Kamery, vision i analiza magazynu¶
Cel i zakres¶
Moduł vision przetwarza obrazy, strumienie kamer, nagrania, skany i dane magazynowe. Jego role to detekcja zdarzeń, wyszukiwanie materiału, kontrola jakości, liczenie, analiza przepływu i wsparcie pracownika. Nie powinien zastępować certyfikowanego systemu alarmowego ani podejmować nieodwracalnych decyzji kadrowych na podstawie obrazu.
Karta modułu Vision¶
| Pole | Kontrakt |
|---|---|
| Odpowiedzialności | ingest stream, sampling, detection/tracking, event fusion, clip creation, redaction, review queue. |
| Wejścia | camera/clip/image artifact, calibration, zones, schedule, detector profile, context sensors. |
| Wyjścia | detections, tracks, event, representative frames, confidence, clip artifact, alert candidate. |
| Zależności | camera adapters/NVR, edge worker, vision models, Artifact Store, Sensor Gateway, PWA. |
| Uprawnienia | read stream/clip; PTZ, export, notify, unlock/physical action osobno. |
| Autonomia | automatyczna klasyfikacja i alert w zatwierdzonej klasie; skutki fizyczne wymagają policy/interlock. |
| Walidacja | labeled set per camera/warunki, precision/recall, false alarms, drift, timestamp i human review. |
| Awaria | camera offline alert, fallback NVR, lokalny bufor, brak domyślnego „bezpiecznie”. |
Monitoring kamer¶
Każda kamera ma identity, lokalizację, purpose, strefy prywatności, retencję, ownera, rozdzielczość, FPS, timezone i health. Strumień jest analizowany na edge lub lokalnym workerze. Do Artifact Store trafiają zdarzenia i klipy według polityki, niekoniecznie całe wideo. Maski prywatności są stosowane możliwie wcześnie.
Detektor generuje propozycję zdarzenia. Reguły korelują czas, strefę, harmonogram, czujnik drzwi i kontrolę dostępu. Jeden bounding box nie jest automatycznie „włamaniem”. Alarm wysokiego ryzyka może uruchomić zatwierdzoną eskalację telefoniczną, ale odblokowanie drzwi lub fizyczne działanie ma osobne capability.
Karta modułu Warehouse Intelligence¶
| Pole | Kontrakt |
|---|---|
| Cel | łączyć vision, skanery i system magazynowy w celu wykrywania odchyleń i usprawnienia przepływu. |
| Wejścia | WMS events, barcode/RFID, camera events, locations, orders, counts, dimensions. |
| Wyjścia | discrepancy candidate, pick guidance, congestion metrics, cycle-count task, evidence clip. |
| Zależności | WMS adapter, scanner PWA, cameras, solver, Artifact Store, ERP. |
| Uprawnienia | read/propose; korekta stanu, move order, shipment release osobno. |
| Autonomia | automatyczne flagi i niskoryzykowne taski; brak autonomicznego odpisu zapasu. |
| Walidacja | triangulacja scan/WMS/vision, confidence, manual count, audit sample. |
| Awaria | skanery i WMS pozostają źródłem autorytatywnym; vision degraduje się do alertu health. |
Przypadki magazynowe¶
- rozpoznanie palety w niewłaściwej strefie;
- wykrycie niezgodności liczby opakowań jako candidate cycle count;
- kontrola załadunku: numer rampy, zlecenie, skan i sekwencja;
- analiza zatorów oraz czasu oczekiwania bez identyfikacji pracownika, gdy nie jest potrzebna;
- kontrola PPE w jasno zdefiniowanej strefie, z ostrożnością wobec false positive;
- wykrycie uszkodzenia opakowania i utworzenie evidence artifact;
- prowadzenie pickera w PWA oraz weryfikacja skanu.
Przykładowe polecenia¶
- „Pokaż trzy istotne zdarzenia z nocy i zgrupuj duplikaty tej samej osoby/pojazdu bez identyfikacji twarzy.”
- „Znajdź palety pozostawione poza dozwoloną strefą dłużej niż 20 minut.”
- „Porównaj skany, WMS i vision dla załadunku 4182; nie koryguj stanu.”
- „Jeśli kamera rampy przestanie działać, wstrzymaj tylko automatyczną walidację vision i powiadom operatora.”
Pełny przebieg¶
Podczas załadunku scanner rejestruje paletę, WMS potwierdza zlecenie, a vision widzi wjazd do strefy rampy. Correlator łączy zdarzenia w oknie czasu. Jedna paleta ma skan, lecz nie pojawia się w strefie; system tworzy discrepancy candidate z klipem i prosi pracownika o ponowną kontrolę. Dopiero manualny skan i zdjęcie rozstrzygają. Shipment release pozostaje w WMS i podlega jego regułom.
Walidacja modeli¶
Benchmark jest per kamera, pora dnia, pogoda, obiektyw i strefa. Mierzy precision/recall, false alarms na godzinę, missed critical events i latency. Drift monitoruje zmianę tła, ustawienia kamery, sezon i oświetlenie. Nowy model działa shadow. Rozpoznawanie twarzy jest domyślnie poza zakresem i wymaga osobnej podstawy, oceny prawnej oraz policy.
Błędy, ryzyka i scenariusz awaryjny¶
Ryzyka to false alarm fatigue, ślepa strefa, błędny czas, prywatność, bias, adversarial image i nadmierna retencja. UI pokazuje confidence i dowody, nie samo hasło alarmu. Klip pozostaje niezaufanym dowodem do review.
Przy braku streamu powstaje camera_offline, nie „brak zdarzeń”. NVR może nadal nagrywać. Edge worker buforuje ograniczone metadata i synchronizuje później. Jeśli vision i WMS są sprzeczne, autorytatywny stan nie jest zmieniany; powstaje task manual count. Incydent fizyczny korzysta z niezależnego systemu bezpieczeństwa i człowieka, nie wyłącznie z modelu.