Kiwitron aveva bisogno di un modo più intelligente per migliorare la sicurezza sui pavimenti industriali, poiché i sistemi tradizionali rallentavano le operazioni.
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.
I pavimenti industriali sono ambienti molto frequentati, dove i carrelli elevatori e i lavoratori operano spesso in prossimità, con conseguenti problemi di sicurezza. Soluzioni come la banda ultralarga e il LiDAR si sono rivelate inefficienti o dannose, spingendo Kiwitron a cercare una soluzione migliore.
Per contrastare questa situazione, Kiwitron ha sviluppato KiwiEye, una soluzione AI progettata per la sicurezza industriale. Grazie all'integrazione dei modelli Ultralytics YOLO, questo sistema rileva rapidamente i pericoli e aiuta gli operatori a reagire in tempo reale. Fornisce inoltre informazioni come mappe di calore e rapporti sui quasi incidenti, consentendo ai responsabili della sicurezza di identificare i rischi e migliorare efficacemente le misure di sicurezza.
Kiwitron, azienda italiana specializzata in tecnologie industriali, si concentra sul miglioramento della sicurezza e dell'efficienza in settori quali la logistica, l'agricoltura, la produzione e i macchinari pesanti. Conosciuta per le sue soluzioni innovative, ha riconosciuto la necessità di un approccio più efficace alla sicurezza sui pavimenti industriali. Quando i sistemi tradizionali si sono rivelati insufficienti, Kiwitron si è rivolta alla tecnologia AI per creare una soluzione di sicurezza più intelligente e affidabile.
Gli spazi di lavoro industriali, dove coesistono macchinari pesanti e lavoratori, richiedono misure di sicurezza più severe. La prevenzione degli incidenti e il mantenimento di un'attività regolare richiedono un monitoraggio efficiente e in loco dei pericoli.
I metodi di sicurezza tradizionali, come i sistemi a banda ultralarga, si basavano sul fatto che i lavoratori indossassero dei cartellini, il che non era sempre pratico poiché non tutti utilizzavano costantemente i dispositivi richiesti. I sensori LiDAR, pur essendo in grado di rilevare gli oggetti, spesso non avevano la precisione necessaria per distinguere i pericoli specifici, causando inutili rallentamenti.
Queste sfide creano lacune nella sicurezza e inefficienze che interrompono i flussi di lavoro. Kiwitron ha individuato la necessità di una soluzione più avanzata, in grado di rilevare in tempo reale i pedoni, i veicoli e la segnaletica, e di fornire agli operatori avvisi chiari e mirati. La soluzione ideale per Kiwitron doveva inoltre soddisfare requisiti hardware rigorosi, elaborare rapidamente i dati, adattarsi a vari contesti industriali e mantenere la produttività senza compromettere l'efficienza operativa.
Per superare queste sfide, Kiwitron ha integrato i modelli YOLO di Ultralytics e la tecnologia di rilevamento degli oggetti all'avanguardia nel suo sistema di sicurezza, KiwiEye. Grazie a YOLO, KiwiEye offre la velocità e la precisione necessarie per il rilevamento dei pericoli in tempo reale negli ambienti industriali.
KiwiEye utilizza telecamere avanzate con modelli Ultralytics YOLO per identificare in tempo reale elementi critici come pedoni, veicoli e segnali. 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 offre un rilevamento consapevole del contesto, distinguendo tra diversi oggetti e personalizzando gli avvisi in base al pericolo specifico.
Il design adattabile del sistema gli consente di operare senza problemi in diversi ambienti industriali, dagli ampi magazzini alle aree di lavoro ristrette. La sua struttura leggera si integra perfettamente con l'hardware esistente, pur mantenendo 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.
Kiwitron ha scelto Ultralytics YOLO dopo aver testato vari modelli, tra cui MobileNet e SSD. YOLO si è distinto per l'impareggiabile combinazione di velocità, precisione e compatibilità con hardware leggero come gli acceleratori Coral, che lo rendono perfetto per le applicazioni in tempo reale.
Come ha spiegato il CTO di Kiwitron, "All'epoca in cui abbiamo iniziato, YOLO era il migliore sul mercato per il rilevamento degli oggetti. Ci ha permesso di raggiungere il nostro duplice obiettivo di sicurezza ed efficienza". La sua adattabilità ha permesso a Kiwitron di personalizzare la propria soluzione per soddisfare le esigenze specifiche degli ambienti industriali.
L'integrazione dei modelli Ultralytics YOLO in KiwiEye ha migliorato in modo significativo la sicurezza e l'efficienza delle aree industriali. Il sistema rileva in modo affidabile i pericoli in tempo reale, identificando con precisione pedoni, veicoli e cartelli, anche a distanze di 30 metri. Il CTO di Kiwitron ha commentato: "Abbiamo una soglia di FPS che garantisce che KiwiEye sia abbastanza reattivo da prevenire gli incidenti. Con YOLO, possiamo rilevare oggetti fino a 30 metri di distanza mantenendo la velocità necessaria".
Il sistema KiwiEye, in combinazione con i modelli YOLO di Ultralytics, ha già fatto notevoli passi avanti nella prevenzione degli incidenti e dei quasi incidenti. Sebbene sia difficile quantificare le cifre esatte delle vite salvate, l'amministratore delegato di Kiwitron ha dichiarato: "Riceviamo regolarmente feedback dai clienti che riferiscono di una riduzione degli incidenti sfiorati. In un caso, un cliente ci ha addirittura ringraziato per aver evitato 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. "Non si tratta solo di prevenzione degli incidenti", ha aggiunto l'amministratore delegato di Kiwitron. "I dati che raccogliamo consentono ai clienti di apportare miglioramenti alla sicurezza basati sui dati, creando in definitiva un ambiente più sicuro".
Oltre a raggiungere gli 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 performante, ponendo al contempo le basi per futuri perfezionamenti", ha sottolineato il CTO di Kiwitron.
L'uso del modello YOLO di Ultralytics da parte di Kiwitron dimostra come la computer vision stia cambiando il modo di concepire la sicurezza, passando dalla reazione ai problemi alla prevenzione con soluzioni intelligenti e basate sui dati. Con il progredire della Vision AI, si aprono nuove possibilità, come il monitoraggio della conformità dei 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 fiducia, assicurando che le sue soluzioni fossero al passo con le esigenze in continua evoluzione della sicurezza industriale.
Come ha detto il CTO di Kiwitron, "è come il concetto di ruota. Voglio dire, ce l'avete già. Noi l'abbiamo già come comunità. Quindi, perché ricostruirla da zero?".
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I modelli Ultralytics YOLO sono architetture di visione artificiale sviluppate per analizzare i dati visivi provenienti da immagini e video. Questi modelli possono essere addestrati per compiti quali il rilevamento di oggetti, la classificazione, la stima della posa, il tracciamento e la segmentazione di istanze:
Ultralytics YOLO11 è l'ultima versione dei nostri modelli di computer vision. Come le versioni precedenti, supporta tutti i compiti di computer vision che la comunità di Vision AI ha imparato ad apprezzare con YOLOv8. Il nuovo YOLO11, tuttavia, è dotato di maggiori prestazioni e precisione, che lo rendono uno strumento potente e l'alleato perfetto per le sfide del mondo reale.
Il modello che si sceglie di utilizzare dipende dai requisiti specifici del progetto. È fondamentale tenere conto di fattori quali le prestazioni, l'accuratezza e le esigenze di distribuzione. Ecco una rapida panoramica:
I repository YOLO di Ultralytics, come YOLOv5 e YOLO11, sono distribuiti di default sotto la licenza AGPL-3.0. Questa licenza, approvata dall'OSI, è pensata per gli studenti, i ricercatori e gli appassionati. Questa licenza approvata dall'OSI è pensata per studenti, ricercatori e appassionati, promuove la collaborazione aperta e richiede che qualsiasi software che utilizzi componenti AGPL-3.0 sia anche open-sourced. Sebbene garantisca trasparenza e promuova l'innovazione, potrebbe non essere in linea con i casi d'uso commerciali.
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