AI Aids Eyes (კომპიუტერული ხედვის სისტემა ოპერატორებს შეახსენებს უსაფრთხოების სათვალეების ტარებას): 4 ნაბიჯი

2024 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-30 10:16

აქ არის სისტემის დემო ვერსია. როდესაც სისტემა აღმოაჩენს, რომ საბურღი აყვანილია, ის ავტომატურად გასცემს უსაფრთხოების სათვალეების გაფრთხილებას. უსაფრთხოების სათვალეების გაფრთხილებების არსებობისთვის, RGB გამოსახულების საზღვარი დემო ვიდეოში წითლად არის შეღებილი. როდესაც სისტემა აღმოაჩენს, რომ საბურღი არ არის აყვანილი, ის არ გასცემს უსაფრთხოების სათვალეების გაფრთხილებას. უსაფრთხოების სათვალეების გაფრთხილების არარსებობის მიზნით, RGB გამოსახულების საზღვარი დემო ვიდეოში მწვანეა. როგორც დემო ვიდეოშია ნაჩვენები, კომპიუტერული ხედვის სისტემა წარმატებით ამოიცნობს აიღებს თუ არა ოპერატორი საბურღს.

ნაბიჯი 1: აპარატურა

მე ვიყენებ ხეს (საწყისი დეპოდან) დამხმარე სტრუქტურის შესაქმნელად. შემდეგ ვამონტაჟებ Microsoft XBOX 360 Kinect სენსორს (ამაზონიდან) დამხმარე სტრუქტურაზე, რათა მონიტორინგი გავუწიო საქმიანობას ადგილზე.

ნაბიჯი 2: სეგმენტირება

ნაჩვენებია მაგალითი, რომელიც შედგება RGB გამოსახულების, სიღრმისეული სურათისა და მოპოვებული ობიექტის გამოსახულებისგან.

კომპიუტერული ხედვის ალგორითმისთვის რთულია იმის დადგენა, უჭირავს თუ არა ოპერატორს ხელი საბურღი მხოლოდ RGB გამოსახულებიდან. თუმცა, სიღრმისეული ინფორმაციის წყალობით, პრობლემა უფრო ადვილია.

ჩემი სეგმენტაციის ალგორითმი ადგენს პიქსელის ფერს RGB გამოსახულებაზე შავზე, თუ მისი შესაბამისი სიღრმე წინასწარ განსაზღვრული დიაპაზონის მიღმაა. ეს მაძლევს საშუალებას ავაგროვო აღებული ობიექტი.

ნაბიჯი 3: კლასიფიკაცია

მე ვაგროვებ მონაცემებს ვიდეოჩანაწერით, როცა ცალკე ვატარებ საბურღს/ვიქნევ ხელებს. შემდეგ ვიყენებ სწავლების გადაცემის ტექნიკას VGG ნერვული ქსელის დასარეგულირებლად, რომელიც წინასწარ არის გაწვრთნილი ImageNet– ის გამოყენებით. მაგრამ შედეგი არ არის კარგი. ალბათ მოპოვებული სურათები არ ჰგავს ImageNet– ის ბუნებრივ სურათებს. ამიტომ, მე ვვარჯიშობ კონვოლუციურ ნეიტრალურ ქსელში ნულიდან ამოღებული სურათების გამოყენებით. შედეგი საკმაოდ კარგია. კლასიფიკატორის სიზუსტე არის ~ 95% ვალიდაციის კომპლექტზე. მოდელის ნაწყვეტი მოცემულია.py ფაილში.

ნაბიჯი 4: გაერთეთ და იყავით უსაფრთხო

2000

ყოველდღიურად დაახლოებით 2,000 ამერიკელი თანამშრომელი განიცდის სამსახურთან დაკავშირებულ თვალის დაზიანებებს, რომლებიც საჭიროებენ სამედიცინო მკურნალობას.

60%

შემთხვევის დროს დაშავებული მუშების თითქმის 60% -ს არ ეცვათ თვალის დაცვა ან არ ეცვათ თვალის დაცვა ამ სამუშაოსთვის.

გაერთეთ და იყავით უსაფრთხოდ

უსაფრთხოება ყოველთვის პირველ რიგში უნდა იყოს. გული მწყდება, როდესაც მესმის ავარიების შესახებ, რომლებიც დაკავშირებულია ელექტრო ინსტრუმენტებთან. ვიმედოვნებ, რომ ამ სტატიამ შეიძლება გაზარდოს ცნობიერება, რომ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შემოგვთავაზოს დაცვის დამატებითი დონე.

გაერთეთ ნივთების დამზადებით და იყავით უსაფრთხოდ!