Владимир Балановский 10/08/26

Их интеграция в технологию блочного строительства и систему антитеррористической защищенности портовых кранов

В статье рассмотрены подходы к построению интеллектуальной системы мониторинга зоны погрузки в морском или речном порту как сложного технологического пространства, в котором одновременно взаимодействуют транспортные средства, контейнеры, грузоподъемная техника и персонал, а также создание с помощью интеллектуального видеонаблюдения имитационной модели комплексной работы всех машин, механизмов и людей, участвующих в зоне погрузки и разгрузки.

Данная имитационная модель учитывает риски и угрозы воздействия природных, техногенных факторов и анализ поведения участников погрузки при диверсионно-террористических актах (ДТА), с оценкой уязвимости, построением модели нарушителя и сценария ДТА. В этих условиях наиболее важным является не просто использование интеллектуальной системы, а формирование риск-ориентированной информационной модели объекта с учетом его конструктивных и технологических характеристик, рисков и угроз, возникающих при воздействии природных и техногенных факторов, ДТА.

Цифровая трансформация транспортно-логистической отрасли приводит к пересмотру роли систем видеонаблюдения на территории портовых терминалов. Если ранее видеоконтроль использовался главным образом как средство последующей проверки инцидентов, то в современных условиях от него требуется непрерывная работа в режиме реального времени, автоматическое выделение значимых событий и передача структурированных данных в диспетчерские и аналитические подсистемы.

Необходимость создания системы машинного наблюдения в зоне погрузки

Особенно остро данная задача стоит в зоне погрузки, где на ограниченном пространстве пересекаются транспортные потоки, операции перемещения грузов и действия персонала.
Зона погрузки представляет собой сложную динамическую среду, в которой постоянно меняются состав наблюдаемых объектов, направления движения, условия освещения и плотность событий. В кадре одновременно присутствуют грузовые автомобили, контейнеры, погрузчики, крановое оборудование и люди, а пересечение их траекторий существенно повышает риск аварий, технологических задержек и ложных интерпретаций при автоматическом анализе видеоданных. Поэтому задача состоит не просто в повышении качества изображения, а в создании устойчивой системы машинного наблюдения, способной преобразовывать визуальную информацию в значимые события.

Цели данного исследования

Актуальность проведения исследования в данном направлении усиливается тем, что портовая зона погрузки может рассматриваться не изолированно, а как элемент более широкого производственного контура, связанного с перевалкой и подготовкой крупноблочных модулей для строительных задач. При выполнении операций блочного строительства требуется инженерно обоснованный выбор грузоподъемных механизмов с учетом массы блока, геометрии, траекторий перемещения, пространственных ограничений и требований безопасности. Интеллектуальный мониторинг становится не только средством контроля, но и источником объективных данных, пригодных для принятия решений при подборе техники.

При этом объектом исследования становится зона погрузки морского или речного порта как технологическое пространство выполнения операций прибытия транспорта, ожидания, маневрирования, погрузки, разгрузки и перевалки крупногабаритных грузов. Предметом исследования выступают методы и средства интеллектуального видеомониторинга, а также методические принципы использования результатов мониторинга для выбора грузоподъемных механизмов в технологии блочного строительства.

Поэтому целью настоящей статьи является разработка научно-методического представления интеллектуальных решений для мониторинга зоны погрузки в порту; обоснование интеграции формируемых системой данных в инженерную процедуру выбора грузоподъемных механизмов. Для этого анализируются особенности портовой зоны как объекта машинного наблюдения и архитектура интеллектуальной системы мониторинга; формализуются ключевые показатели ее эффективности; определяется, как данные видеоаналитики включаются в технологию блочного строительства; определяются критерии практической применимости предложенного подхода.

Две взаимосвязанные гипотезы, из которых исходят авторы

Исследование в этой сфере опирается на две взаимосвязанные гипотезы:

• эффективность мониторинга зоны погрузки определяется не только характеристиками оптических средств наблюдения, но и способностью системы автоматически интерпретировать видеопоток как набор штатных и нештатных производственных событий;

• результаты интеллектуального наблюдения могут использоваться в качестве фактической базы для уточнения параметров подбора грузоподъемных механизмов, поскольку они содержат сведения о реальных траекториях движения, длительности операций, плотности конфликтов по зонам и частоте нештатных ситуаций.

Современные подходы к видеонаблюдению в портовой инфраструктуре

Для портовой зоны принципиально важно разделение событий на штатные и нештатные.
К штатным относятся прибытие автомобиля по заявке, ожидание в разрешенной области, подача под погрузку, перемещение контейнера по установленному маршруту и выезд после завершения операции. К нештатным событиям относятся отклонение транспортного средства от маршрута, пересечение границы опасной зоны, длительный простой, появление постороннего объекта в рабочей области и рассинхронизация физического перемещения груза и данных информационной системы терминала.

Такое разграничение переводит задачу видеоконтроля в плоскость распознавания производственных сценариев. Видеопоток можно представить как последовательность кадров, а задача интеллектуального мониторинга состоит в построении отображения множества событий, каждое из которых соответствует некоторому состоянию, например "автомобиль прибыл", "контейнер поднят", "человек вошел в опасную зону". На практике данное отображение реализуется каскадом процедур детекции, классификации, трекинга и сценарной интерпретации.

Для оценки качества перехода от изображений к событиям целесообразно ввести показатель полноты наблюдаемости зоны, который позволяет количественно оценить, насколько конфигурация камер обеспечивает покрытие въездной группы, участка ожидания, зоны непосредственной погрузки, буферного пространства и опасных областей рядом с техникой.

С точки зрения машинного наблюдения зона погрузки относится к числу наиболее сложных промышленных площадок. Одна часть процессов происходит на въезде и накопительной площадке, другая – у места непосредственной обработки груза, третья – на маршрутах перемещения техники, что формирует пространственно распределенную и неоднородную сцену. Дополнительные трудности создаются различием масштабов объектов, кратковременными перекрытиями, реверсивными движениями и изменяющимися погодными условиями.
Эти особенности предъявляют повышенные требования к аппаратной части системы. Для промышленной эксплуатации необходимы камеры, обеспечивающие стабильную передачу видеопотока в открытой среде, а также наличие PTZ-устройств с оптическим увеличением и широким диапазоном поворота, позволяющих компенсировать неоднородность сцены и сопровождать события на больших территориях. Поэтому необходимо учитывать не только алгоритмы компьютерного зрения, но и сенсорную конфигурацию, в которую эти алгоритмы встроены.

От визуального наблюдения к измерению производственных метрик

Критически важным для порта является переход от визуального наблюдения к измерению производственных метрик. На основе траекторий объектов могут вычисляться среднее время ожидания автомобиля, длительность погрузочной операции, частота пересечений опасных границ и доля несанкционированных остановок. Система видеомониторинга перестает быть исключительно охранной подсистемой и становится источником данных для оперативного и стратегического управления терминалом.

Для описания интенсивности движения объектов в зоне погрузки можно использовать число зарегистрированных перемещений объектов за интервал времени через контрольную область. При росте интенсивности движения повышается вероятность перекрытий и конфликтов траекторий, возрастают требования к устойчивости детекции и многообъектного отслеживания. На практике необходимо адаптирование параметров аналитики к пиковым режимам работы терминала.

Три уровня архитектуры системы мониторинга

На основе исходного описания может быть сформирована трехуровневая архитектура системы мониторинга:

1. Первый уровень – периферийные устройства наблюдения: стационарные IP-камеры для локального контроля ключевых точек и обзорные PTZ-камеры для сопровождения событий на больших пространствах.

2. Второй уровень – видеорегистраторы, обеспечивающие сбор, первичную обработку и хранение потоков.

3. Третий уровень – серверная подсистема аналитики и интеграционные модули, связанные с терминальными информационными системами.

Преимущество такой архитектуры состоит в распределении вычислительной нагрузки.
Простые функции, включая базовую фильтрацию движения, выделение области интереса и предварительное событие-ориентированное кодирование, могут выполняться на периферийном уровне. Ресурсоемкие операции – многоклассовая детекция, трекинг, реконструкция сценариев и корреляция с базами заявок реализовываются на сервере, где доступны более высокая вычислительная мощность и гибкость настройки.

Компромисс между локальной и централизованной аналитикой может быть выражен через интегральный критерий эффективности архитектуры. Его максимизация соответствует выбору распределения функций по уровням системы, обеспечивающего требуемую точность при допустимых задержках и эксплуатационных затратах. Данный критерий позволяет обосновывать границу между edge-аналитикой и серверной обработкой.

Идентификация объектов в портовой зоне

Отдельного внимания заслуживает вопрос идентификации объектов. Для автомобилей важным является распознавание номерных знаков, для контейнеров – чтение маркировки, а для производственных заявок – устойчивое связывание визуального события с записью в базе данных терминала. Качество такой интеграции зависит не только от разрешения камер и условий освещения, но и от угла установки камеры, скорости движения транспорта, плотности потока и степени загрязнения кадра.

В условиях порта базовой аналитической задачей является обнаружение транспортных средств, контейнеров и персонала. Для стационарных камер эффективна предварительная калибровка зон интереса, включая въезд, полосу ожидания, участок погрузки и области присутствия людей, тогда как для PTZ-камер особое значение приобретают адаптивные алгоритмы, устойчивые к изменению масштаба и ракурса. Важным при этом является сопоставление универсальных моделей обучения и специализированных моделей, дообученных на данных конкретного терминала.

Универсальные модели обладают более высокой переносимостью между различными классами объектов, однако в промышленных условиях их точность может снижаться из-за частичных перекрытий, нестандартных углов обзора и сложной фоновой структуры. Специализированные модели требуют затрат на формирование и разметку предметно-ориентированного дата-сета, но обеспечивают более устойчивый результат в визуальной среде, характерной для порта. Следовательно, отдельной задачей становится количественная оценка вклада предметной адаптации в итоговую точность мониторинга.

Одной детекции недостаточно для поддержки производственного процесса. Для управления потоками необходимо понимать, какой именно объект перемещается между участками площадки, сколько времени он находился в каждой зоне и соответствовало ли его движение установленному технологическому сценарию. Поэтому следующим этапом становится многообъектное отслеживание, которое переводит набор отдельных кадров в связанную картину технологического процесса.
Длительность нахождения объекта в каждой зоне позволяет вычислять производственные показатели: время ожидания транспорта, длительность обработки контейнера и интервалы нахождения персонала в опасной области. Поэтому траекторный анализ приобретает управленческую ценность.

Наиболее перспективным направлением является переход от детекции объектов к распознаванию типовых и аномальных сценариев. В этом случае система анализирует не только факт появления автомобиля или контейнера, но и последовательность действий: прибытие, остановка, ожидание, начало операции, завершение и выезд. Сценарный анализ может строиться на конечных автоматах, временных правилах или вероятностных моделях, связывающих наблюдаемые состояния с бизнес-процессом терминала.

Если система фиксирует прибытие грузовика, но в течение допустимого интервала не обнаруживает переход к состоянию "подача под погрузку", формируется событие "нештатный простой". Если в момент активной работы техники детектор персонала выявляет человека в запрещенной области, генерируется событие риска нарушения техники безопасности или подготовки к проведению несанкционированных действий. Интеллектуальный мониторинг выходит на уровень интерпретации процессов и поддержки принятия решений, не ограничиваясь распознаванием визуальных паттернов.

Поэтапная методика выбора грузоподъемного механизма

Аналогично в задачах блочного строительства выбор грузоподъемного механизма не может основываться только на паспортной грузоподъемности. Требуется поэтапная методика, учитывающая массу и геометрию блока, центр тяжести, схему строповки, траекторию перемещения, условия установки, пространственные ограничения и требования к точности позиционирования. Предлагаемый подход рассматривает интеллектуальный мониторинг как источник измеримых данных, позволяющий перейти от экспертного выбора техники к выбору, подтвержденному фактическими параметрами процесса.

На первом этапе выполняется параметризация груза. Для каждого блока определяются масса, габариты, положение центра тяжести, допустимые точки захвата, наличие выступающих элементов и чувствительность к перекосам. Если блок проходит через портовую зону, система мониторинга дополнительно фиксирует фактические схемы размещения, углы подхода техники и реальные пространственные зазоры, что позволяет уточнить не только расчетные, но и эксплуатационные ограничения будущей операции.

На втором этапе определяются параметры рабочей среды: доступные подъездные пути, ширина маневровых коридоров, допустимые места установки опор, наличие соседнего оборудования, высотные ограничения и конфликтующие маршруты. Видеомониторинг позволяет реконструировать реальные траектории движения транспорта и техники, выявлять узкие места и зоны пересечения потоков. Система наблюдения становится инструментом инженерного обследования площадки, а не только средством контроля.

На третьем этапе формируется перечень допустимых типов грузоподъемных механизмов, в который могут входить автомобильные и гусеничные краны, ричстакеры, портальные и козловые системы, а также специальные монтажные устройства. Далее выполняется сопоставление альтернатив по критериям грузоподъемности, вылета, высоты подъема, устойчивости, мобильности, совместимости со схемой строповки, длительности цикла, рисков блокировки транспортных потоков и влияния на общую организацию работ.

Многокритериальный выбор рационального механизма может определяться на основании фактических данных мониторинга: частоты конфликтов в зонах маневрирования, плотности движения, длительности операций и статистики задержек, что придает процедуре выбора устойчивость.
Завершающим этапом является верификация выбранного механизма по сценариям выполнения операции. Анализируются подача техники в рабочую позицию, захват блока, подъем, перемещение, наведение на проектное место и освобождение стропов. Если интеллектуальная система уже функционирует на площадке, ее данные позволяют проверить достижимость траекторий, наличие пересечений с людьми и транспортом, а также определить типовые интервалы безопасного выполнения операции.

Многоэтапная методика испытаний

Для обоснования применения интеллектуальных решений в порту предлагается многоэтапная методика испытаний. Сначала выполняется зонирование площадки и построение карты наблюдения, в которой выделяются въездная группа, участок ожидания, рабочая зона погрузки, буферная зона и опасные области рядом с грузоподъемной техникой. Затем осуществляется размещение камер с учетом характеристик оборудования, включая разрешение, светочувствительность, защиту корпуса и возможность удаленного обзора с помощью PTZ-устройств.

Следующий этап связан с формированием набора сценариев наблюдения. В него должны входить штатное прибытие транспорта, массовый въезд, работа в условиях сумерек, частичное перекрытие контейнеров, присутствие персонала вблизи техники, а также операции с крупноблочными грузами, требующие последующего анализа для выбора грузоподъемных механизмов. После этого выполняется разметка контрольной выборки, где для каждого сценария фиксируются истинные значения: число автомобилей, время прибытия, момент начала погрузки, факт пересечения опасной границы, наличие и тип контейнера, длительность нахождения блока в критических позициях и параметры взаимодействия техники с окружающей средой.

Результаты работы системы сравниваются с эталонной разметкой. Основными метриками выступают точность детекции, полнота обнаружения, F1-мера (оценка качества модели с учетом точности и полноты), средняя ошибка локализации, точность распознавания номерных знаков, средняя длительность сопровождения объекта и среднее время задержки оповещения. Для комплексной оценки целесообразно использовать интегральный показатель, который позволяет перейти от разрозненных метрик к агрегированной оценке пригодности системы для внедрения с учетом не только алгоритмического качества, но и производственного эффекта. При этом анализируются сокращение времени ручного контроля, уменьшение количества пропущенных нарушений, снижение нагрузки на операторов и повышение прозрачности процессов. Одновременно оценивается, позволяют ли накопленные системой данные определять реальные ограничения площадки, устойчивые траектории и конфликтные зоны, то есть пригодны ли они для инженерного выбора грузоподъемных механизмов.

Ограничения при внедрении систем интеллектуального мониторинга

Несмотря на высокий потенциал интеллектуального мониторинга, практическое внедрение таких систем связано с рядом ограничений. Точность алгоритмов существенно зависит от качества видеосъемки: даже при использовании промышленного оборудования возможны засветки, тени, атмосферные помехи, загрязнение оптики и деградация сигнала связи, которые ухудшают результаты распознавания. Поэтому проектирование системы должно предусматривать не только выбор моделей анализа, но и меры по обеспечению устойчивого качества исходных данных.

Второе ограничение связано с переносимостью обученных моделей между различными терминалами. При смене геометрии сцены, состава транспортных средств и особенностей организации процессов качество детекции и интерпретации событий может снижаться, что требует локальной адаптации дата-сетов и алгоритмов. Поэтому универсальная модель без предметной настройки не обеспечивает результат в условиях реального порта.

Третье ограничение заключается в том, что часть событий обладает сложной семантикой и не может быть надежно интерпретирована исключительно по визуальным признакам.
Система способна зафиксировать остановку транспорта или параметры операции, однако не всегда возможно определить технологическую оправданность ситуации либо окончательно выбрать грузоподъемный механизм.

Поэтому интеллектуальный мониторинг следует рассматривать как элемент гибридной среды принятия решений, в которой видеоаналитика сочетается с данными TOS (Terminal Operating System) – системы управления контейнерными терминалами, проектной документацией, расчетами грузоподъемности, системами контроля доступа и действиями оператора.

Перспективы применения систем интеллектуального мониторинга

Применение интеллектуальных решений для мониторинга зоны погрузки в порту является перспективным направлением развития цифровой инфраструктуры транспортных терминалов. Ценность таких систем определяется не самим фактом установки камер и регистраторов, а способностью преобразовывать визуальные данные в структуру производственных событий, пригодную для диспетчерского управления, оптимизации логистических процессов, анализа промышленной и антитеррористической безопасности.

Наибольший эффект достигается при использовании многоуровневой архитектуры, сочетающей стационарные камеры, PTZ-обзор, локальную регистрацию потоков и серверную аналитику. Такой подход создает условия для повышения полноты наблюдаемости, снижения числа пропущенных событий и более достоверной реконструкции технологических сценариев. При интеграции с информационными системами терминала это позволяет уменьшить число расхождений между фактическим состоянием площадки и цифровой моделью производственного процесса.

Принципиально важным результатом является возможность использования данных интеллектуального мониторинга в технологии блочного строительства. Сформированные системой сведения о траекториях движения, временных интервалах, пространственных ограничениях и конфликтных зонах могут служить основой для более обоснованного выбора грузоподъемных механизмов. Тем самым интеллектуальный мониторинг выступает не только инструментом наблюдения в системе инженерно-технической защищенности, но и компонентом инженерной подготовки грузоподъемных операций в едином цифровом контуре порта и строительного производства.

Владимир Балановский

Член бюро комиссии РАН по техногенной безопасности, член секции по безопасности Экспертного Совета при Комитете Совета Федерации по обороне и безопасности, профессор Академии военных наук

Владимир Комогорцев

Эксперт по безопасности

Эрик Вагапов

Студент магистратуры, кафедра "Технологии и организация строительного производства", институт промышленного и гражданского строительства, Научный исследовательский Московский государственный строительный университет

Роман Котов

Студент магистратуры, кафедра "Технологии и организация строительного производства", институт промышленного и гражданского строительства, Научный исследовательский Московский государственный строительный университет