AI Hỗ trợ Mắt (Một Hệ thống Thị giác Máy tính để Nhắc nhở Người Vận hành đeo Kính An toàn): 4 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:31

Đây là bản demo của hệ thống. Khi hệ thống phát hiện có mũi khoan được nhấc lên, nó sẽ tự động đưa ra cảnh báo về kính an toàn. Để thể hiện sự hiện diện của các cảnh báo về kính an toàn, đường viền của hình ảnh RGB được tô màu đỏ trong video demo. Khi hệ thống phát hiện không có máy khoan nào được nhấc lên, nó sẽ không đưa ra bất kỳ cảnh báo nào về kính an toàn. Để thể hiện sự vắng mặt của các cảnh báo về kính an toàn, đường viền của hình ảnh RGB có màu xanh lục trong video demo. Như được hiển thị trong video demo, hệ thống thị giác máy tính phát hiện thành công liệu người vận hành có nhấc máy khoan lên hay không.

Bước 1: Phần cứng

Tôi sử dụng gỗ (từ Home Depot) để tạo thành cấu trúc hỗ trợ. Sau đó, tôi gắn Bộ cảm biến Microsoft XBOX 360 Kinect (của Amazon) trên cấu trúc hỗ trợ để theo dõi hoạt động trên mặt đất.

Bước 2: Phân đoạn

Một ví dụ bao gồm hình ảnh RGB, hình ảnh độ sâu và hình ảnh của đối tượng được trích xuất được hiển thị.

Một thuật toán thị giác máy tính là một thách thức để xác định xem liệu bàn tay của người điều khiển có đang cầm một mũi khoan từ hình ảnh RGB hay không. Tuy nhiên, với thông tin chuyên sâu, vấn đề dễ dàng hơn.

Thuật toán phân đoạn của tôi đặt màu của một pixel trên hình ảnh RGB thành màu đen nếu độ sâu tương ứng của nó nằm ngoài phạm vi được xác định trước. Điều này cho phép tôi phân đoạn đối tượng được chọn.

Bước 3: Phân loại

Tôi thu thập dữ liệu bằng cách quay video bản thân mình cầm máy khoan / vẫy tay riêng biệt. Sau đó, tôi sử dụng kỹ thuật chuyển giao học tập để điều chỉnh mạng nơ-ron VGG đã được đào tạo trước bằng ImageNet. Nhưng kết quả là không tốt. Có lẽ những hình ảnh được trích xuất không giống với những hình ảnh tự nhiên trong ImageNet. Do đó, tôi đào tạo một mạng trung lập phức tạp bằng cách sử dụng các hình ảnh được trích xuất từ đầu. Kết quả là khá tốt. Độ chính xác của bộ phân loại là ~ 95% trên bộ xác thực. Một đoạn mã của mô hình được đưa ra trong tệp.py.

Bước 4: Vui vẻ và An toàn

2000

Mỗi ngày có khoảng 2.000 công nhân Hoa Kỳ bị chấn thương mắt liên quan đến công việc cần được điều trị y tế.

60%

Gần 60% công nhân bị thương đã không đeo kính bảo vệ mắt tại thời điểm xảy ra tai nạn hoặc đeo kính bảo vệ mắt không đúng loại cho công việc.

Vui vẻ và cẩn thận nhé

An toàn luôn phải đặt lên hàng đầu. Tim tôi chùng xuống mỗi khi nghe tin về những vụ tai nạn liên quan đến dụng cụ điện. Tôi hy vọng bài viết này có thể nâng cao nhận thức rằng trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp cho chúng ta một mức độ bảo vệ bổ sung.

Hãy vui vẻ làm mọi thứ và an toàn!