Kazalo:

AI AIDS Eyes (sistem računalniškega vida, ki operaterje opozarja, naj nosijo zaščitna očala): 4 koraki
AI AIDS Eyes (sistem računalniškega vida, ki operaterje opozarja, naj nosijo zaščitna očala): 4 koraki

Video: AI AIDS Eyes (sistem računalniškega vida, ki operaterje opozarja, naj nosijo zaščitna očala): 4 koraki

Video: AI AIDS Eyes (sistem računalniškega vida, ki operaterje opozarja, naj nosijo zaščitna očala): 4 koraki
Video: Edward Frenkel: Infinity, Ai, String Theory, Death, The Self 2024, November
Anonim
Image
Image

Tukaj je predstavitev sistema. Ko sistem zazna, da se vrtalnik pobere, bo samodejno izdal opozorilo o zaščitnih očalih. Za prikaz prisotnosti opozoril varnostnih očal je rob slike RGB v demo videu obarvan rdeče. Ko sistem zazna, da se vrtalnik ne pobere, ne bo izdal nobenih opozoril za zaščitna očala. Za predstavitev odsotnosti opozoril za očala je rob slike RGB v demo videu obarvan zeleno. Kot je prikazano v predstavitvenem videu, sistem računalniškega vida uspešno zazna, ali operater pobere vajo.

1. korak: Strojna oprema

Segmentacija
Segmentacija

Za oblikovanje nosilne konstrukcije uporabljam les (iz Home Depota). Nato na podporno strukturo namestim senzor Kinect Microsoft XBOX 360 (iz Amazona) za spremljanje dejavnosti na terenu.

2. korak: Segmentacija

Prikazan je primer slike RGB, slike globine in slike izvlečenega predmeta.

Za algoritem računalniškega vida je težko določiti, ali roka operaterja drži vajo samo iz slike RGB. Vendar pa je z globljimi informacijami težava lažja.

Moj algoritem segmentacije nastavi barvo slikovne pike na sliki RGB na črno, če je njena ustrezna globina zunaj vnaprej določenega območja. To mi omogoča segmentiranje predmeta, ki ga poberem.

3. korak: Razvrstitev

Podatke zbiram tako, da snemam sebe in držim vajo/maham z rokami ločeno. Nato uporabim tehniko transfernega učenja za nastavitev nevronskega omrežja VGG, ki je predhodno usposobljeno s programom ImageNet. Toda rezultat ni dober. Morda pridobljene slike niso podobne naravnim slikam v ImageNetu. Zato treniram konvolucijsko nevtralno omrežje z uporabo izvlečenih slik iz nič. Rezultat je precej dober. Natančnost klasifikatorja je ~ 95% glede na niz za preverjanje. Odlomek modela je podan v datoteki.py.

4. korak: Zabavajte se in bodite varni

2000

Vsak dan približno 2000 ameriških delavcev trpi zaradi poškodb oči, ki zahtevajo zdravniško oskrbo.

60%

Skoraj 60% poškodovanih delavcev v času nesreče ni nosilo zaščite za oči ali pa je nosilo napačno zaščito za oči.

Lepo se imejte in bodite varni

Varnost mora biti vedno na prvem mestu. Srce mi seže, ko slišim za nesreče z električnim orodjem. Upam, da bo ta članek ozaveščal, da nam lahko umetna inteligenca ponudi dodatno raven zaščite.

Zabavajte se pri izdelavi stvari in bodite varni!

Priporočena: