26 марта 2025 г.
Узнайте, как Ultralytics YOLO11 может помочь компаниям контролировать устаревшие системы с помощью компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта, повышая эффективность и сокращая расходы на модернизацию.
.webp)
Многие предприятия, особенно в обрабатывающей промышленности, промышленной автоматизации, аэрокосмической отрасли, телекоммуникациях и энергетике, зависят от устаревших систем в своей повседневной деятельности. Однако обслуживание этих старых систем часто сопряжено с высокими затратами и техническими проблемами. Несмотря на это, основная причина, по которой компании продолжают использовать устаревшие системы, заключается в том, что они глубоко интегрированы в их рабочие процессы.
Почти две трети предприятий тратят более 2 миллионов долларов на поддержание и модернизацию устаревших систем. Эти старые системы были построены для другого времени, когда автоматизация и аналитика в реальном времени не были приоритетом. Раньше предприятия полагались на ручные процессы или устаревшие инструменты мониторинга, что приводило к неэффективности и более высоким операционным рискам. В результате многие предприятия оказываются в ловушке этих устаревших систем, не имея возможности легко перейти к более современным решениям без значительных сбоев.
Именно здесь на помощь могут прийти искусственный интеллект и компьютерное зрение, позволяющие компьютерам понимать и анализировать визуальные данные. В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 могут быть использованы для detect и мониторинга устаревших систем, таких как счетчики и датчики.
В этой статье мы расскажем о том, как YOLO11 можно использовать для мониторинга устаревших систем, о его преимуществах и о том, как предприятия могут легко интегрировать его в существующие рабочие процессы.
Устаревшие системы жизненно важны для многих отраслей, но их преобразование в цифровые системы не всегда просто. Модернизация этих систем важна для повышения эффективности и снижения рисков. Вот некоторые технические и экологические проблемы, с которыми сталкиваются предприятия при обновлении устаревших систем:
Многие устаревшие машины используют аналоговые циферблаты, счетчики и датчики, которые невозможно подключить к цифровым системам. Решения Vision AI могут использовать камеры для мониторинга этих устройств, а изображения могут обрабатываться в режиме реального времени для преобразования их показаний в цифровые записи для удобного отслеживания и отчетности.
Одним из преимуществ использования компьютерного зрения для этого является то, что операционные проблемы можно обнаружить почти мгновенно. В чрезвычайных ситуациях автоматические оповещения могут уведомлять операторов, когда значения превышают безопасные пределы.
Кроме того, компьютерное зрение - это более экономичный вариант. Установка камер и внедрение системы искусственного интеллекта для анализа этих изображений экономически выгодны по сравнению с традиционной модернизацией или ручными методами мониторинга. Вместо дорогостоящей модернизации инфраструктуры, модели ИИ Vision, такие как YOLO11 , могут работать с существующим оборудованием, что делает модернизацию более доступной.
В настоящее время искусственный интеллект переживает бум, и существует множество моделей и методов, которые необходимо учитывать при внедрении решений на основе искусственного интеллекта. Поэтому вы можете задаться вопросом, что делает такую модель, как YOLO11 , такой особенной?
YOLO11 поддерживает различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация объектов и отслеживание объектов, и идеально подходит для мониторинга в режиме реального времени. Одно из его ключевых преимуществ - способность эффективно работать на периферийных устройствах. Это означает, что он может обрабатывать данные локально, не завися от мощного сетевого соединения или облачной инфраструктуры.
В заводских цехах или в промышленных условиях со слабыми или ненадежными сетями развертывание YOLO11 на пограничных устройствах обеспечивает непрерывный мониторинг в реальном времени без перерывов, снижая потребность в дорогостоящих облачных решениях и делая их более доступным и практичным выбором для предприятий.
Кроме того, YOLO11 известен своей превосходной производительностью в плане точности и скорости по сравнению со своими предшественниками. Используя на 22 % меньше параметров, чем YOLOv8m, YOLO11m достигает более высокой средней точностиmAP) на наборе данных COCO .
Проще говоря, YOLO11 может detect объекты более точно и быстро, даже при меньшей вычислительной мощности. Это делает его более эффективным в обнаружении проблем и мониторинге систем в режиме реального времени, при этом используя меньше ресурсов, что особенно полезно для устаревших систем.
Далее мы рассмотрим несколько реальных примеров использования YOLO11 для автоматизации процессов с помощью компьютерного зрения для track и анализа показаний, причем без необходимости модификации существующего оборудования.
В различных промышленных машинах для измерения давления, температуры и уровня жидкости используются аналоговые манометры. Ручное снятие показаний занимает много времени и часто приводит к несоответствиям, особенно в крупномасштабных операциях. YOLO11 может улучшить эти процессы.
Вот более подробный обзор того, как обычно работает мониторинг аналоговых датчиков с помощью YOLO11 :
Хотя это общий метод, точные шаги могут варьироваться в зависимости от таких факторов, как тип датчика, условия окружающей среды, а также угол или качество захваченных изображений. Могут быть внесены корректировки для обеспечения точных показаний на основе этих переменных.
Многие поставщики коммунальных услуг по-прежнему используют механические счетчики для track потребления воды, газа и электроэнергии. В некоторых случаях для сбора показаний необходимо посещать объекты вручную, что занимает много времени и увеличивает расходы.
YOLO11 автоматизирует процесс контроля, используя компьютерное зрение для detect и обрезки соответствующих частей циферблатов счетчиков. Таким образом, можно выделить числовые значения на циферблате и использовать OCR для их считывания.
Благодаря данным, собранным с помощью компьютерного зрения, поставщики коммунальных услуг могут более эффективно анализировать структуру потребления. Интеграция аналитики данных в процесс мониторинга помогает track исторические тенденции потребления, выявлять аномалии и detect нарушения, такие как внезапные скачки или падения потребления, которые могут указывать на такие проблемы, как утечки или неисправные счетчики.
Устаревшие системы, такие как промышленные блоки управления, мониторы энергосистем и панели автоматизации производства, используют аналоговые панели управления с переключателями, кнопками и индикаторами для отображения состояния оборудования и кодов ошибок. Как правило, операторы проверяют эти панели вручную, что отнимает много времени и повышает риск задержки реагирования.
YOLO11 может оптимизировать этот процесс за счет точной идентификации и отслеживания компонентов панели управления. Он может detect переключатели, наклейки и индикаторные лампы, определить их положение и состояние. Он может определить, показывают ли индикаторы предупреждения или нормальную работу.
Например, если активируется предупреждающая лампочка, YOLO11 может немедленно detect изменения и оповестить операторов, что позволяет ускорить реакцию и снизить риск упустить критические моменты.
Компьютерное зрение — это практичный способ мониторинга устаревших систем без замены существующего оборудования. Однако, как и любая другая технология, оно имеет свои преимущества и ограничения. Давайте рассмотрим и то, и другое, чтобы лучше понять, как его можно эффективно применять.
Вот некоторые способы, которыми Vision AI положительно влияет на мониторинг устаревших систем:
Между тем, вот некоторые соображения, которые необходимо учитывать:
Эффективный мониторинг устаревших систем не всегда требует замены существующего оборудования. Многие компании имеют дело с устаревшим оборудованием, но Vision AI предлагает способ track производительность без внесения серьезных изменений.
YOLO11 делает это возможным, используя обнаружение объектов и другие задачи компьютерного зрения. Он может считывать показания датчиков, счетчиков и панелей управления с камерами для мониторинга в режиме реального времени без необходимости модификации системы. Модель отлично работает на периферийных устройствах, что делает ее подходящей для отраслей с ограниченной облачной связью. Это позволяет предприятиям обрабатывать данные на месте и быстро решать оперативные проблемы.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать об ИИ, и ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты Vision AI. Интересуетесь инновациями, такими как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в сельском хозяйстве? Посетите страницы наших решений, чтобы узнать больше!
