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 сфере производства, промышленной автоматизации, аэрокосмической промышленности, телекоммуникаций и энергетики, в своей повседневной деятельности зависят от устаревших систем. Однако обслуживание этих старых систем часто сопряжено с высокими затратами и техническими трудностями. Несмотря на это, основная причина, по которой компании продолжают использовать устаревшие системы, заключается в том, что они глубоко внедрены в их рабочие процессы.
Почти две трети компаний тратят более 2 миллионов долларов на обслуживание и модернизацию устаревших систем. Эти старые системы были созданы для другого времени, когда автоматизация и аналитика в режиме реального времени не были приоритетом. Предприятия полагались на ручные процессы или устаревшие инструменты мониторинга, что приводило к неэффективности и повышению операционных рисков. В результате многие компании застряли с этими устаревшими системами, не имея возможности легко перейти на более современные решения без существенных 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, можно использовать для обнаружения 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 превратить их в цифровые не всегда просто. Модернизация таких систем важна для повышения эффективности и снижения рисков. Вот некоторые технические и экологические проблемы, с которыми сталкиваются предприятия при обновлении устаревших систем:
Во многих старых машинах используются аналоговые циферблаты, счетчики и манометры, которые невозможно подключить к цифровым системам. Решения Vision AI позволяют использовать камеры для мониторинга этих устройств, а изображения могут обрабатываться в режиме реального времени для преобразования показаний в цифровые записи для удобства отслеживания и отчетности.
Одно из преимуществ использования компьютерного зрения заключается в том, что проблемы в работе могут быть обнаружены практически мгновенно. В чрезвычайных ситуациях автоматические оповещения могут уведомить 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. Имея на 22 % меньше параметров, чем YOLOv8m, YOLO11m достигает более высокой средней точности (mAP) на наборе данных COCO.
Проще говоря, YOLO11 может обнаруживать 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 отслеживания 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 отличаться в зависимости от таких факторов, как тип манометра, условия окружающей среды, угол или качество полученных изображений. В зависимости от этих факторов могут вноситься коррективы для обеспечения точности показаний.
Многие поставщики коммунальных услуг по-прежнему используют механические счетчики для учета 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 обнаружения 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 отслеживать исторические тенденции потребления, выявлять аномалии и обнаруживать нарушения, такие как внезапные скачки или падения потребления, которые могут указывать на такие проблемы, как утечки или неисправные счетчики.
Старые системы, такие как промышленные блоки управления, мониторы электросетей и панели автоматизации заводов, полагаются на 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 несвоевременного реагирования.
YOLO11 может оптимизировать этот процесс за счет точной идентификации и отслеживания компонентов панели управления. Он может обнаружить 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 обнаружить 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 их, чтобы получить представление о том, как можно эффективно применять эту технологию.
Вот несколько способов, с помощью которых Vision AI оказывает положительное влияние на мониторинг унаследованных систем:
Тем временем вот некоторые соображения, которые следует иметь в виду:
Эффективный мониторинг устаревших систем не всегда требует замены существующего оборудования. Многие компании имеют дело 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. 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 GitHub, чтобы узнать об искусственном интеллекте, и ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты Vision AI. Интересуетесь такими инновациями, как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в сельском хозяйстве? Посетите страницы наших решений, чтобы узнать больше!
.webp)