Indholdsfortegnelse:

AI hjælper øjne (et computervisionssystem til at minde operatører om at bære sikkerhedsbriller): 4 trin
AI hjælper øjne (et computervisionssystem til at minde operatører om at bære sikkerhedsbriller): 4 trin

Video: AI hjælper øjne (et computervisionssystem til at minde operatører om at bære sikkerhedsbriller): 4 trin

Video: AI hjælper øjne (et computervisionssystem til at minde operatører om at bære sikkerhedsbriller): 4 trin
Video: Part 2 - Triplanetary Audiobook by E. E. Smith (Chs 5-8) 2024, December
Anonim
Image
Image

Her er en demo af systemet. Når systemet registrerer, at en boremaskine er hentet, udsender det automatisk en advarsel om sikkerhedsbriller. For at repræsentere tilstedeværelsen af advarslerne om sikkerhedsbriller er grænsen for RGB -billedet farvet rødt i demo -videoen. Når systemet registrerer, at der ikke bliver taget nogen boremaskine, udsender det ingen advarsler om sikkerhedsbriller. For at repræsentere fraværet af advarslerne om sikkerhedsbriller er grænsen for RGB -billedet farvet grønt i demo -videoen. Som det fremgår af demovideoen, registrerer computersynsystemet med succes, om operatøren tager en boremaskine.

Trin 1: Hardware

Segmentering
Segmentering

Jeg bruger træ (fra Home Depot) til at danne en understøtningsstruktur. Jeg monterede derefter en Microsoft XBOX 360 Kinect Sensor (fra Amazon) på understøttelsesstrukturen for at overvåge aktiviteten på jorden.

Trin 2: Segmentering

Et eksempel bestående af et RGB -billede, et dybdebillede og et billede af det ekstraherede objekt vises.

Det er udfordrende for en computersynsalgoritme at afgøre, om operatørens hånd holder en drill fra RGB -billedet alene. Men med dybdeoplysningerne er problemet lettere.

Min segmenteringsalgoritme sætter farven på en pixel på RGB -billedet til sort, hvis dens tilsvarende dybde er uden for et foruddefineret område. Dette gør det muligt for mig at segmentere det objekt, der afhentes.

Trin 3: Klassificering

Jeg indsamler data ved at videofilme mig selv med en boremaskine/vinkehænder separat. Jeg bruger derefter teknikken til transfer learning til at indstille et VGG neuralt netværk, der er forududdannet ved hjælp af ImageNet. Men resultatet er ikke godt. Måske ligner de ekstraherede billeder ikke de naturlige billeder i ImageNet. Derfor træner jeg et konvolutionsneutralt netværk ved hjælp af de ekstraherede billeder fra bunden. Resultatet er ret godt. Klassificeringsnøjagtigheden er ~ 95% på valideringssættet. Et uddrag af modellen findes i.py -filen.

Trin 4: Hav det sjovt og vær sikker

2000

Hver dag får omkring 2.000 amerikanske arbejdstagere jobrelaterede øjenskader, der kræver medicinsk behandling.

60%

Næsten 60% tilskadekomne arbejdere havde ikke øjenbeskyttelse på ulykkestidspunktet eller havde den forkerte øjenbeskyttelse på for arbejdet.

God fornøjelse og vær sikker

Sikkerhed bør altid komme først. Mit hjerte synker, når jeg hører om ulykker med elværktøj. Jeg håber, at denne artikel kan øge bevidstheden om, at kunstig intelligens kan tilbyde os et ekstra beskyttelsesniveau.

God fornøjelse med at lave ting og vær sikker!

Anbefalede: