Разработка программно-аппаратного комплекса для мониторинга производственной деятельности с использованием нейросети YOLOv8 - Преснецов, А М; Тюрин, А П (Интеллектуальные системы в производстве, 2023)
В статье рассматриваются особенности разработки программно-аппаратного комплекса для контроля эффективности работы сотрудников при помощи микроконтроллера ESP8266 и видеокамер с нейронной сетью YOLOv8, отвечающего требованиям «умного цеха». Цель данного исследования заключается в обосновании и оценочных испытаниях рабочей концепции создаваемого программно-аппаратного комплекса в виде действующего прототипа. Приведены примеры актуальных разработок систем мониторинга подобного плана, выполненные в парадигме интернета вещей. Однако обнаруженные в международной практике системы сосредоточены только на обработке изображений движущегося персонала и не анализируют технические параметры оборудования, с которым связана его трудовая деятельность. В данном исследовании предпринята попытка обойти такое ограничение. Разработана принципиальная схема работы системы, состоящей из четырех ключевых модулей: модуль сбора данных от станочного оборудования, модуль идентификации сотрудников, модуль первичной обработки данных, веб-сервер с прикладным программным обеспечением для управления всей системой в режиме реального времени. Для связи между устройствами и сервером в проектируемой системе используется протокол MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), обеспечивающий качество передачи данных в условиях ограничения по пропускной способности канала. Впервые в концепции разработки таких систем предложен комбинированный анализ данных как от станочного оборудования (контроль нагрузки электродвигателя), так и о движении работников в пространстве производственного помещения. Оценочные испытания по отслеживаемым данным показали работоспособность всего комплекса, решена задача автоматического обнаружения объектов в потоке изображений камеры с привязкой их местоположения к системе координат производственного помещения.