Умная видеоаналитика меняет строительную отрасль
В сфере строительства ИИ набирает обороты — уже 27,6% компаний применяют эту технологию. Одна из самых востребованных ИИ-технологий в отрасли — видеоаналитика. Она помогает распознавать записи с камер в режиме реального времени, анализировать архивные видео или изображения по заданным параметрам. В чем польза видеоаналитики и какие задачи с ее помощью решают застройщики, рассказывают эксперты ООО «Сбер Бизнес Софт».
Зачем застройщикам видеоаналитика
Видеоаналитика позволяет решать одну из самых актуальных задач строительной отрасли — повышать производительность труда. По данным исследования «Повышение эффективности строительства», проведенного McKinsey в 2017 году, этот показатель остается низким во всем мире с начала 1990-х годов. В России расходы, связанные со строительством, составляют порядка 6% от ВВП, это 5,5 трлн рублей, при этом ежегодный прирост производительности сектора в течение последних 20 лет не превышает 1%.
Для повышения эффективности строительным компаниям необходимо в реальном времени контролировать выполнение строительно-монтажных работ, отслеживать текущие и плановые показатели, подготовку объектов к сдаче, соблюдение техники безопасности и многое другое.
Но на практике это нетривиальная задача. Видеонаблюдение, повсеместно используемое в строительстве, не позволяет оперативно реагировать на возникающие инциденты, в реальном времени оценивать следование регламентам и выполнение норм, фиксировать возможные нарушения. Анализ собираемой видеоинформации требует значительных человеческих и временных ресурсов.
Решает проблему современная видеоаналитика с использованием ИИ — она автоматически анализирует потоковые или архивные видеоданные. Полученные в ходе такого анализа знания позволяют бизнесу оптимизировать процессы, выявлять аномалии, а в итоге контролировать качество и безопасность работ и принимать обоснованные решения на основе достоверных данных.
Ключевой компонент видеоаналитики — компьютерное зрение. С помощью машинного обучения и нейронных сетей компьютерное зрение позволяет системам «видеть» и «понимать» то, что происходит на видео: идентифицировать объекты (предметы и людей), определять их местоположение и поведение. Девелоперы используют возможности компьютерного зрения, чтобы
- контролировать соблюдение правил безопасности: отмечать наличие СИЗ (средств индивидуальной защиты), факты пересечения периметра или нахождения в заданных зонах;
- анализировать поведение и эффективность труда: фиксировать факты работы и отдыха, длительность действий, последовательность, производительность;
- получать полный отчет о работе и трудовой дисциплине сотрудников.
— Компьютерное зрение позволяет бизнесу более оперативно реагировать на важные события, происходящие при операционной деятельности, повысить качество работы за счет мониторинга производственных процессов, а также повысить производительность благодаря автоматическому учету и анализу рабочего времени, контролю простоев. Также технология может помочь повысить уровень безопасности сотрудников и имущества, минимизируя хищения и риски различных инцидентов, — отметил директор по искусственному интеллекту ООО «Сбер Бизнес Софт» Максим Иванов.

Кейсы. Как работает видеоаналитика в недвижимости
Рассмотрим задачи, которые строительные и промышленные компании сегодня решают с помощью видеоаналитики, и проиллюстрируем их конкретными примерами.
- Контроль работы сотрудников и снижение рисков производственного травматизма
Территория строительства — это многочисленные площадки, на которых работают как сотрудники застройщика, так и специалисты компаний-подрядчиков. Видеоаналитика в данном случае работает как постоянный внешний «наблюдатель», который следит за тем, как выполняются требования техники безопасности и правил охраны труда, насколько производительны сотрудники, носят ли они спецодежду, каски, жилеты, страховочные пояса. Современные системы видеоаналитики позволяют решать несколько стратегических задач в сфере контроля процессов строительства. И в России существуют успешные кейсы.
Так, девелоперская компания «Самолет» с помощью видеоаналитики повысила производительность, сократила число инцидентов на стройке, снизила себестоимость работ на 1,5% и ускорила сроки сдачи объектов на 5%.
Первоочередной задачей застройщика стала автоматизация контроля и оперативного реагирования на отклонения от плановых показателей во время строительства, а также соблюдение регламентов при проведении отделочных работ — контроль черновой и чистовой отделки, наличие мебели и санфаянса, уборка мусора после завершения работ. Также застройщик автоматизировал мониторинг наличия ограждений на открытых участках. Теперь за установкой ограждений на протяжении всего хода строительства наблюдает искусственный интеллект.
Одновременно с внутренними решениями разрабатываются и универсальные сервисы для умного видеонаблюдения на строительных объектах. Это системы, которые отслеживают технологический процесс, замеряют время работы со спецтехникой, определяют эффективность работы сотрудников, тем самым сокращая затраты на простой до 60%, на стройконтроль — до 30%. Сервисы могут фиксировать численность сотрудников и посторонних лиц на площадке, распознавать средства защиты на людях с привязкой к локации и т. д. Так, если в зоне проведения строительных работ находятся люди, не имеющие нужного доступа, без должных средств защиты и т. д., системы умного видеонаблюдения предупреждают об этом ответственных лиц. В зонах повышенной опасности сервисы могут обнаруживать запрещенные к использованию предметы без участия человека.
- Эффективное управление ресурсами
Видеоаналитика помогает эффективно и рационально расходовать материалы, а также мониторить безопасную работу оборудования. Умное видеонаблюдение может контролировать все движение на стройке — въезд и выезд транспорта, перемещение материалов, работу техники — и предупреждать о сбоях или износе оборудования. Также искусственный интеллект помогает в решении спорных ситуаций о дефектах, нехватке или подмене материалов.
Так, например, «Ростелеком» организовал мониторинг ремонтных и строительных работ на социальных объектах Республики Калмыкия. Для контроля ремонта школ и строительства фельдшерско-акушерских пунктов на объектах установили несколько десятков камер видеонаблюдения, записи с которых обрабатываются нейросетями. Заказчики — правительство республики и представители органов власти — в реальном времени отслеживали ход всех работ и могли обратиться к аналитике видеозаписей, что значительно повысило эффективность выполнения работ. Как отмечает компания, видеонаблюдение пользуется спросом и у представителей бизнеса: такие системы помогают решать конфликтные ситуации, оценивать работу персонала, обеспечивать безопасность выполнения работ и в целом принимать верные решения.
— Наша система, основанная на технологии облачного видеонаблюдения, является уникальной в своем роде и помогает в реализации федеральных и национальных программ согласно требованиям Минстроя России. Цифровое решение объединяет видеопотоки с разных объектов от нескольких подрядчиков по принципу единого окна в режиме онлайн, что обеспечивает контроль за ходом строительства — эффективностью труда работников, расходом материалов, сроками сдачи объектов. У заказчика есть возможность отследить ход стройки с любого электронного устройства из любой точки мира, — отметила директор Калмыцкого филиала ПАО «Ростелеком» Ольга Харкибенова.

- Предотвращение чрезвычайных ситуаций
Система визуального мониторинга способна мгновенно распознать нарушения, которые традиционные системы безопасности могли бы пропустить или среагировать на них недостаточно оперативно. При обнаружении задымления или пожара, оставленного предмета, незаконного проникновения на территорию ответственный сотрудник автоматически получает срочное сообщение, а на его монитор или мобильное устройство выводится видео с камеры, фиксирующей ЧС. Это позволяет немедленно принять решение, а значит, снизить возможные риски и финансовые потери.
Благодаря непрерывному анализу ситуаций на охраняемой территории умные системы видеоаналитики могут быстро обнаруживать и предотвращать несанкционированный доступ на площадку, распознавать знаки опасных грузов и улучшать контроль за ними, определять потенциально опасные события, например нахождение людей рядом с тяжелой техникой. Системы видеоаналитики защищают площадку круглосуточно, минимизируют такие инциденты, как кражи инструментов, оборудования, материалов, транспортных средств или вандализм: граффити, разбитые окна, повреждение строительного оборудования.
Например, система видеоаналитики, реализованная российским разработчиком CVC для собственника песчаного карьера, позволила заказчику сэкономить 1,7 млн рублей в месяц на хищении песка. Компания разработала и обучила нейросеть, которая анализировала изображения с видеокамер и контролировала проезд на карьер только оформленных в учетной системе транспортных средств, правила выезда грузовиков (согласно регламенту ТС должно выезжать за КПП без тента), а также оценивала, соответствует ли реальный объем кузова указанному в учетной системе.
Другой пример применения видеоаналитики уже в промышленном секторе — проект СИБУРа по строительству Амурского газоперерабатывающего завода, который реализуется в регионе со сложными природно-климатическими условиями и недостаточно развитой инфраструктурой. В связи с большой протяженностью объектов строительства и высокой сложностью работ СИБУР использует БПЛА для контроля за проведением работ, выявления действий и условий, требующих особого контроля на объектах строительства, а также применяет технологии видеоаналитики на основе нейросетей.

— СИБУР активно развивает продукт «Дрон-сервис», совершенствуя автоматизацию полетов и интеллектуальную обработку полученных данных. Эти новшества позволят минимизировать влияние человеческого фактора и как результат повысят уровень контрольной среды на предприятиях, — отметил Андрей Лантрат, владелец продукта, СИБУР.
Видео с камеры беспилотного летательного аппарата транслируется в реальном времени на планшет сотрудника отдела промышленной безопасности. Качество и детальность транслируемого видео обеспечивает возможность визуальной идентификации нарушений, осуществления оперативного реагирования и устранения нарушений. В дальнейшем полученные видеоматериалы могут обрабатываться системами видеоаналитики, разработанными специалистами цифрового СИБУРа, в том числе с целью выявлять очаги возгорания и несанкционированные свалки отходов на объектах строительства, в вахтовых городках строителей и в непосредственной близости от стройки.

Итоги
Современные системы видеоаналитики можно считать одним из необходимых компонентов цифровизации строительной отрасли. Использование систем машинного обучения и компьютерного зрения позволяют сократить время на идентификацию и оценку инцидентов безопасности, мгновенно оповещать ответственных сотрудников о подозрительной активности, опасностях, происшествиях, тем самым минимизируя последствия и сокращая затраты на их устранение.
Достоверная информация, поступающая в реальном времени, позволяет проактивно действовать, корректируя планы строительства, повышая эффективность труда, улучшая взаимодействие строительных бригад и оптимизируя использование техники на площадке.
Видеоаналитика и оперативная обработка поступающей информации минимизируют риски возникновения чрезвычайных ситуаций и сокращают затраты на расследование инцидентов.
Технология информационного моделирования (ТИМ) пока не стала рутиной в проектировании даже жилых зданий. Моделирование промышленных зданий — также все еще редкость. Проектное бюро ЛУЧ разработало проект реконструкции Трамвайного парка № 7 в Невском районе Петербурга с использованием ТИМ. Разработка проектно-сметной документации стартовала летом 2021 года. При этом трампарк продолжает работать в штатном режиме.
В бюро ЛУЧ убеждены: Трамвайный парк № 7 — сложнейший проект реконструкции, выполнить который с должным качеством без применения технологий информационного моделирования (ТИМ) было бы невозможно. И только ТИМ позволили выйти на площадку объекта уже летом 2022 года.
Для начала специалисты с помощью лазерных сканеров и дрона обследовали здания, которые должны идти под реконструкцию. Для наземной съемки использовались сканеры FARO F350 и Leica BLK360, для аэросъемки — DJI Phantom 2.
Затем последовала разработка концепции. Хотя здание трампарка — промышленного назначения, проектировщики твердо решили не забывать о роли архитектуры в жизни города, удобстве для сотрудников предприятия, а также поставили себе задачу причинить минимум неудобств жителям окружающей застройки.
Моделирование включает в себя следующие разделы:
- архитектурные решения;
- конструктивные решения;
- технологические решения;
- отопление, вентиляция и кондиционирование;
- водоснабжение и водоотведение;
- система пожаротушения;
- электроснабжение и электроосвещение;
- слаботочные разделы.

Контроль качества происходит с помощью свободно распространяемой системы контроля качества BIM-Йода собственной разработки компании. ЛУЧ продолжает делать ставку на автоматизацию процесса проектирования, но меняет инструментарий, переходя от громоздких и нестабильных решений на Dynamo/Python в сторону собственных приложений, реализованных на C# Revit API.
Реализация проекта в среде информационного моделирования позволила: сократить сроки строительства и уменьшить риски проектных ошибок; обеспечила прозрачность хода проектирования; помогла точно спланировать разбивку работ на этапы и значительно сократить погрешность в оценке стоимости проекта.
На реконструкцию отведено два года. Планируется заменить трамвайные пути, контактную сеть, инженерное и технологическое оборудование, а также реконструировать здание депо.
Модернизация Трампарка № 7 — первый в Петербурге проект реконструкции транспортного объекта, выполненный в BIM. К тому же заказчик ставил жесткое условие — модернизация не должны повлиять на работу линии: парк должен работать на всю свою производственную мощность, пассажиры не должны чувствовать неудобств.
Кроме того, объект первым в России прошел государственную экспертизу ТИМ-модели: Центр госэкспертизы Петербурга выдал положительное заключение на цифровую модель.
Проект вошел в тройку призеров в номинации «Информационное моделирование объектов транспортной инфраструктуры» VI Всероссийского конкурса «ТИМ-ЛИДЕРЫ 2021/2022».
Александр Кузьмин, генеральный директор проектного бюро ЛУЧ, отметил: «Седьмой парк — сложнейший проект реконструкции. Проект стал призером конкурса Минстроя "ТИМ-ЛИДЕРЫ 2021/2022" в Москве. Для проектного бюро ЛУЧ это был первый конкурс, и, учитывая большое количество серьезных работ, третье место нам кажется отличным стартом. В следующем году мы подадимся сразу в несколько номинаций, ведь все наши проекты разрабатываются с использованием технологий информационного моделирования, а направлений проектирования в бюро много. Будем трудиться, чтобы результат был еще лучше. Также проект взял Гран-при конкурса "Лидер строительного качества" в родном городе».
Проектное бюро ЛУЧ было создано на базе группы компаний «Эн-Системс». Проектное дело всегда было частью компании: за плечами команды 18 лет в проектировании и строительстве промышленных и технологических объектов, работа в интернациональных командах вместе с коллегами из старейших проектных институтов.
У бюро амбициозные планы — занять лидирующие позиции в проектировании объектов транспортной инфраструктуры. В частности, кроме проектов для группы трамвайных парков, готовится проект крупнейшего в России электробусного парка, который компания готова представить уже в следующем году.
Модернизация Трампарка № 7 положила начало реализации программы развития электротранспорта Санкт-Петербурга «Сохраняя историю, движемся в будущее», в рамках которой запланирована реконструкция десятка трампарков до 2028 года.

Справка
Трамвайный парк № 7 обслуживает восемь маршрутов в четырех районах города.
Объем парка — 96 составов.
Ежедневный пассажиропоток — 90 тыс. человек.
Год постройки 1931–1932 гг.
Последняя реконструкция — 1969 год.
Общая площадь здания — 6375,1 кв. м.
В преддверии Дня энергетика «Россети Ленэнерго» оценили объем проделанной за 2022 год работы в Санкт-Петербурге и Ленинградской области.
Уходящий год принес бизнесу немало новых вызовов, однако старейшая электросетевая компания страны, первостепенной задачей для которой, как и прежде, остается надежное электроснабжение потребителей, сохранила стабильные результаты работы по достижению утвержденных показателей, исполнив обязательства по инвестиционной и ремонтным программам в полном объеме. В Петербурге завершено строительство подстанции 35 кВ «Петровская» в Петроградском районе. Реконструирована подстанция 110 кВ «Крыловская», завершен первый этап реконструкции подстанции 110 кВ «Новоржевская». На территории Ленинградской области реконструированы подстанции 35 кВ «Красноборская» и «Саперная», а также воздушная линия 110 кВ «Дубровская-4».
«Финансирование инвестиционной программы "Россети Ленэнерго" в 2022 году составило 34,35 млрд руб. с НДС, в том числе по Санкт-Петербургу — 26,39 млрд руб., по Ленинградской области — 7,96 млрд руб., — рассказал генеральный директор компании Игорь Кузьмин.— Мероприятия инвестпрограммы были направлены на продолжение последовательной работы в области повышения надежности электросетевой инфраструктуры, создания резерва мощности для технологического присоединения потребителей, обеспечения управляемости сети».
Ремонтная программа также выполнена на 100%: проведены ремонты более 4000 км воздушных линий, порядка 60 км кабельных линий, 2200 трансформаторных подстанций. Продолжалась ежегодная расчистка просек — расчищено более 4000 га, выполнена замена грозозащитных тросов и другие виды работ.

В первом полугодии текущего года компания наблюдала существенное увеличение количества принятых заявок и заключаемых договоров на технологическое присоединение. По итогам девяти месяцев 2022 года в Санкт-Петербурге специалисты компании подключили к сетям более 5,9 тысячи объектов, в том числе 39 жилых комплексов, порядка 350 социальных и бюджетных учреждений, среди которых больница на улице Крыленко, образовательные учреждения, спортивные объекты в Пушкинском районе, Выборгском, Красногвардейском, Фрунзенском, Петроградском районах и в поселке Шушары. «Россети Ленэнерго» обеспечили технологическое присоединение ряда инфраструктурных объектов, в том числе объектов водоотведения и водоснабжения в южной части Санкт-Петербурга в Пушкинском районе и в пос. Шушары, музея «Федоровский городок» в Пушкинском районе.
В Ленинградской области подключены к электросетям четырнадцать жилых комплексов, порядка 200 социальных и бюджетных учреждений во Всеволожском, Кингисеппском и Ломоносовском районах, спортивные объекты в Приозерском и Тосненском районах. Большая работа проделана для комплекса вспомогательных зданий и сооружений ООО «РусХимАльянс» в Кингисеппском районе, также подключены объекты АО «ЦКБ Машиностроения», объекты сельскохозяйственного назначения в различных районах Ленинградской области.