Kiwitron sử dụng Ultralytics YOLO để phát hiện các mối nguy công nghiệp từ khoảng cách 30m

Các nhà máy công nghiệp là những môi trường bận rộn nơi xe nâng và công nhân thường xuyên hoạt động ở khoảng cách gần, điều này có thể dẫn đến các mối lo ngại về an toàn. Các giải pháp như băng thông siêu rộng và LiDAR hoặc là kém hiệu quả hoặc gây gián đoạn, thúc đẩy Kiwitron tìm kiếm một giải pháp tốt hơn.

Để khắc phục điều này, Kiwitron đã phát triển KiwiEye, một giải pháp hỗ trợ bởi AI được thiết kế cho an toàn công nghiệp. Với việc tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO, hệ thống này phát hiện nhanh chóng các mối nguy hiểm và giúp người vận hành phản ứng trong thời gian thực. Nó cũng cung cấp thông tin chi tiết như heatmaps và các báo cáo về sự cố suýt va chạm, cho phép các quản lý an toàn xác định rủi ro và cải thiện các biện pháp an toàn một cách hiệu quả.

Hình 1. Giới thiệu KiwiEye

Link to this sectionTăng cường độ an toàn trong các hoạt động công nghiệp bằng AI thị giác#

Kiwitron, một công ty Ý chuyên về công nghệ công nghiệp, tập trung vào việc cải thiện độ an toàn và hiệu suất trong các ngành công nghiệp như logistics, nông nghiệp, sản xuất, và máy móc hạng nặng. Được biết đến với các giải pháp sáng tạo, họ nhận ra nhu cầu về một cách tiếp cận hiệu quả hơn đối với độ an toàn tại các nhà máy công nghiệp. Khi các hệ thống truyền thống không đáp ứng được yêu cầu, Kiwitron đã chuyển sang công nghệ điều khiển bằng AI để tạo ra một giải pháp an toàn thông minh và đáng tin cậy hơn.

Link to this sectionNhu cầu phát hiện chính xác các mối nguy hiểm trên sàn nhà máy công nghiệp#

Không gian làm việc công nghiệp, nơi máy móc hạng nặng và công nhân cùng tồn tại, đòi hỏi các biện pháp an toàn được nâng cao. Việc ngăn ngừa tai nạn và duy trì vận hành trơn tru đòi hỏi việc theo dõi các mối nguy hiểm một cách hiệu quả và ngay tại chỗ.

Các phương pháp an toàn truyền thống, như hệ thống băng thông siêu rộng, dựa vào việc công nhân đeo thẻ, điều này không phải lúc nào cũng khả thi vì không phải ai cũng luôn sử dụng các thiết bị được yêu cầu. Các cảm biến LiDAR, dù có khả năng phát hiện vật thể, thường thiếu độ chính xác để phân biệt giữa các mối nguy hiểm cụ thể, dẫn đến những sự chậm trễ không cần thiết.

Những thách thức này tạo ra các lỗ hổng an toàn và sự kém hiệu quả làm gián đoạn quy trình làm việc. Kiwitron đã xác định nhu cầu về một giải pháp tiên tiến hơn - một giải pháp có khả năng phát hiện thời gian thực có thể phân biệt giữa người đi bộ, phương tiện và biển báo trong khi vẫn đưa ra các cảnh báo rõ ràng, có thể hành động cho người vận hành. Giải pháp lý tưởng của Kiwitron cũng phải đáp ứng các yêu cầu khắt khe về phần cứng, xử lý dữ liệu nhanh chóng, thích ứng với nhiều môi trường công nghiệp khác nhau và duy trì năng suất mà không làm giảm hiệu quả vận hành.

Link to this sectionKiwiEye: Giải pháp an toàn hỗ trợ AI của Kiwitron#

Để vượt qua những thách thức này, Kiwitron đã tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO và công nghệ phát hiện vật thể tiên tiến vào hệ thống an toàn của họ, KiwiEye. Được hỗ trợ bởi YOLO, KiwiEye mang lại tốc độ và độ chính xác cần thiết cho việc phát hiện mối nguy hiểm trong thời gian thực trong môi trường công nghiệp.

KiwiEye sử dụng camera tiên tiến với các mô hình Ultralytics YOLO để xác định các yếu tố quan trọng như người đi bộ, phương tiện và biển báo trong thời gian thực. Với bộ tăng tốc Coral, hệ thống xử lý hình ảnh nhanh chóng và với độ trễ tối thiểu, cho phép người vận hành phản ứng ngay lập tức với các mối nguy hiểm tiềm ẩn. Khác với các cảm biến truyền thống, KiwiEye cung cấp khả năng phát hiện nhận thức ngữ cảnh, phân biệt giữa các vật thể khác nhau và tùy chỉnh cảnh báo cho từng mối nguy hiểm cụ thể.

Thiết kế thích ứng của hệ thống cho phép nó hoạt động trơn tru trong nhiều môi trường công nghiệp khác nhau, từ các kho hàng rộng rãi đến các khu vực làm việc hạn chế. Cấu trúc gọn nhẹ của nó tích hợp mượt mà với phần cứng hiện có trong khi duy trì hiệu suất tốc độ cao. Bằng cách kết hợp độ chính xác, tốc độ và khả năng thích ứng, KiwiEye cải thiện độ an toàn trong khi vẫn duy trì hiệu quả vận hành, mang đến một giải pháp sáng tạo cho việc phát hiện mối nguy hiểm công nghiệp.

Link to this sectionTại sao lại chọn các mô hình Ultralytics YOLO?#

Kiwitron đã chọn Ultralytics YOLO sau khi thử nghiệm nhiều mô hình khác nhau, bao gồm MobileNet và SSD. YOLO nổi bật nhờ sự kết hợp tuyệt vời giữa tốc độ, độ chính xác và khả năng tương thích với phần cứng nhẹ như bộ tăng tốc Coral, khiến nó trở nên hoàn hảo cho các ứng dụng thời gian thực.

Như CTO của Kiwitron đã giải thích: "Vào thời điểm chúng tôi bắt đầu, YOLO là tốt nhất trên thị trường cho việc phát hiện vật thể. Nó cho phép chúng tôi đáp ứng hai mục tiêu kép là an toàn và hiệu quả." Khả năng thích ứng của nó cũng cho phép Kiwitron tùy chỉnh giải pháp của mình để đáp ứng các nhu cầu độc đáo của môi trường công nghiệp.

Link to this sectionKiwitron đạt được khả năng phát hiện mối nguy hiểm ở khoảng cách 30 mét với Ultralytics YOLO#

Việc tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO vào KiwiEye đã cải thiện đáng kể độ an toàn và hiệu quả trên các nhà máy công nghiệp. Hệ thống phát hiện các mối nguy hiểm một cách đáng tin cậy trong thời gian thực, xác định người đi bộ, phương tiện và biển báo với độ chính xác cao, ngay cả ở khoảng cách lên tới 30 mét. CTO của Kiwitron nhận xét: "Chúng tôi có một ngưỡng FPS đảm bảo rằng KiwiEye đủ phản hồi để ngăn ngừa tai nạn. Với YOLO, chúng tôi có thể phát hiện các vật thể ở khoảng cách lên tới 30 mét trong khi vẫn duy trì tốc độ cần thiết."

Hệ thống KiwiEye, kết hợp với các mô hình Ultralytics YOLO, đã tạo ra những bước tiến đáng kể trong việc ngăn ngừa tai nạn và các tình huống suýt va chạm. Mặc dù rất khó để định lượng các con số chính xác về số mạng người được cứu, CEO của Kiwitron chia sẻ: "Chúng tôi thường xuyên nhận được phản hồi từ các khách hàng báo cáo về việc giảm thiểu các sự cố suýt va chạm. Trong một trường hợp, một khách hàng thậm chí đã cảm ơn chúng tôi vì đã ngăn chặn được một vụ tai nạn nghiêm trọng."

Hệ thống cũng cung cấp cho các quản lý an toàn dữ liệu quý giá thông qua heatmaps và các báo cáo về sự cố suýt va chạm, giúp xác định các khu vực rủi ro cao và điều chỉnh các giao thức an toàn. "Đây không chỉ là việc ngăn ngừa tai nạn," CEO của Kiwitron nói thêm. "Dữ liệu mà chúng tôi thu thập được cho phép khách hàng thực hiện các cải tiến an toàn dựa trên dữ liệu, cuối cùng tạo ra một môi trường an toàn hơn."

Tiến xa hơn nữa, ngoài việc đạt được các mục tiêu hiệu suất, Ultralytics YOLO đã cho phép Kiwitron đổi mới nhanh chóng. "Việc sử dụng Ultralytics YOLO cho phép chúng tôi phát triển nhanh chóng một giải pháp ổn định, hiệu năng cao đồng thời đặt nền móng cho những tinh chỉnh trong tương lai," CTO của Kiwitron nhấn mạnh.

Link to this sectionCác bước tiếp theo của Kiwitron với AI thị giác và YOLO#

Việc Kiwitron sử dụng mô hình Ultralytics YOLO cho thấy thị giác máy tính đang thay đổi cách chúng ta nghĩ về an toàn như thế nào - chuyển từ phản ứng với các vấn đề sang ngăn ngừa chúng bằng các giải pháp thông minh dựa trên dữ liệu. Khi AI thị giác tiến bộ, nó đang mở ra những khả năng mới, như giám sát việc tuân thủ Thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) và phát hiện các mối nguy hiểm bổ sung, giúp nơi làm việc an toàn và hiệu quả hơn.

Với sự linh hoạt và hiệu suất của Ultralytics YOLO, Kiwitron đã có thể đổi mới một cách tự tin, đảm bảo các giải pháp của mình theo kịp các yêu cầu luôn thay đổi của an toàn công nghiệp.

Như CTO của Kiwitron đã nói: "Nó giống như khái niệm về bánh xe vậy. Ý tôi là, bạn đã có nó rồi. Chúng ta đã có nó với tư cách là một cộng đồng. Vậy thì, tại sao lại phải xây dựng lại từ đầu."

Bạn tò mò về cách AI thị giác có thể chuyển đổi doanh nghiệp của bạn? Hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi, khám phá các giải pháp phù hợp với ngành của Ultralytics như thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe và sản xuất, và khám phá các tùy chọn cấp phép để bắt đầu ngay hôm nay!