輔助系統(tǒng)可以幫助操作員使用叉車提前識別任何危險情況。Kiwi-eye 是由意大利Kiwitron 公司開發(fā)的駕駛輔助系統(tǒng),使用人工智能和機器學習算法。讓我們看看它是如何工作的以及有什么優(yōu)勢:
現(xiàn)代工業(yè)需要最先進的解決方案來實現(xiàn)快速、高效和日益數(shù)字化的生產。借助數(shù)字技術,可以連接多個設備、分析數(shù)據(jù)并為機器配備新功能。人工智能算法和設備的使用利用數(shù)據(jù),使整個工業(yè)工廠自動化、安全和高效。
自學習和機器視覺:它是如何工作的?
人工智能基于創(chuàng)建能夠連接信息并從某些輸入開始生成輸出的神經網絡??捎玫臄?shù)據(jù)越多,神經網絡的性能也會越高,即使在復雜的環(huán)境中也能夠自主工作。在這種情況下,我們談論的是深度學習,或機器的自主學習,在工業(yè)領域可用于訓練算法以類似于人腦的方式理解圖像。Kiwi-Eye 是Kiwitron 開發(fā)的駕駛輔助系統(tǒng),使用深度學習通過實踐和經驗識別不同類別的物體。
如今,深度學習技術通常用于人工視覺或計算機視覺,專門處理圖像分類和對象檢測。
工業(yè)領域的Kiwi-Eye 的物體檢測
對象檢測允許您在圖像中定位和分類對象。Kiwi-eye 使用對象檢測技術從環(huán)境中提取特定特征并檢測行人、手推車的位置或識別標志。
為了檢測一個物體,計算機需要知道它是什么以及它在哪里。為此,組合了一個標簽(稱為標簽)來標識它所屬的類,并在對象周圍應用一個框以指示其位置(稱為邊界框)。
為了更好地訓練神經網絡,您需要一個數(shù)據(jù)集,或者更確切地說是一組數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集必須盡可能大且多變,以提高模型性能。元數(shù)據(jù)也出現(xiàn)在數(shù)據(jù)集中,這是用于在特定應用中充分利用神經網絡的附加信息。
例如,在配備人工智能的物流設備數(shù)據(jù)集中,建議僅插入內部倉庫環(huán)境的圖像。
Kiwi-Eye 和事故預防
由于Kiwi-eye 是一種安全緩解裝置,因此要檢測的最重要方面是人。出于這個原因,更多引用這個特定類的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在Kiwitron 數(shù)據(jù)集中。但總的來說,我們試圖始終在注釋之間保持平衡。
Kiwi-Eye 感興趣的另一個參數(shù)是距離。事實上,除了檢測障礙物外,相機還通過重建深度圖來測量它們的距離。 得益于現(xiàn)代人工智能系統(tǒng),操作員的技能與智能系統(tǒng)的精度相結合。
通過這種方式,可以通過更大的人機集成來完善手段對外部刺激的響應,從而實現(xiàn)商業(yè)模式5.0。
智能傳感器和軟件,將您的業(yè)務數(shù)字化。
意大利kiwitron公司為所有起重裝置和工業(yè)機械開發(fā)傳感器設備。通過數(shù)據(jù)收集和參數(shù)監(jiān)控,您可以衡量性能并防止故障。
kiwitron 共同創(chuàng)建獨特的解決方案來改變您的業(yè)務。
Kiwitron 系統(tǒng)在駕駛車輛和機動區(qū)域時為駕駛員提供幫助。
我們使用最先進的技術來滿足每個公司的需求。
后勤
kiwitron 從公司的實際需求出發(fā),創(chuàng)造旨在創(chuàng)新和優(yōu)化物流的產品。
kiwitron 使用可以適應任何工業(yè)環(huán)境的系統(tǒng)。
工業(yè)4.0
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ETS系統(tǒng)獲得了工業(yè)4.0適用性認證和稅收抵免認證。
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