Распечатать

Мне в ГИСе видно все, ты так и знай

КОМПЬЮТЕРРА

4 февраля 2014

6 февраля 2014

Специалисты «Энвижн Груп» приняли участие в подготовке спортивных объектов к Универсиаде-2013 в Казани и Олимпиаде-2014 в Сочи, скоро начнется аналогичная работа для Чемпионата мира по футболу-2018. Один из важнейших аспектов этих масштабных проектов – внедрение интеллектуальных систем управления. Что лежит в их основе? Какие задачи решают эти системы? Какие инновации нужны стадионам? Об этом рассказывает Александр Мартынов, директор дивизиона по работе с государственными организациями «Энвижн Груп».

– Какие решения предлагает «Энвижн Груп» для управления социальными и спортивными объектами?

– В первую очередь нужно сказать, что мы всегда выступаем за комплексный подход. В частности, советуем заказчикам задуматься об управлении объектом уже на этапе проектирования. Тем более, что внедрение соответствующих решений помогает быстрее и проще разрабатывать и строить такие сложные сооружения, как стадионы и спортивные комплексы.

Сейчас очень популярна концепция «facility management», в которой управление сводится к набору действий, позволяющих достичь заданных показателей (KPI). Эта методика рассматривает любой объект как совокупность элементов с заданными свойствами. Именно такую структуру имеет база данных геоинформационной системы (ГИС). Поэтому мы предлагаем заказчикам платформу 3D ГИС, которая на основе табличных форм позволяет строить наглядные, естественные для восприятия объемные модели и предоставляет широкий набор аналитических инструментов. Это существенно повышает эффективность управления на всех стадиях жизненного цикла объекта.

– Приведите наиболее типичные примеры.

– Чаще всего 3D-модель формируется на основе чертежей САПР. Если это по каким-то причинам не удается, используется поточечное лазерное сканирование. За счет наглядной увязки элементов в пространстве ошибки находятся на самом раннем этапе проектирования. Кроме того, есть возможность обратной связи: когда заказчик производит в 3D-модели изменения, они сразу отправляются разработчикам, и те вносят корректировки в САПР. В итоге выпуск рабочей документации ускоряется на 40-50%, а иногда и на 70-80%.

Также система позволяет оптимизировать сценарии сервисного обслуживания, реконструкции и модернизации объекта, сокращая соответствующие затраты. Простой пример: как обычно заменяют лампы в здании? Сотрудники службы эксплуатации, а иногда и просто уборщики, совершают регулярные обходы, отмечают проблемы с освещением и устраняют их. Если в здании есть система управления освещением, ее можно интегрировать с 3D ГИС: как только лампа перегорает, сообщение об этом приходит ответственным сотрудникам. Они могут увидеть все «проблемные точки» на 3D-модели или в таблице. При этом система подскажет оптимальный маршрут, чтобы ремонт занял меньше времени.

Можно пойти еще дальше – обновлять светильники регулярно, например раз в год. Логика простая: чем дольше срок службы, тем выше вероятность, что лампа перегорит. Нет смысла ждать, когда это произойдет, например, во время футбольного матча, – лучше сразу поставить новую. Здесь уже пригодится интеграция с системой закупок: заказываешь большие партии, чтобы получать оптовые скидки, но при этом не покупаешь лишнее и не перегружаешь склад. Подобным образом можно контролировать любое оборудование, задействовав различные аналитические схемы и алгоритмы. Кстати, система мониторинга и прогнозирования поломок реализована в ИТ-инфраструктуре олимпийского комплекса в Сочи, созданной нами в 2012 году.

– Есть ли нестандартные применения 3D ГИС?

– У одного заказчика возникла задача, о которой и не думали при внедрении системы управления. Потребовалось модернизировать оборудование в двух помещениях с общим коридором. Кстати, эта ситуация весьма типична для стадионов – под трибунами пространство весьма ограничено. Когда процедуру подготовки «проиграли» в 3D-модели, стало понятно, что вся новая техника не поместится в коридорах чисто физически. Поэтому ремонт разнесли по срокам – сначала в одном помещении, потом в другом. В противном случае пришлось бы платить неустойку подрядчикам. Или другой интересный пример. На некоем удаленном объекте решили установить камеры для наблюдения за периметром электроподстанции. Выяснилось, что проектировщики забыли про здание, которое почти полностью перекрывает обзор. Есть решение «в лоб»: поднять камеры повыше. Но тогда возникает другая проблема: чем выше камера, тем дороже ее обслуживание. В итоге с помощью 3D-модели за считанные минуты нашли компромисс: выбрали минимальную высоту, на которой создаются максимальные углы обзора.

– Раз уж речь зашла о наблюдении: как 3D-модель помогает обеспечивать безопасность?

– «Классической» системой видеонаблюдения сегодня никого не удивишь: рынок предлагает широкий ассортимент оборудования. Но камеры мало просто купить – надо их грамотно расставить. Как уже отмечено выше, с этой задачей успешно справляется 3D-модель. Кроме того, она дополняет получаемую с камер «картинку», позволяя решить ряд задач мониторинга. Для них также разработаны различные аналитические алгоритмы: пересечение линии или периметра, проникновение на закрытую территорию, оставление груза, потенциальная опасность, оценка потоков входящих и выходящих людей, распознавание лиц и т.д.

Возьмем для примера отслеживание движущегося объекта. В традиционной системе видеонаблюдения вероятность движения во все стороны одинакова. 3D-модель показывает, что слева от объекта находится стена, значит, в этом направлении вероятность движения нулевая. Кроме того, у камер всегда есть «слепые» зоны. Когда в одну из них попадает объект, «классическая» система его чаще всего теряет. Объемная модель позволяет рассчитать (опять же с долей вероятности), где и когда объект снова появится в поле зрения. Мы контролируем эти точки, обнаруживаем «свой» объект и продолжаем следить за ним.

Другая традиционная задача – управление потоками людей, например по окончании футбольного матча или при эвакуации со стадиона. Когда у диспетчера помимо картинки с камеры есть 3D-модель, он видит, что на пути людей находится лестница с определенной пропускной способностью. Тогда во избежание давки он может направить зрителей со второго этажа по основной лестнице, а с третьего – по запасной.

В целом видеоаналитика (объединение 3D-моделирования и традиционных технологий наблюдения) дает управленцу «все карты в руки»: видя более полную картину, он может строить более точные прогнозы и принимать максимально эффективные решения.

– Какие еще инновации вы применяете в системах управления?

– В прошлом году мы внедрили ряд интересных решений в технопарке в Набережных Челнах. Там создана передовая система контроля доступа (СКД): для людей пропуском служит отпечаток пальца (биометрическая идентификация), а для автотранспорта – RFID-карты (радиочастотная идентификация).

Есть еще одна интересная задумка. Сейчас распространяется практика, когда во время проведения соревнований часть функций по охране правопорядка полиция делегирует волонтерам. Им выдают рации, смартфоны, планшеты и другую технику. Для того чтобы пресечь всяческие соблазны, можно интегрировать СКД с системой учета материальных ценностей: пока сотрудник не сдаст оборудование, он не сможет выйти за периметр – пропуск попросту не сработает.

– В каких проектах, помимо упомянутых, задействованы предлагаемые вами системы?

– Наши специалисты разработали и внедрили комплексные системы безопасности в технопарках «Жигулевская долина» и «Пенза», а также в гимназии Святителя Василия Великого. Спроектировали и развернули систему мониторинга сортировочного парка «Казахских железных дорог» в Астане. Весной 2013 г. мы завершили модернизацию системы видеонаблюдения на московском стадионе «Локомотив». А сейчас перенимаем опыт у украинских коллег, которые участвовали в модернизации спортивных комплексов перед Чемпионатом Европы по футболу в 2012 г., чтобы применить все накопленные компетенции при подготовке к Чемпионату мира по футболу в 2018 г.