AI Aids Eyes (Sistem Visi Komputer untuk Mengingatkan Operator agar Memakai Kacamata Pengaman): 4 Langkah

2024 Pengarang: John Day | [email protected]. Terakhir diubah: 2024-01-30 09:54

Berikut adalah demo dari sistem. Ketika sistem mendeteksi bahwa bor diambil, maka secara otomatis akan mengeluarkan peringatan kacamata pengaman. Untuk mewakili adanya peringatan kacamata pengaman, batas gambar RGB diwarnai merah dalam video demo. Saat sistem mendeteksi bahwa tidak ada bor yang diambil, sistem tidak akan mengeluarkan peringatan kacamata pengaman. Untuk mewakili tidak adanya peringatan kacamata pengaman, batas gambar RGB diwarnai hijau dalam video demo. Seperti yang ditunjukkan dalam video demo, sistem visi komputer berhasil mendeteksi apakah operator mengambil bor.

Langkah 1: Perangkat Keras

Saya menggunakan kayu (dari Home Depot) untuk membentuk struktur pendukung. Saya kemudian memasang Sensor Kinect Microsoft XBOX 360 (dari Amazon) pada struktur pendukung untuk memantau aktivitas di lapangan.

Langkah 2: Segmentasi

Contoh yang terdiri dari gambar RGB, gambar kedalaman dan gambar objek yang diekstraksi ditampilkan.

Hal ini menantang untuk algoritma visi komputer untuk menentukan apakah tangan operator memegang bor dari gambar RGB saja. Namun, dengan informasi yang mendalam, masalahnya menjadi lebih mudah.

Algoritme segmentasi saya menetapkan warna piksel pada gambar RGB menjadi hitam jika kedalamannya yang sesuai berada di luar rentang yang telah ditentukan. Ini memungkinkan saya untuk mengelompokkan objek yang diambil.

Langkah 3: Klasifikasi

Saya mengumpulkan data dengan merekam diri saya sendiri sambil memegang bor/melambaikan tangan secara terpisah. Saya kemudian menggunakan teknik transfer learning untuk menyetel jaringan saraf VGG yang telah dilatih sebelumnya menggunakan ImageNet. Tapi hasilnya kurang bagus. Mungkin gambar yang diekstraksi tidak mirip dengan gambar alami di ImageNet. Oleh karena itu, saya melatih jaringan netral konvolusi menggunakan gambar yang diekstraksi dari awal. Hasilnya cukup bagus. Keakuratan pengklasifikasi adalah ~95% pada set validasi. Cuplikan model diberikan dalam file.py.

Langkah 4: Bersenang-senang dan Aman

2000

Setiap hari sekitar 2.000 pekerja AS mengalami cedera mata terkait pekerjaan yang memerlukan perawatan medis.

60%

Hampir 60% pekerja yang terluka tidak memakai pelindung mata pada saat kecelakaan atau memakai jenis pelindung mata yang salah untuk pekerjaan itu.

Bersenang-senang dan aman

Keselamatan harus selalu didahulukan. Hati saya tenggelam setiap kali saya mendengar kecelakaan yang melibatkan alat-alat listrik. Saya harap artikel ini dapat meningkatkan kesadaran bahwa kecerdasan buatan dapat memberi kita tingkat perlindungan ekstra.

Bersenang-senang membuat sesuatu dan aman!