Сиз с индикаторами срабатывания что это
Дежурные СИЗ от падения с высоты. Особенности использования.
В новых Правилах охраны труда при работах на высоте [Приказ 782н] появилось словосочетание «дежурные СИЗ от падения с высоты». Разрешение обеспечивать работников дежурными СИЗ указано не только в требованиях Приказа 782н, но и в Приказе Минздравсоцразвития России от 01.06.2009 № 290н.
Дежурные СИЗ — это СИЗ, выдаваемые на основании результатов специальной оценки условий труда для периодического использования при выполнении отдельных видов работ [п. 19 правил, утв. приказом Минздравсоцразвития России от 01.06.2009 № 290н, далее — Привила № 290н].
Выдача работникам дежурных СИЗ от падения с высоты является достаточно распространенной практикой на отечественных предприятиях. Однако, при всей практичности такого решения, есть ряд неоднозначных моментов. Такие моменты необходимо учитывать и отражать в положении о системе управления охране труда [СУОТ] Вашей организации.
Опираясь на нормативные требования, ниже, мы раскроем «подводные камни» закупки, выдачи и эксплуатации дежурных средств индивидуальной защиты от падения с высоты.
Основание для выдачи дежурных СИЗ от падения с высоты
Исходя из СУОТ, потребность в обеспечении работников «специальными» СИЗ, которые не указаны в типовых нормах выдачи по профессии, определяется на основании оценки профессиональных рисков на рабочих местах. Порядок проведения оценки рисков и формирование потребности в СИЗ должен быть закреплен в СУОТ организации.
Оформление дежурных СИЗ от падения с высоты
Дежурные СИЗ от падения с высоты должны быть закреплены за конкретным рабочим местам и передаваться от смены к смене.
Ответственными за обеспечение работников дежурными СИЗ являются руководители структурных подразделений, уполномоченные работодателем на проведение данных работ на высоте на указанном рабочем месте. При этом, хранение дежурных СИЗ от падения с высоты в структурном подразделении должно быть организовано в соответствии с требованиями к условиям хранения, указанным в эксплуатационной документации на СИЗ от падения с высоты.
В случае, если в Вашей организации СУОТ предполагает внесение записи о выдаче дежурных СИЗ, то нанесите ее на лицевую сторону личной карточки работника с отметкой «дежурные».
Выдача работникам дежурных СИЗ от падения с высоты
Как было сказано выше, дежурные СИЗ от падения с высоты должны передаваться от смены к смене и быть закреплены за конкретным рабочим местом. Но как известно, некоторые СИЗ от падения подбираются исключительно по индивидуальным параметрам каждого работника. Например, страховочная привязь имеет несколько размеров. Такие СИЗ не могут служить средством защиты от падения для всех членов бригады одинаково. В случае с СИЗ, подбираемых по индивидуальным параметрам, для обеспечения максимальной защиты от падения с высоты, каждому работнику необходимо выдавать персональные СИЗ.
Выдача работникам дежурных СИЗ от падения с высоты производится руководителем структурного подразделения с записью в журнале учета и содержания средств защиты. Форма данного журнала определяется в локальных документах СУОТ Вашей организации.
Обратите внимание, что с 2021 года дежурные СИЗ от падения с высоты должны в обязательном порядке быть оснащены индикаторами срабатывания.
Индикаторы срабатывания, в зависимости от СИЗ в состав, которого они входят, могут быть выполнены производителем в виде:
Кроме того, наличие в СИЗ таких индикаторов срабатывания должно быть в обязательном порядке прямо указаны производителем в эксплуатационной документации на изделие. А если имеется техническая возможность, то прямо на СИЗ в месте нахождения индикатора срабатывания.
Применение дежурных СИЗ от падения с высоты
В силу того, что эксплуатация дежурных СИЗ может носить более интенсивный характер, чем применение индивидуальных комплектов, то работник, получающие такие СИЗ должен на регулярной основе проводить следующие контрольные мероприятия, направленные на отслеживание степени износа СИЗ, а именно:
Применение дежурных СИЗ от падения с высоты имеет определенные плюсы и минусы.
К положительным моментам можно отнести относительно низкую стоимость обеспечения работников «специальными СИЗ».
К отрицательным аспектам стоит отнести необходимость регулярного детального контроля за состоянием и безопасностью изделия. И, следовательно, повышается риск допустить к использованию СИЗ в ненадлежащем состоянии из-за «человеческого фактора».
Поэтому, рекомендуем Вам, при принятии решения об организации дежурных комплектов СИЗ от падения с высоты, ориентироваться, прежде всего, на специфику Вашего предприятия и уровень профрисков на рабочих местах, отнесенных к работам на высоте.
Средства Индивидуальной Защиты от падения с высоты
Падение с высоты по статистике является основной причиной тяжелых травм и несчастных случаев со смертельным исходом на рабочем месте. Поэтому крайне важно правильное и полное использование средств индивидуальной защиты (СИЗ).
К СИЗ от падения с высоты относятся устройства и приспособления, которые либо не допускают падение работника, либо обеспечивают безопасную остановку падения в случае, если оно произошло.
В данной статье мы рассмотрим существующие современные СИЗ на высоте.
Что относится к работам на высоте
Согласно «Правилам по охране труда при работе на высоте», действующим с 5 мая 2015 года, к работам на высоте относятся работы, когда:
Системы обеспечения безопасности работ на высоте
Отличительной чертой современных СИЗ от падения с высоты является то, что при использовании отдельные средства защиты компонуются в систему. Такой подход позволяет применять СИЗ в различных условиях и сферах деятельности.
Система обеспечения безопасности работ на высоте состоит из трех компонент:
Привязь
Существует несколько типов привязей:
Страховочная привязь предназначена для удержания тела работника во время падения и после остановки падения. Должна применяться во всех без исключения случаях, когда возможно падение работника. Страховочная привязь должна иметь ремни, охватывающие плечи и бедра, и элемент крепления, расположенный в районе груди и/или спины.
Привязь для положения сидя необходима при выполнении работ методом канатного доступа (промышленный альпинизм). Точка крепления, расположенная в районе живота, и лямки, охватывающие пояс и каждую ногу, позволяют работнику сохранять положение сидя, находясь в состоянии подвеса.
Привязь для удержания и позиционирования используется для ограничения области свободного перемещения работника, чтобы не допустить падения, а также для удержания работника в положении удобном для выполнения работ. Привязь для удержания и позиционирования обычно представляет собой поясной ремень с элементами крепления.
Перечисленные выше типы привязей не являются взаимоисключающими. Напротив, многие изделия одновременно могут использоваться в разном качестве. Привязь для положения сидя обычно совмещается в одном изделии со страховочной привязью (например, Petzl AVAO BOD), либо имеет возможность присоединения дополнительной части, позволяющей использование в качестве страховочной привязи (например, Petzl AVAO SIT + Petzl TOP). Это рационально, так как в противном случае промышленным альпинистам пришлось бы надевать две привязи одну поверх другой, чтобы соответствовать правилам по охране труда. Страховочная привязь и привязь для положения сидя могут иметь в составе пояс с элементами крепления для удержания и позиционирования.
Каждому типу привязи соответствует свой государственный стандарт, требованиям которого она должна удовлетворять. Если одно изделие совмещает в себе привязи нескольких типов, то оно должно сертифицироваться на соответствие каждому стандарту отдельно.
КАТАЛОГ:
Анкерные устройства
Анкерные устройства — это средства, устанавливаемые на или в опору и используемые для присоединения к опоре средств индивидуальной защиты от падения с высоты. К их числу относятся анкерные стропы, обхватывающие опору, структурные анкеры, устанавливаемые внутрь опоры, а также множество других специализированных средств, обеспечивающих надежное присоединение к опоре.
Анкерные устройства можно разделить на временные и постоянные. Временные снимаются с опоры после завершения работ. Постоянные устанавливаются на длительное время для периодического выполнения работ.
КАТАЛОГ:
Соединительно-амортизирующая подсистема
Все, что соединяет привязь работника с анкерными устройствами, относится к соединительной подсистеме. Соединительная подсистема может быть представлена большим ассортиментом различных средств.
В самом простом случае работник присоединяется к опоре или к анкерному устройству при помощи стропа. Существует несколько различных видов стропов.
Страховочные стропы предназначены для остановки возможного падения и должны быть оснащены амортизатором рывка — элементом, поглощающим энергию падения для снижения силы рывка до безопасной величины.
Удерживающие стропы ограничивают передвижение работника определенным радиусом для предотвращения возможного падения.
Строп для позиционирования — строп, присоединяемый к поясному ремню, предназначенный для обхвата конструкции и фиксации работника в позиции удобной для выполнения работ.
Стропы могут состоять из каната из синтетических волокон, проволочного троса, тканой ленты или цепи. Стропы могут иметь фиксированную длину, либо их длина может регулироваться тем или иным способом. Двойные стропы используются для сохранения постоянного соединения работника с опорой при перемещении.
КАТАЛОГ:
Средства защиты втягивающего типа представляют собой устройства, крепящейся к опоре: при перемещении работника трос автоматически выдается из блока или втягивается в него в зависимости от направления движения. В случае срыва работника система автоматического торможения останавливает падение. Существуют блоки со стальным и с ленточным тросом.
Блокирующие устройства втягивающего типа CAMP Cobra 15 и Венто «НВ-02» с карабином «Монтажный»
КАТАЛОГ:
Для расширения области безопасного перемещения работника могут использоваться анкерные линии. Анкерная линия может быть гибкой или жесткой.
Гибкая анкерная линия — канат из синтетических волокон или проволочного троса, соединенный с одним или несколькими устройствами крепления.
Жесткая анкерная линия — рельс или проволочный трос, используемый для присоединения средств индивидуальной защиты от падения, прикрепленный к сооружению таким образом, что боковые смещения линии ограничены. Жесткие анкерные линии обычно устанавливаются на длительный срок для периодического выполнения работ.
К горизонтальным анкерным линиям, закрепленным к опоре с обоих концов, работник может присоединяться при помощи стропа. При использовании вертикальных или наклонных анкерных линий, должно применяться страховочное устройство, автоматически фиксирующееся на линии в случае падения работника.
Гибкая горизонтальная анкерная линия
Как мы распознаем средства индивидуальной защиты
Наверное, вам всю жизнь было очень интересно, как натренировать нейронную сеть распознавать людей в касках и оранжевых жилетах! Нет? Но мы все равно расскажем.
Нас зовут Татьяна Воронова и Эльвира Дяминова. Мы занимаемся анализом данных в компании «Центр 2М», много работаем с самыми настоящими заводами и предприятиями. Из-за нарушений техники безопасности они терпят многомиллионные убытки, работники получают травмы, поэтому хорошо бы уметь детектировать такие нарушения системно и как можно раньше. Лучше всего – автоматически. Так у нас появляются задачи, связанные с распознаванием на видео средств индивидуальной защиты (СИЗ) и определением людей или техники в опасной зоне.
По большей части к нам приходят заказы на определение касок (точнее, их отсутствие) и спецодежды. Мы уже накопили опыт в выполнении подобных задач и теперь можем описать проблемы, с которыми столкнулись, и способы их решения.
Поскольку по условиям сотрудничества мы не имеем права публиковать кадры с объектов заказчика, статью будем иллюстрировать изображениями из интернета, на которых люди в касках часто улыбаются и отлично выглядят. К сожалению, в открытом доступе не для всех особенностей задач, с которыми мы сталкиваемся в реальности, можно найти хорошие примеры. В частности, в жизни люди в касках реже улыбаются, а проблема лысых рабочих (о ней мы расскажем чуть позже) в интернете вообще толком не раскрыта!
Изображение из интернета (размер 1920×1280):
Задачу распознавания СИЗ можно сводить к одной из двух классических задач компьютерного зрения: к классификации изображений и детекции объектов. На практике выяснилось, что лучше использовать не какой-то один из этих подходов, а выбирать наиболее подходящий для каждого конкретного случая, а также гибко их комбинировать. Например, мы можем сначала определить, где на изображении находятся люди, затем классифицировать вырезанные по силуэту изображения на классы «в спецодежде» и «без», а наличие каски детектировать вторым проходом.
На предварительно вырезанных фигурах людей классификация наличия касок и спецодежды выглядит так (вид изначальной картинки):
Результат работы моделей для классификации спецодежды и касок
На тех же предварительно выделенных фигурах людей применение подхода на этот раз с детекцией для касок.
Результат работы модели для классификации спецодежды и модели для детектирования касок:
Первый этап: детектирование человека
Качество определения мелких объектов (каски/очки/перчатки) на больших кадрах так себе. Компьютеру, как и человеку, гораздо проще сначала понять, где там люди, а уж потом разбираться, что на них надето. Итак, всё начинается с определения людей на кадре.
В результате экспериментов мы выяснили, что для детектирования людей хорошо подходит нейронная сеть Faster R-CNN c Inception v2 в качестве feature extraction. У TensorFlow уже есть предобученные нейронные сети для детектирования объектов.
Для нас Faster R-CNN Inception v2 (обученная на датасете COCO) является базовым методом, который мы пробуем первым делом при решении подобных задач.
Первоначально детектируем людей на кадре (а затем на найденных людях находим СИЗ):
Обратите внимание, что мы увеличили bounding box «с человеком» по оси y:
На данной фотографии рабочий снят при хорошем освещении и на контрастном фоне (с изображениями, найденными в интернете, такое случается сплошь и рядом). Поэтому и bounding box с человеком построился хорошо. Однако в нашей практике нередки случаи (особенно в условиях недостаточной видимости), когда модель по детектированию обрезает у человека каску, после чего искать её на обрезанном изображении бесполезно. В связи с этим по оси y мы на 15% увеличиваем предсказанные bounding box прежде, чем переходить на второй этап.
При детектировании людей мы сталкиваемся с мелкими неприятными проблемами. Во-первых, когда два человека идут или стоят друг за другом, нередко они начинают детектироваться как один человек. Во-вторых, бывает, что в поле зрения камеры попадает статический объект, в котором модель может распознать человека, вроде гидранта. Эти проблемы можно решать различными способами. Например, как это сделали мы: смириться и принять их, так как в целом модель по производительности и качеству нам подходит.
Более фундаментальная проблема состоит в том, что индустриальные помещения, в которых существует «опасная зона», часто бывают огромными и соответственно люди на кадрах получаются очень маленькими. Наш базовый метод на основе Faster R-CNN Inception v2 в таких случаях показывал плохие результаты, и в итоге мы опробовали Faster R-CNN Nas. Результаты были впечатляющими, люди прекрасно распознавались даже вдалеке, однако скорость работы была намного ниже базовой модели. При достаточных ресурсах и необходимости высокой точности можно использовать Faster R-CNN Nas.
Второй этап: определение злостных нарушителей
В зависимости от задачи зачастую используются:
Классификация спецодежды и касок
Мы протестировали разные архитектуры нейронных сетей для классификации изображений и в итоге остановились на Inception v3, решив воспользоваться тем, что он предназначен для работы с переменным размером изображений. У нас уже было много вырезанных картинок с людьми, и посчитать медианные значения для высоты и ширины не составило труда. Так мы пришли к тому, что для обучения классификаторов стали приводить изображения к размеру 150×400.
Для того чтобы обучить сеть распознавать СИЗ, прежде всего требуется собрать датасет из размеченных примеров. В этом процессе есть свои тонкости, осознание которых приходит с опытом. Например, из датасета лучше убирать людей, которые обрезаны выше бедер. Это приблизит датасет к реальным условиям, так как на видео с камер наблюдений чаще всего попадаются люди в полный рост. Случаи перекрытий, конечно, тоже бывают, но полные силуэты для целевой выборки гораздо более характерны.
Примеры из нашего датасета по спецодежде:
В качестве метрик мы ничего специфического не изобретали, используем полноту (recall) и точность (precision).
Модель для классификации наличия / отсутствия спецодежды:
Результаты на валидационной выборке
Детектирование СИЗ
Модель для классификации работает быстрее модели для детектирования объектов, однако из-за того, что защитные очки и перчатки на изображении маленького размера, хороший классификатор для таких СИЗ создать затруднительно. Поэтому мы обучили нейронную сеть Faster R-CNN на датасете с шестью классами:
Сбор датасета и разметка
Основные проблемы были связаны с датасетом для касок. Это был увлекательный путь: мы прошли через лысых людей, людей с касками в руках и даже через лысых людей с касками в руках.
Так как в самом начале пути у нас было не так много кадров из реальных условий, мы собирали датасет как могли: снимались сами, брали изображения из интернета или же со строек. Чуть позже мы стали получать много видео с различных предприятий, поэтому обогащать датасет стали только кадрами реальных условий. В какой-то момент количество размеченных изображений перевалило за 5к, а качество от добавления новых примеров перестало улучшаться, в связи с этим мы пересмотрели подход к разметке.
Мы опишем этапы улучшения датасета по каскам на примере изображений из интернета, поэтому ракурс и качество не совсем соответствуют тому, что было у нас.
Помимо упомянутого изображения, обрезанного выше бёдер, мы убрали изображения, на которых каски обрезаны больше, чем наполовину, чтобы избежать путаницы с кепками.
Ещё мы столкнулись с тем, что если у человека в руках каска, то часто модель не видела нарушений: каска есть? Есть. Поэтому мы удалили из обучающего датасета все кадры, на которых человек придерживает каску рукой, даже если каска в этот момент находится на голове.
В целом мы постарались убрать изображения с засвеченным фоном или в темных помещениях, а потом минимизировали количество фотографий, сделанных нами, оставив в основном кадры с производств. В итоге мы уменьшили датасет в два раза.
Кроме того, мы обогатили датасет лысыми людьми, иначе они будут в касках всегда, даже если это не так, и блондинками с каре, у которых при определенном ракурсе детектор также определял каску.
После удаления неподходящих изображений мы приступили непосредственно к разметке (для детектирования объектов). Это оказалось не так-то просто. Оказывается, качество итогового детектора во многом зависит от того, какую в точности область на изображении размечать как «каску» или «перчатки». Первоначально мы выделяли каски и очки без захвата лиц, а перчатки с захватом рук. Однако с опытом мы постепенно совершенствовали свой подход, отсматривая ошибки первого и второго рода, где люди держат каски в руках, а нечто круглое на чем-то длинном оказывается «перчаткой». Сейчас при разметке касок и очков мы стараемся захватывать лицо до кончика носа, а при разметке перчаток, наоборот, ограничились кистью.
В результате наших манипуляций над датасетом мы получили следующие результаты.
Модель для детектирования наличия / отсутствия СИЗ на примере касок:
Результаты на валидационной выборке до начала «глобальных работ» над датасетом
Итоговые результаты на валидационной выборке
Чуть просела полнота при распознавании касок, но при этом улучшились метрики при детектировании нарушений, а это и есть то, чего мы хотели добиться.
Модель для классификации наличия / отсутствия касок:
Результаты на валидационной выборке до начала «глобальных работ» над датасетом
Итоговые результаты на валидационной выборке
Следует упомянуть, что у нас нет разделения на защитные очки и очки для зрения, они идут под одним тегом «glasses», а перчатки светлых оттенков могут восприниматься как голая кисть. Мы постарались максимально разнообразить цветовую гамму касок и спецодежды в наших датасетах, но для надежности добавили к этому самый простой и надежный прием: при необходимости детектировать перчатки мы рассказываем заказчикам о том, что яркие расцветки способствуют повышению точности.
На данный момент у нас есть универсальные модели, которые мы применяем для первоначального показа заказчику. Однако стоит понимать, что нельзя создать универсальную модель для всех, необходимо подстраиваться под каждого заказчика, выявлять и учитывать новые нюансы, обогащать датасеты или создавать их заново под определенные требования.
Бонус
Обычно заказчики хотят обрабатывать как можно больше камер, используя как можно меньше ресурсов. Батч, конечно, дело хорошее, но и дополнительные приемы для оптимизации процесса использовать не запрещается.
Например, у нас с коллегами из московского клиентского центра IBM была гипотеза о том, что компоновка нескольких вырезанных людей вместе для дальнейшего детектирования касок увеличит количество камер на сервер при непринципиальной потере в точности.
За основу мы решили взять размер 1000×600 для холста, на который будут «наноситься» люди. Первоначально рассматривали два варианта компоновки:
В результате мы получили, что вариант с фиксированной шириной и высотой (200х600) является наилучшим среди рассмотренных. Для детектирования очков и перчаток данный способ, конечно, не подходит, так как объекты маленькие, а вот для детектирования касок / отсутствия касок данный метод показал хорошие результаты.