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Kiwitron & Ultralytics YOLO für die industrielle Gefahrenerkennung

Problem

Kiwitron benötigte eine intelligentere Möglichkeit, die Sicherheit auf Industrieböden zu verbessern, da traditionelle Systeme den Betrieb verlangsamten.

Lösung

Mit Ultralytics YOLO hat Kiwitron KiwiEye entwickelt, ein Echtzeitsystem, das Gefahren in bis zu 30 Metern Entfernung erkennt und so die Sicherheit und Effizienz erhöht.

Industrielle Hallenböden sind stark frequentierte Umgebungen, in denen Gabelstapler und Arbeiter oft eng beieinander arbeiten, was zu Sicherheitsbedenken führen kann. Lösungen wie Ultrabreitband und LiDAR waren entweder ineffizient oder störend, was Kiwitron dazu veranlasste, nach einer besseren Lösung zu suchen.

Um dem entgegenzuwirken, entwickelte Kiwitron KiwiEye, eine KI-gestützte Lösung für die industrielle Sicherheit. Durch die Integration von Ultralytics YOLO erkennt dieses System schnell Gefahren und hilft den Betreibern, in Echtzeit zu reagieren. Es bietet auch Einblicke wie Heatmaps und Berichte über Beinaheunfälle, die es Sicherheitsmanagern ermöglichen, Risiken zu erkennen und Sicherheitsmaßnahmen effektiv zu verbessern.

Abb. 1. Meet KiwiEye

Verbesserung der Sicherheit in industriellen Abläufen mit Vision AI

Kiwitron, ein italienisches Unternehmen, das sich auf Industrietechnik spezialisiert hat, konzentriert sich auf die Verbesserung von Sicherheit und Effizienz in Branchen wie Logistik, Landwirtschaft, Fertigung und Schwermaschinen. Bekannt für seine innovativen Lösungen, erkannte das Unternehmen die Notwendigkeit eines effektiveren Ansatzes für die Sicherheit auf Industrieböden. Als traditionelle Systeme nicht mehr ausreichten, wandte sich Kiwitron der KI-gestützten Technologie zu, um eine intelligentere und zuverlässigere Sicherheitslösung zu entwickeln.

Die Notwendigkeit einer genauen Erkennung von Gefahren auf Industrieböden

Industrielle Arbeitsbereiche, in denen schwere Maschinen und Arbeiter zusammenarbeiten, erfordern erhöhte Sicherheitsmaßnahmen. Die Vermeidung von Unfällen und die Aufrechterhaltung reibungsloser Abläufe erfordern eine effiziente und sofortige Gefahrenverfolgung.

Herkömmliche Sicherheitsmethoden, wie z. B. Ultrabreitbandsysteme, setzten voraus, dass die Arbeiter Markierungen trugen, was nicht immer praktikabel war, da nicht jeder die erforderlichen Geräte konsequent verwendete. LiDAR-Sensoren können zwar Objekte detect , sind aber oft nicht genau genug, um zwischen bestimmten Gefahren zu unterscheiden, was zu unnötigen Verlangsamungen führt.

Diese Herausforderungen führen zu Sicherheitslücken und Ineffizienzen, die Arbeitsabläufe stören. Kiwitron erkannte den Bedarf an einer fortschrittlicheren Lösung - einer Lösung, die in der Lage ist, Echtzeit-Erkennung durchzuführen, die zwischen Fußgängern, Fahrzeugen und Schildern unterscheiden und gleichzeitig klare, umsetzbare Warnmeldungen an die Bediener liefern kann. Die ideale Lösung von Kiwitron musste auch strenge Hardwareanforderungen erfüllen, Daten schnell verarbeiten, sich an verschiedene industrielle Umgebungen anpassen und die Produktivität aufrechterhalten, ohne die betriebliche Effizienz zu beeinträchtigen.

KiwiEye: Die KI-gestützte Sicherheitslösung von Kiwitron

Um diese Herausforderungen zu meistern, integrierte Kiwitron die YOLO Ultralytics und die modernste Technologie zur Objekterkennung in sein Sicherheitssystem KiwiEye. KiwiEye, das auf YOLO basiert, liefert die Geschwindigkeit und Genauigkeit, die für die Echtzeit-Gefahrenerkennung in industriellen Umgebungen erforderlich sind.

KiwiEye verwendet fortschrittliche Kameras mit Ultralytics YOLO , um kritische Elemente wie Fußgänger, Fahrzeuge und Schilder in Echtzeit zu erkennen. Mit Coral-Beschleunigern verarbeitet das System Bilder schnell und mit minimaler Verzögerung, so dass die Bediener sofort auf potenzielle Gefahren reagieren können. Im Gegensatz zu herkömmlichen Sensoren bietet KiwiEye eine kontextabhängige Erkennung, die zwischen verschiedenen Objekten unterscheidet und die Warnungen an die jeweilige Gefahr anpasst.

Das anpassungsfähige Design des Systems ermöglicht einen nahtlosen Einsatz in verschiedenen industriellen Umgebungen, von geräumigen Lagerhallen bis hin zu beengten Arbeitsbereichen. Seine leichte Struktur lässt sich reibungslos in bestehende Hardware integrieren und gleichzeitig eine hohe Leistung aufrechterhalten. Durch die Kombination von Präzision, Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit verbessert KiwiEye die Sicherheit und erhält gleichzeitig die betriebliche Effizienz, wodurch eine innovative Lösung für die Gefahrenerkennung in der Industrie geboten wird.

Warum dieYOLO Ultralytics ?

Kiwitron entschied sich für Ultralytics YOLO , nachdem verschiedene Modelle, darunter MobileNet und SSD, getestet worden waren. YOLO zeichnete sich durch seine unübertroffene Kombination aus Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kompatibilität mit leichtgewichtiger Hardware wie Coral-Beschleunigern aus und ist damit perfekt für Echtzeitanwendungen geeignet. 

Der CTO von Kiwitron erklärt: "Als wir anfingen, war YOLO das Beste, was es auf dem Markt für Objekterkennung gab. Es ermöglichte uns, unsere beiden Ziele Sicherheit und Effizienz zu erreichen." Die Anpassungsfähigkeit von YOLO ermöglichte es Kiwitron außerdem, seine Lösung an die besonderen Anforderungen von Industrieumgebungen anzupassen.

Kiwitron erreicht 30-Meter-Gefahrenerkennung mit Ultralytics YOLO

Die Integration von Ultralytics YOLO Modelle in KiwiEye hat die Sicherheit und Effizienz in Industriehallen erheblich verbessert. Das System erkennt zuverlässig Gefahren in Echtzeit und identifiziert Fußgänger, Fahrzeuge und Schilder mit hoher Genauigkeit, selbst bei Entfernungen von bis zu 30 Metern. Kiwitrons CTO kommentiert: "Wir haben einen FPS-Schwellenwert, der sicherstellt, dass das KiwiEye schnell genug reagiert, um Unfälle zu vermeiden. Mit YOLO können wir Objekte in einer Entfernung von bis zu 30 Metern detect und dabei die erforderliche Geschwindigkeit beibehalten."

Das KiwiEye-System hat in Kombination mit denYOLO Ultralytics bereits spürbare Fortschritte bei der Vermeidung von Unfällen und Beinaheunfällen gemacht. Genaue Zahlen über gerettete Leben sind zwar schwer zu beziffern, aber der CEO von Kiwitron teilte mit: "Wir erhalten regelmäßig Rückmeldungen von Kunden, die von weniger Beinahe-Unfällen berichten. In einem Fall hat sich ein Kunde sogar dafür bedankt, dass wir einen schweren Unfall verhindert haben."

Das System liefert Sicherheitsverantwortlichen auch wertvolle Daten durch Heatmaps und Beinaheunfallberichte, die helfen, Zonen mit hohem Risiko zu identifizieren und Sicherheitsprotokolle anzupassen. “Es ist mehr als nur Unfallverhütung”, fügte der CEO von Kiwitron hinzu. “Die Daten, die wir sammeln, ermöglichen es den Kunden, datengestützte Sicherheitsverbesserungen vorzunehmen und letztendlich eine sicherere Umgebung zu schaffen.”

Ultralytics YOLO ging noch einen Schritt weiter und ermöglichte Kiwitron über die Erfüllung der Leistungsziele hinaus eine schnelle Innovation. "Der Einsatz von Ultralytics YOLO hat es uns ermöglicht, schnell eine stabile, leistungsstarke Lösung zu entwickeln und gleichzeitig eine Grundlage für künftige Verbesserungen zu schaffen", betonte der CTO von Kiwitron.

Die nächsten Schritte von Kiwitron mit Vision AI und YOLO

Der Einsatz desYOLO von Ultralytics durch Kiwitron zeigt, wie Computer Vision die Art und Weise verändert, wie wir über Sicherheit denken - von der Reaktion auf Probleme hin zu deren Vermeidung mit intelligenten, datengesteuerten Lösungen. Mit den Fortschritten der KI eröffnen sich neue Möglichkeiten, wie die Überwachung der Einhaltung der persönlichen Schutzausrüstung (PSA) und das Aufspüren zusätzlicher Gefahren, wodurch Arbeitsplätze sicherer und effizienter werden.

Dank der Flexibilität und Leistungsfähigkeit von Ultralytics YOLOkonnte Kiwitron selbstbewusst innovieren und sicherstellen, dass seine Lösungen mit den sich ständig ändernden Anforderungen der industriellen Sicherheit Schritt halten.

Wie der CTO von Kiwitron es formulierte: „Es ist wie mit dem Konzept des Rades. Ich meine, es ist bereits vorhanden. Wir als Gemeinschaft haben es bereits. Warum sollte man es also von Grund auf neu aufbauen?“

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Häufig gestellte Fragen

Was sind dieYOLO Ultralytics ?

Ultralytics YOLO sind Computer-Vision-Architekturen, die für die Analyse visueller Daten aus Bildern und Videoeingaben entwickelt wurden. Diese Modelle können für Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung, Posenschätzung, Verfolgung und Instanzsegmentierung trainiert werdenUltralytics YOLO umfassen:

  • Ultralytics YOLOv5
  • Ultralytics YOLOv8
  • Ultralytics YOLO11

Was ist der Unterschied zwischen den Ultralytics YOLO ?

Ultralytics YOLO11 ist die neueste Version unserer Computer Vision Modelle. Genau wie seine Vorgängerversionen unterstützt es alle Computer-Vision-Aufgaben, die die Vision AI-Gemeinschaft an YOLOv8 zu schätzen gelernt hat. Das neue YOLO11 verfügt jedoch über eine höhere Leistung und Genauigkeit, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug und dem perfekten Verbündeten für reale Herausforderungen in der Industrie macht.

Welches Ultralytics YOLO sollte ich für mein Projekt wählen?

Welches Modell Sie verwenden sollten, hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab. Es ist wichtig, Faktoren wie Leistung, Genauigkeit und Bereitstellungsanforderungen zu berücksichtigen. Hier ist ein kurzer Überblick:

  • Einige der wichtigsten Funktionen von Ultralytics YOLOv8:
  1. Ausgereiftheit und Stabilität: YOLOv8 ist ein bewährtes, stabiles Framework mit umfangreicher Dokumentation und Kompatibilität mit früheren YOLO , wodurch es sich ideal in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lässt.
  2. Einfacher Gebrauch: Mit seinem einsteigerfreundlichen Aufbau und der unkomplizierten Installation ist YOLOv8 perfekt für Teams aller Erfahrungsstufen geeignet.
  3. Kosteneffizienz: Es benötigt weniger Rechenressourcen und ist somit eine gute Option für budgetbewusste Projekte.
  • Einige der wichtigsten Funktionen von Ultralytics YOLO11:
  1. Höhere Genauigkeit: YOLO11 übertrifft YOLOv8 in Benchmarks und erreicht eine bessere Genauigkeit mit weniger Parametern.
  2. Erweiterte Funktionen: Es unterstützt hochmoderne Aufgaben wie Pose-Schätzung, Objektverfolgung und Oriented Bounding Boxes (OBB) und bietet unübertroffene Vielseitigkeit.
  3. Echtzeit-Effizienz: YOLO11 wurde für Echtzeitanwendungen optimiert und bietet kürzere Inferenzzeiten sowie hervorragende Ergebnisse bei Edge Devices und latenzempfindlichen Aufgaben.
  4. Anpassungsfähigkeit: Dank der breiten Hardwarekompatibilität eignet sich YOLO11 für den Einsatz auf Edge-Geräten, Cloud-Plattformen und NVIDIA

Welche Lizenz benötige ich?

DieYOLO Ultralytics , wie YOLOv5 und YOLO11, werden standardmäßig unter der AGPL-3.0 vertrieben. Diese von der OSI genehmigte Lizenz ist für Studenten, Forscher und Enthusiasten gedacht. Sie fördert die offene Zusammenarbeit und verlangt, dass jede Software, die AGPL-3.0 verwendet, auch als Open Source angeboten wird. Dies gewährleistet zwar Transparenz und fördert die Innovation, ist aber möglicherweise nicht mit kommerziellen Anwendungsfällen vereinbar.
Wenn Ihr Projekt die Einbettung von Ultralytics Software und KI-Modellen in kommerzielle Produkte oder Dienstleistungen vorsieht und Sie die Open-Source-Anforderungen der AGPL-3.0 umgehen möchten, ist eine Unternehmenslizenz ideal.

Vorteile der Enterprise-Lizenz:

  • Kommerzielle Flexibilität: Ändern Sie den Ultralytics YOLO und -Modelle und betten Sie sie in proprietäre Produkte ein, ohne die AGPL-3.0 zu erfüllen, Ihr Projekt als Open Source zu veröffentlichen.
  • Proprietäre Entwicklung: Sie erhalten die volle Freiheit, kommerzielle Anwendungen zu entwickeln und zu vertreiben, die Ultralytics YOLO und -Modelle enthalten.

Um eine nahtlose Integration zu gewährleisten und AGPL-3.0 zu vermeiden, fordern Sie eine Ultralytics Enterprise-Lizenz über das bereitgestellte Formular an. Unser Team wird Sie bei der Anpassung der Lizenz an Ihre speziellen Bedürfnisse unterstützen.

Leistungssteigerung mit Ultralytics YOLO

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