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Kiwitron e i modelli Ultralytics YOLO per il rilevamento di pericoli industriali

Problema

Kiwitron aveva bisogno di un modo più intelligente per migliorare la sicurezza negli ambienti industriali, poiché i sistemi tradizionali rallentavano le operazioni.

Soluzione

Con Ultralytics YOLO, Kiwitron ha sviluppato KiwiEye, un sistema in tempo reale che rileva i pericoli fino a 30 metri di distanza, aumentando la sicurezza e l'efficienza.

Gli ambienti industriali sono ambienti affollati in cui carrelli elevatori e lavoratori operano spesso in stretta prossimità, il che può portare a problemi di sicurezza. Soluzioni come l'ultrawideband e il LiDAR erano inefficienti o disruptive, spingendo Kiwitron a cercare una soluzione migliore.

Per contrastare questo, Kiwitron ha sviluppato KiwiEye, una soluzione basata sull'intelligenza artificiale progettata per la sicurezza industriale. Con l'integrazione dei modelli Ultralytics YOLO, questo sistema rileva rapidamente i pericoli e aiuta gli operatori a rispondere in tempo reale. Fornisce anche informazioni come mappe di calore e segnalazioni di mancati incidenti, consentendo ai responsabili della sicurezza di identificare i rischi e migliorare efficacemente le misure di sicurezza.

Fig 1. Ecco KiwiEye

Migliorare la sicurezza nelle operazioni industriali con la vision AI

Kiwitron, un'azienda italiana specializzata in tecnologia industriale, si concentra sul miglioramento della sicurezza e dell'efficienza in settori come la logistica, l'agricoltura, la produzione e i macchinari pesanti. Nota per le sue soluzioni innovative, ha riconosciuto la necessità di un approccio più efficace alla sicurezza negli ambienti industriali. Quando i sistemi tradizionali si sono rivelati insufficienti, Kiwitron si è rivolta alla tecnologia basata sull'intelligenza artificiale per creare una soluzione di sicurezza più intelligente e affidabile.

La necessità di un rilevamento accurato dei pericoli negli ambienti industriali

Gli ambienti di lavoro industriali, dove macchinari pesanti e lavoratori coesistono, richiedono misure di sicurezza più elevate. Prevenire gli incidenti e mantenere operazioni fluide richiede un monitoraggio efficiente e immediato dei pericoli.

I metodi di sicurezza tradizionali, come i sistemi ultrawideband, si basavano sull'uso di tag da parte dei lavoratori, il che non era sempre pratico poiché non tutti utilizzavano costantemente i dispositivi richiesti. I sensori LiDAR, pur essendo in grado di rilevare oggetti, spesso mancavano della precisione necessaria per distinguere tra pericoli specifici, portando a rallentamenti non necessari.

Queste sfide creano lacune di sicurezza e inefficienze che interrompono i flussi di lavoro. Kiwitron ha identificato la necessità di una soluzione più avanzata, in grado di rilevare in tempo reale e distinguere tra pedoni, veicoli e segnali, fornendo al contempo avvisi chiari e utilizzabili agli operatori. La soluzione ideale di Kiwitron doveva anche soddisfare severi requisiti hardware, elaborare i dati rapidamente, adattarsi a vari contesti industriali e mantenere la produttività senza compromettere l'efficienza operativa.

KiwiEye: la soluzione di sicurezza basata sull'intelligenza artificiale di Kiwitron

Per superare queste sfide, Kiwitron ha integrato i modelli Ultralytics YOLO e la tecnologia all'avanguardia di rilevamento oggetti nel suo sistema di sicurezza, KiwiEye. Alimentato da YOLO, KiwiEye offre la velocità e l'accuratezza necessarie per il rilevamento dei pericoli in tempo reale negli ambienti industriali.

KiwiEye utilizza telecamere avanzate con modelli YOLO di Ultralytics per identificare elementi critici come pedoni, veicoli e segnali in tempo reale. Grazie agli acceleratori Coral, il sistema elabora le immagini rapidamente e con un ritardo minimo, consentendo agli operatori di rispondere immediatamente ai potenziali pericoli. A differenza dei sensori tradizionali, KiwiEye fornisce un rilevamento contestuale, distinguendo tra diversi oggetti e personalizzando gli avvisi in base al pericolo specifico.

Il design adattabile del sistema gli consente di funzionare senza problemi in vari ambienti industriali, da ampi magazzini a aree di lavoro ristrette. La sua struttura leggera si integra facilmente con l'hardware esistente, mantenendo al contempo prestazioni ad alta velocità. Combinando precisione, velocità e adattabilità, KiwiEye migliora la sicurezza preservando l'efficienza operativa, offrendo una soluzione innovativa per il rilevamento dei pericoli industriali.

Perché scegliere i modelli YOLO di Ultralytics?

Kiwitron ha scelto Ultralytics YOLO dopo aver testato vari modelli, tra cui MobileNet e SSD. YOLO si è distinto per la sua impareggiabile combinazione di velocità, precisione e compatibilità con hardware leggero come gli acceleratori Coral, rendendolo perfetto per applicazioni in tempo reale. 

Come ha spiegato il CTO di Kiwitron, “Quando abbiamo iniziato, YOLO era la soluzione migliore sul mercato per il rilevamento di oggetti. Ci ha permesso di raggiungere il nostro duplice obiettivo di sicurezza ed efficienza.” La sua adattabilità ha inoltre consentito a Kiwitron di personalizzare la propria soluzione per soddisfare le esigenze specifiche degli ambienti industriali.

Kiwitron raggiunge un rilevamento di pericoli a 30 metri con Ultralytics YOLO

L'integrazione dei modelli Ultralytics YOLO in KiwiEye ha migliorato significativamente la sicurezza e l'efficienza negli ambienti industriali. Il sistema rileva in modo affidabile i pericoli in tempo reale, identificando pedoni, veicoli e segnali con precisione, anche a distanze fino a 30 metri. Il CTO di Kiwitron ha commentato: “Abbiamo una soglia di FPS che garantisce che KiwiEye sia sufficientemente reattivo per prevenire incidenti. Con YOLO, possiamo rilevare oggetti fino a 30 metri di distanza mantenendo la velocità necessaria.”

Il sistema KiwiEye, in combinazione con i modelli Ultralytics YOLO, ha già compiuto notevoli progressi nella prevenzione di incidenti e quasi-incidenti. Sebbene le cifre esatte sulle vite salvate siano difficili da quantificare, il CEO di Kiwitron ha dichiarato: “Riceviamo regolarmente feedback da clienti che segnalano una riduzione degli incidenti sfiorati. In un caso, un cliente ci ha persino ringraziato per aver prevenuto un grave incidente.”

Il sistema fornisce inoltre ai responsabili della sicurezza dati preziosi attraverso mappe di calore e rapporti sui quasi-incidenti, aiutando a identificare le zone ad alto rischio e ad adeguare i protocolli di sicurezza. “È più della semplice prevenzione degli incidenti”, ha aggiunto il CEO di Kiwitron. “I dati che raccogliamo consentono ai clienti di apportare miglioramenti alla sicurezza basati sui dati, creando in definitiva un ambiente più sicuro.”

Andando oltre il raggiungimento degli obiettivi di performance, Ultralytics YOLO ha permesso a Kiwitron di innovare rapidamente. “L'uso di Ultralytics YOLO ci ha permesso di sviluppare rapidamente una soluzione stabile e ad alte prestazioni, ponendo al contempo le basi per futuri perfezionamenti”, ha sottolineato il CTO di Kiwitron.

I prossimi passi di Kiwitron con la vision AI e YOLO

L'uso del modello Ultralytics YOLO da parte di Kiwitron dimostra come la computer vision stia cambiando il modo in cui pensiamo alla sicurezza, passando dalla reazione ai problemi alla prevenzione degli stessi con soluzioni intelligenti e basate sui dati. Con l'avanzare della Vision AI, si aprono nuove possibilità, come il monitoraggio della conformità ai dispositivi di protezione individuale (DPI) e l'individuazione di ulteriori pericoli, rendendo i luoghi di lavoro più sicuri ed efficienti.

Grazie alla flessibilità e alle prestazioni di Ultralytics YOLO, Kiwitron è stata in grado di innovare con sicurezza, assicurando che le sue soluzioni siano al passo con le esigenze in continua evoluzione della sicurezza industriale.

Come ha affermato il CTO di Kiwitron, “È come il concetto della ruota. Voglio dire, ce l'hai già. Noi come comunità ce l'abbiamo già. Quindi, perché ricostruirla da zero?”

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Domande frequenti

Cosa sono i modelli YOLO di Ultralytics?

I modelli YOLO di Ultralytics sono architetture di computer vision sviluppate per analizzare dati visivi da immagini e input video. Questi modelli possono essere addestrati per attività quali rilevamento di oggetti, classificazione, stima della posa, tracciamento e segmentazione delle istanze. I modelli YOLO di Ultralytics includono:

  • Ultralytics YOLOv5
  • Ultralytics YOLOv8
  • Ultralytics YOLO11

Qual è la differenza tra i modelli YOLO di Ultralytics?

Ultralytics YOLO11 è l'ultima versione dei nostri modelli di Computer Vision. Proprio come le versioni precedenti, supporta tutte le attività di computer vision che la community di Vision AI ha imparato ad apprezzare di YOLOv8. Il nuovo YOLO11, tuttavia, offre prestazioni e accuratezza superiori, il che lo rende uno strumento potente e l'alleato perfetto per le sfide industriali del mondo reale.

Quale modello Ultralytics YOLO dovrei scegliere per il mio progetto?

Il modello che scegli di utilizzare dipende dai requisiti specifici del tuo progetto. È fondamentale tenere conto di fattori quali prestazioni, accuratezza ed esigenze di implementazione. Ecco una rapida panoramica:

  • Alcune delle caratteristiche principali di Ultralytics YOLOv8:
  1. Maturità e stabilità: YOLOv8 è un framework collaudato e stabile, con un'ampia documentazione e compatibilità con le versioni precedenti di YOLO, il che lo rende ideale per l'integrazione nei flussi di lavoro esistenti.
  2. Facilità d'uso: Con la sua configurazione intuitiva e l'installazione semplice, YOLOv8 è perfetto per team di tutti i livelli di competenza.
  3. Convenienza: Richiede meno risorse computazionali, il che lo rende un'ottima opzione per i progetti attenti al budget.
  • Alcune delle caratteristiche principali di Ultralytics YOLO11:
  1. Maggiore accuratezza: YOLO11 supera YOLOv8 nei benchmark, ottenendo una migliore accuratezza con meno parametri.
  2. Funzionalità avanzate: Supporta attività all'avanguardia come la stima della posa, il rilevamento degli oggetti e i bounding box orientati (OBB), offrendo una versatilità senza pari.
  3. Efficienza in tempo reale: Ottimizzato per applicazioni in tempo reale, YOLO11 offre tempi di inferenza più rapidi ed eccelle su dispositivi edge e attività sensibili alla latenza.
  4. Adattabilità: Grazie all'ampia compatibilità hardware, YOLO11 è adatto per l'implementazione su dispositivi edge, piattaforme cloud e GPU NVIDIA.

Di quale licenza ho bisogno?

I repository Ultralytics YOLO, come YOLOv5 e YOLO11, sono distribuiti con licenza AGPL-3.0 predefinita. Questa licenza approvata da OSI è pensata per studenti, ricercatori e appassionati, promuovendo la collaborazione aperta e richiedendo che qualsiasi software che utilizzi componenti AGPL-3.0 sia anch'esso open source. Sebbene ciò garantisca trasparenza e promuova l'innovazione, potrebbe non essere in linea con i casi d'uso commerciali.
Se il tuo progetto prevede l'integrazione di software e modelli AI di Ultralytics in prodotti o servizi commerciali e desideri evitare i requisiti open source di AGPL-3.0, una Licenza Enterprise è l'ideale.

I vantaggi della Licenza Enterprise includono:

  • Flessibilità commerciale: Modifica e integra il codice sorgente e i modelli Ultralytics YOLO in prodotti proprietari senza aderire al requisito AGPL-3.0 di rendere open source il tuo progetto.
  • Sviluppo proprietario: Ottieni la piena libertà di sviluppare e distribuire applicazioni commerciali che includono codice e modelli Ultralytics YOLO.

Per garantire un'integrazione perfetta ed evitare i vincoli di AGPL-3.0, richiedi una Licenza Enterprise Ultralytics utilizzando il modulo fornito. Il nostro team ti assisterà nell'adattare la licenza alle tue esigenze specifiche.

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