用于工业危险检测的 Kiwitron 和Ultralytics YOLO 模型

工业场所通常非常繁忙，叉车和工人在近距离内作业，这可能会导致安全问题。诸如超宽带和 激光雷达（LiDAR） 等解决方案效率低下或具有干扰性，促使 Kiwitron 寻找更好的解决方案。

为了解决这一问题，Kiwitron 开发了KiwiEye，这是一款专为工业安全设计的人工智能解决方案。该系统集成了Ultralytics YOLO 模型，可快速检测危险并帮助操作员实时应对。它还能提供热图和险情报告等见解，让安全管理人员能够有效识别风险并改进安全措施。

利用视觉 AI 提高工业运营的安全性

Kiwitron 是一家专注于 工业技术 的意大利公司，致力于提高 物流、农业、制造业 和重型机械等行业的安全性和效率。他们以其创新解决方案而闻名，并认识到需要一种更有效的方法来保障工业场所的安全性。当传统系统不足时，Kiwitron 转而采用 AI 驱动的技术来创建更智能、更可靠的安全解决方案。

工业地面上精确检测危险的需求

重型机械和工人共存的工业工作场所需要加强安全措施。为了防止事故并保持平稳运行，需要高效且现场的危险跟踪。

传统的安全方法（如超宽带系统）依赖于工人佩戴标签，但这并不总是切实可行，因为并不是每个人都会坚持使用所需的设备。激光雷达传感器虽然能够detect 物体，但往往缺乏区分特定危险的准确性，从而导致不必要的减速。

这些挑战造成了安全漏洞和效率低下，从而扰乱了工作流程。Kiwitron 意识到需要一种更先进的解决方案——一种能够实时检测的解决方案，可以区分行人、车辆和标志，同时向操作员提供清晰、可操作的警报。Kiwitron 的理想解决方案还必须满足严格的硬件要求，快速处理数据，适应各种工业环境，并在不影响运营效率的情况下保持生产力。

KiwiEye：Kiwitron 基于 AI 的安全解决方案

为了克服这些挑战，Kiwitron 在其安全系统 KiwiEye 中集成了Ultralytics YOLO 模型和尖端物体检测技术。在YOLO 的支持下，KiwiEye 提供了在工业环境中进行实时危险检测所需的速度和准确性。

KiwiEye 使用先进的摄像头和Ultralytics YOLO 模型来实时识别行人、车辆和标志等关键要素。通过Coral 加速器，系统可以快速处理图像，并将延迟降到最低，使操作人员能够立即对潜在危险做出反应。与传统传感器不同的是，KiwiEye 可提供情境感知检测，区分不同物体，并根据具体危险定制警报。

该系统具有适应性的设计使其能够在各种工业环境中无缝运行，从宽敞的仓库到狭窄的工作区域。其轻巧的结构与现有硬件平稳集成，同时保持高速性能。通过结合精确性、速度和适应性，KiwiEye提高了安全性，同时保持了运营效率，为工业危害检测提供了一种创新的解决方案。

为什么选择Ultralytics YOLO 模型？

Kiwitron 在测试了 MobileNet 和 SSD 等多种型号之后，选择了Ultralytics YOLO 。 YOLO因其无与伦比的速度、准确性以及与轻量级硬件（如 Coral 加速器）的兼容性而脱颖而出，成为实时应用的完美选择。 

正如 Kiwitron 的首席技术官所解释的那样："在我们创业之初，YOLO 是市场上最好的物体检测系统。它让我们实现了安全和效率的双重目标。它的适应性还使 Kiwitron 能够定制其解决方案，以满足工业环境的独特需求。

Kiwitron 利用Ultralytics YOLO实现 30 米危险检测

整合 Ultralytics YOLO模型集成到 KiwiEye 中，大大提高了工业楼层的安全性和效率。该系统能可靠地实时检测危险，准确识别行人、车辆和标志，即使在 30 米以外也能识别。Kiwitron 的首席技术官评论说："我们有一个 FPS 临界值，确保 KiwiEye 的反应速度足以防止事故发生。有了YOLO，我们可以detect 30 米以外的物体，同时保持必要的速度。

KiwiEye 系统与Ultralytics YOLO 模型相结合，在防止事故和险情方面取得了显著的进步。虽然拯救生命的确切数字难以量化，但 Kiwitron 的首席执行官表示："我们经常收到客户的反馈，称险些发生的事故减少了。有一次，一位客户甚至感谢我们避免了一起严重事故的发生。

该系统还通过热图和未遂事故报告为安全管理人员提供有价值的数据，帮助他们识别高风险区域并调整安全协议。“这不仅仅是事故预防，”Kiwitron的首席执行官补充道。“我们收集的数据使客户能够做出数据驱动的安全改进，最终创造更安全的环境。”

除了实现性能目标之外，Ultralytics YOLO 还使 Kiwitron 能够快速创新。"使用Ultralytics YOLO 使我们能够快速开发出稳定、高性能的解决方案，同时也为未来的改进奠定了基础，"Kiwitron 的首席技术官强调说。

奇智创景人工智能和YOLO的下一步行动

Kiwitron 对Ultralytics YOLO 模型的使用表明，计算机视觉正在改变我们思考安全问题的方式--从对问题做出反应转变为通过智能、数据驱动的解决方案来预防问题的发生。随着视觉人工智能的发展，它开辟了新的可能性，如监控个人防护设备 (PPE) 合规性和发现其他危险，使工作场所更安全、更高效。

凭借Ultralytics YOLO的灵活性和性能，Kiwitron 能够自信地进行创新，确保其解决方案能够满足不断变化的工业安全需求。

正如 Kiwitron 的 CTO 所说，“这就像轮子的概念。我的意思是，你已经拥有了它。我们作为一个社区已经拥有了它。那么，为什么还要从头开始重建呢？”

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