+7 495 185-09-77
   +7 499 135-41-63 (ВЦ РАН)

   info@forecsys.ru
      или посмотреть карту сайта
10 октября 2018
Пополнение команды «Форексис» молодыми и талантливыми специалистами с ведущих вузов России

 

16 августа 2018
Внесены поправки в 224-ФЗ «О противодействии неправомерному использованию инсайдерской информации и манипулированию рынком и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации»

 

12 августа 2018
Создана Рабочая группа НАУФОР по вопросам регулирования злоупотреблений на рынке ценных бумаг

 

02 августа 2018
Компания «Форексис» заключила соглашение о сотрудничестве с международной аудиторско-консалтинговой компанией КПМГ

 

20 июля 2018
Новые методы выявления мошеннических действий на финансовых рынках

 

17 июля 2018
Вышла обновленная версия пользовательского приложения системы Check4Trick

 

25 июня 2018
Завершен проект по разработке АРМ клиента мониторинга системы САФРАН

 

08 июня 2018
Компания «Форексис» продолжает работы по модернизации технологии распознавания движений SOLUT

 

24 мая 2018
Сотрудничество компании «Форексис» и ФИЦ «Информатика и управление» РАН

 

27 апреля 2018
Высокая оценка работы компании «Форексис» со стороны ПАО Московская Биржа

 

Новости

Подведены итоги совместного проекта компаний «Форексис» и «SOLUT» по разработке прототипа системы распознавания вида деятельности сотрудника строительной компании

Завершился проект по созданию прототипа системы распознавания вида деятельности рабочего, выполненный компанией «Форексис» по заказу компании «SOLUT», предоставляющей IT-решения для повышения рентабельности в строительстве.

Основной задачей, поставленной перед специалистами «Форексис», стала разработка модели классификации деятельности сотрудника строительной компании. Для ее решения было предложено выделить два класса деятельности сотрудника:производственная деятельность (направленная на выполнение основных функций, а также сопутствующая деятельность) и непроизводственная деятельность (отдых, бездействие). Cогласно принятой гипотезе, отдельные виды (подклассы) производственной деятельности в области строительства (установка каркаса стен, окрашивание, разметка пола, установка горизонтальной или вертикальной шпалы) характеризуется набором непродолжительных элементарных физических действий (забивание гвоздя, высверливание дырки, черчение разметки, подъем на туру, резка ножницами, закручивание саморезов, растягивание рулетки и пр.).

В качестве профессии для исследования была выбрана профессия гипсокартонщика, в рамках которой отдельным видам подклассов (разметка каркаса, установка горизонтальных направляющих каркаса и установка вертикальных направляющих) соответствует определенный набор элементарных действий: работа молотком (среднее время 4-6 секунд), сверление (4-10 секунд), вырезание ножницами (4-8 секунд), подбивание вертикальной планки (2-4 секунды), черчение (0.5-2 секунды). Каждый из подклассов предполагает характерную последовательность действий.

Для решения задачи съема данных с рабочего производился синхронизированный по времени съем показаний акселерометра (измерение относительного ускорения в проекциях на три оси), гироскопа (изменение углов ориентации тела и пространственное положение рабочего), пульсометра и барометра, закрепленных на обоих запястьях и левой ноге рабочего. Кроме того, в каждый момент времени велась видеозапись производственного процесса на строительном объекте.

Было проведено 7 экспериментов по съему данных длительностью от 27 до 128 минут, после чего была выполнена разметка временных рядов на элементарные действия, а в дальнейшем разметка на бизнес-классы.

В результате проведенных экспериментов были получены следующие данные: временные ряды с датчиков физической активности, установленных на теле рабочего, экспертная разметка действий рабочего в каждый момент времени, соответствующая видеозапись работы. На их основе была построена математическую модель определения типа производственной деятельности по датчикам физической активности.

Качество распознавания вида деятельности для класса элементарных действий определяется долей корректно определенных сегментов движений из общего числа (минимум – 0, максимум - 1). Итоговые результаты:

Действие Доля угаданных
Молоток
0.97
Дрель
0.98
Карандаш
0.74
Ножницы
0.90
Подбивания
0.78

Качество распознавания вида деятельности для бизнес-классов определяется на основе f-меры, рассчитываемой по пересечению бизнес-классов (1 – идеальное распознавание). Итоговые результаты:

Бизнес-класс
f-мера
Разметка
0.83
Установка горизонтальных шпал
0.98
Установка вертикальных профилей
0.90

Подробнее о совместном проекте с компанией «Solut».

Дата публикации: 27.07.2017

вернуться к другим новостям