26 марта 2025 г.
Узнайте, как Ultralytics YOLO11 может помочь предприятиям отслеживать устаревшие системы с помощью компьютерного зрения на базе ИИ, повышая эффективность и снижая затраты 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 приходят ИИ и компьютерное зрение, которые позволяют компьютерам понимать и анализировать визуальные данные. В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут использоваться для обнаружения и мониторинга устаревших систем, таких как счетчики и датчики.
В этой статье мы рассмотрим, как YOLO11 можно использовать для мониторинга устаревших систем, ее преимущества и как предприятия могут легко интегрировать ее в свои 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.
Помимо этого, компьютерное зрение является более экономичным вариантом. Настройка камер и внедрение системы искусственного интеллекта для анализа этих изображений является экономически эффективным по сравнению с традиционными обновлениями или методами ручного мониторинга. Вместо дорогостоящих обновлений инфраструктуры, модели Vision AI, такие как YOLO11, могут работать с существующим оборудованием, что делает модернизацию более доступной.
В настоящее время ИИ переживает бурный рост, и при внедрении решения на основе ИИ необходимо учитывать множество моделей и методов. Итак, вам может быть интересно, что делает такую модель, как YOLO11, такой особенной?
YOLO11 поддерживает различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и отслеживание объектов, и идеально подходит для мониторинга в реальном времени. Одним из ее ключевых преимуществ является способность эффективно работать на периферийных устройствах. Это означает, что она может обрабатывать данные локально, не полагаясь на надежное сетевое соединение или облачную инфраструктуру.
При развертывании YOLO11 на периферийных устройствах в заводских цехах или в промышленных средах со слабыми или ненадежными сетями обеспечивается непрерывный мониторинг в реальном времени без перерывов, что снижает потребность в дорогостоящих облачных решениях и делает его более доступным и практичным выбором для бизнеса.
Кроме того, YOLO11 известна своей превосходной производительностью с точки зрения точности и скорости по сравнению со своими предшественниками. Имея на 22% меньше параметров, чем YOLOv8m, YOLO11m достигает более высокой средней точности (mAP) на наборе данных COCO.
Проще говоря, YOLO11 может обнаруживать объекты точнее и быстрее, даже при меньшей вычислительной мощности. Это делает ее более эффективной для выявления проблем и мониторинга систем в режиме реального времени, при этом используя меньше ресурсов, что особенно полезно для устаревших систем.
Далее давайте рассмотрим несколько реальных вариантов использования, в которых YOLO11 автоматизирует процессы, используя компьютерное зрение для отслеживания и анализа показаний, и все это без необходимости модификации существующего оборудования.
Различные промышленные машины используют аналоговые датчики для измерения давления, температуры и уровня жидкости. Считывание показаний вручную занимает много времени и часто приводит к несоответствиям, особенно в крупных операциях. YOLO11 может улучшить эти процессы.
Вот более подробный обзор того, как обычно работает мониторинг аналоговых датчиков с использованием 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 зависят от механических счетчиков для отслеживания потребления воды, газа и электроэнергии. В некоторых случаях для сбора показаний требуются выезды на объекты, что занимает время и увеличивает затраты.
YOLO11 автоматизирует процесс мониторинга, используя компьютерное зрение для обнаружения и обрезки соответствующих частей циферблатов счетчика. Благодаря этому числовые значения на циферблате можно выделить, а OCR можно использовать для их считывания.
Используя данные, собранные с помощью компьютерного зрения, поставщики коммунальных услуг могут более эффективно анализировать структуру потребления. Интеграция анализа данных в процесс мониторинга помогает отслеживать исторические тенденции использования, выявлять аномалии и обнаруживать отклонения, 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, точно идентифицируя и отслеживая компоненты панели управления. Она может обнаруживать переключатели, этикетки и индикаторные лампы, а также определять их положение и состояние. Она может определить, отображают ли индикаторные лампы предупреждения или нормальную работу.
Например, если загорается предупреждающая лампочка, YOLO11 может немедленно обнаружить изменение, и операторы могут быть предупреждены, что позволит быстрее реагировать и снизить риск упустить из виду критические проблемы.
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 предприятия работают с устаревшим оборудованием, но Vision AI предлагает способ отслеживать производительность без внесения серьезных изменений.
YOLO11 делает это возможным, используя обнаружение объектов и другие задачи компьютерного зрения. Она может считывать показания датчиков, счетчиков и панелей управления с помощью камер для мониторинга в реальном времени без необходимости модификации системы. Модель плавно работает на периферийных устройствах, что делает ее отличным вариантом для отраслей с ограниченным подключением к облаку. Это позволяет предприятиям обрабатывать данные на месте и быстро решать оперативные вопросы.
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!
.webp)