крупнейших российских горнодобывающих проектов, успешно внедрила AI-систему видеоаналитики и мониторинга транспорта для своего корпоративного автопарка. Этот проект стал осознанным шагом компании к обеспечению высочайшего уровня безопасности для своих сотрудников [2].

Задачи проекта

Перед началом внедрения системы были поставлены следующие ключевые задачи [2]:

• Снижение количества опасных ситуаций и дорожно-транспортных происшествий (ДТП).
• Оценка поведения водителей и анализ внешней обстановки вокруг автомобиля.
• Повышение контроля и оперативности реагирования на рисковые действия.
• Использование отечественных технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.

Реализация и технологии

В рамках пилотного тестирования «Удоканская медь» выбрала систему SKAI.Видеоаналитика. Проект был реализован за 8 недель, и на текущий момент оснащено более 100 транспортных средств. Внедрение включало [2]:

• Умные видеорегистраторы с модулем распознавания поведения водителя.
• Модуль видеоаналитики SKAI, основанный на технологиях Machine Learning (ML), Интернета вещей (IoT) и машинного зрения (MV).
• Передачу данных в режиме реального времени по каналу GSM в единую систему мониторинга.

Достигнутые результаты

Внедрение системы SKAI.Видеоаналитика привело к значительному улучшению показателей безопасности и дисциплины [2]:

• Сокращение частоты совершения опасных действий водителями достигло до 37%.
• Повысилась осведомленность водителей о совершаемых опасных действиях, что способствовало более осознанному управлению транспортными средствами.

По типам нарушений были зафиксированы следующие сокращения [2]:

• Невнимательность: ↓ 68%
• Сонливость: ↓ 32%
• Использование телефона за рулем: ↓ 60%
• Езда без ремня безопасности: ↓ 89%
• Саботаж камеры: ↓ 79%

Планируется, что с 2026 года системой видеоаналитики SKAI будут оснащаться все вновь приобретаемые грузовые автомобили, вахтовые автобусы, карьерные самосвалы БелАЗ, а также пассажирские автомобили «Газель» [2].

Общие цели и возможности видеоаналитики для автопарков

На примере кейса «Удоканской меди» видно, что видеоаналитика в автопарках позволяет [2]:

• Мониторить и анализировать поведение водителей (отвлечение, сонливость, использование телефона, непристегнутый ремень).
• Выявлять опасные ситуации и нарушения правил дорожного движения.
• Снижать риск ДТП и аварийность.
• Улучшать общую культуру вождения и дисциплину в автопарке.
• Осуществлять оперативный контроль и реагирование на инциденты.
• Собирать и анализировать большие данные для стратегического управления безопасностью.

Другие внедрения от SKAI

Компания SKAI, разработчик системы SKAI.Видеоаналитика, имеет опыт более 1500 проектов в России и СНГ. Среди других клиентов, которые реализовали проекты с SKAI, упоминаются AB InBev Efes и Bausch Health. Однако, в предоставленных материалах не уточняется, касались ли эти проекты непосредственно внедрения видеоаналитики в их автопарки [2].