キウィトロンは、Ultralytics YOLO モデルで工業用ハザードの検出を行う。

工業用フロアは、フォークリフトと作業員がしばしば接近して動作する忙しい環境であり、安全性の懸念につながります。ウルトラワイドバンドやLiDARのようなソリューションは、非効率的であったり、破壊的であったりしたため、Kiwitronはより良いソリューションを探すことになりました。

これに対抗するため、キウィトロンは産業安全のために設計されたAI搭載ソリューションKiwiEyeを開発した。Ultralytics YOLO モデルの統合により、このシステムは迅速に危険を検知し、オペレーターがリアルタイムで対応できるよう支援します。また、ヒートマップやヒヤリハットレポートなどのインサイトも提供するため、安全管理者はリスクを特定し、安全対策を効果的に改善することができる。

ビジョンAIで産業作業の安全性を高める

産業技術を専門とするイタリアの企業キウィトロンは、物流、農業、製造業、重機械などの産業における安全性と効率性の向上に注力している。革新的なソリューションで知られる同社は、産業フロアの安全性に対するより効果的なアプローチの必要性を認識していた。従来のシステムでは不十分だったため、キウィトロンはよりスマートで信頼性の高い安全ソリューションを構築するため、AI駆動技術に着目した。

産業フロアにおける危険の正確な検知の必要性

重機と作業員が共存する産業作業現場では、より高度な安全対策が求められます。事故を未然に防ぎ、円滑な操業を維持するためには、効率的でその場での危険追跡が必要です。

超ワイドバンドシステムのような従来の安全方法は、作業員がタグを身につけることに依存していたが、全員が必要なデバイスを一貫して使用するとは限らないため、必ずしも実用的ではなかった。LiDARセンサーは、物体を検出することはできても、特定の危険を区別する精度に欠けることが多く、不必要な減速につながっていた。

このような課題は、ワークフローを混乱させる安全性のギャップと非効率性を生み出します。Kiwitronは、より高度なソリューションの必要性を認識しました。歩行者、車両、標識を区別し、明確で実用的なアラートをオペレータに提供できるリアルタイム検出が可能なソリューションです。また、Kiwitronの理想的なソリューションは、厳しいハードウェア要件を満たし、データを迅速に処理し、さまざまな産業環境に適応し、業務効率を損なうことなく生産性を維持する必要がありました。

キウイ・アイキウィトロンのAI搭載安全ソリューション

これらの課題を克服するため、キウィトロンはUltralytics YOLO モデルと最先端の物体検知技術を安全システムKiwiEyeに統合しました。YOLO を搭載したKiwiEyeは、産業環境におけるリアルタイムの危険検知に必要なスピードと精度を提供します。

KiwiEyeは、歩行者、車両、標識などの重要な要素をリアルタイムで識別するために、UltralticsYOLO モデルと高度なカメラを使用しています。コーラル・アクセラレータにより、システムは画像を最小限の遅延で迅速に処理するため、オペレーターは潜在的な危険に即座に対応することができます。従来のセンサーとは異なり、KiwiEyeは文脈を考慮した検知を行い、異なる物体を区別し、特定の危険に合わせてアラートをカスタマイズします。

広い倉庫から狭い作業場まで、さまざまな産業環境でシームレスに動作する適応性の高い設計です。その軽量構造は、高速性能を維持しながら、既存のハードウェアとスムーズに統合できます。精度、スピード、適応性を兼ね備えたKiwiEyeは、作業効率を維持しながら安全性を向上させ、産業用危険物検知の革新的なソリューションを提供します。

Ultralytics YOLO モデルを選ぶ理由は？

Kiwitronは、MobileNetやSSDを含む様々なモデルをテストした後、Ultralytics YOLO 。 YOLOは、スピード、正確さ、コーラル・アクセラレーターのような軽量ハードウェアとの互換性という比類のない組み合わせで際立っており、リアルタイム・アプリケーションに最適です。 

キウィトロンのCTOが説明するように、「我々がスタートした当時、YOLO は物体検出において市場で最高のものでした。安全性と効率性という2つの目標を達成することができました。"その適応性により、キウィトロンは産業環境特有のニーズに合わせてソリューションをカスタマイズすることも可能になった。

キウィトロンは30メートルの危険検知を達成Ultralytics YOLO

モデルの Ultralytics YOLOモデルのKiwiEyeへの統合により、産業フロアの安全性と効率が大幅に改善されました。システムはリアルタイムで確実に危険を検知し、最大30メートルの距離でも正確に歩行者、車両、標識を識別する。キウィトロンのCTOは次のようにコメントしている。「私たちは、キウィアイが事故を防ぐのに十分な応答性を確保するために、FPSのしきい値を設定しています。YOLO では、必要な速度を維持しながら、30メートル先までの物体を検出することができます。"

KiwiEye システムは、Ultralytics YOLO モデルと組み合わせることで、事故やヒヤリハットの防止においてすでに顕著な進歩を遂げている。救われた命に関する正確な数字を数値化するのは難しいが、キウィトロンのCEOは「ヒヤリハット事故が減少したという顧客からのフィードバックを定期的に受けています。あるケースでは、重大な事故を防いでくれたことに感謝した顧客もいました。"

このシステムはまた、ヒートマップやヒヤリハット・レポートを通じて、安全管理者に貴重なデータを提供し、リスクの高いゾーンを特定して安全プロトコルを調整するのに役立つ。「単なる事故防止ではありません。「私たちが収集したデータによって、クライアントはデータ主導で安全性を改善することができ、最終的にはより安全な環境を作り出すことができるのです」。

さらに一歩進んで、性能目標を満たすだけでなく、Ultralytics YOLO 、Kiwitronの迅速な技術革新を可能にした。「Ultralytics YOLO を使用することで、安定した高性能のソリューションを迅速に開発することができ、同時に将来的な改良のための基盤を確立することができました」とキウィトロンのCTOは強調した。

ビジョンAIとキウィトロンの次のステップYOLO

キウィトロンのUltralytics YOLO モデルの使用は、コンピュータ・ビジョンがいかに安全に対する考え方を変えつつあるかを示しています。ビジョンAIが進歩するにつれ、個人用保護具（PPE）のコンプライアンスを監視したり、新たな危険を発見したりして、職場をより安全で効率的なものにするなど、新たな可能性が開かれつつある。

Ultralytics YOLO の柔軟性と性能により、キウィトロンは自信を持って技術革新を行うことができ、そのソリューションは常に変化し続ける産業安全の要求に対応している。

キウィトロンのCTOはこう言う。つまり、あなたはすでにそれを持っているのです。私たちはすでにコミュニティとしてそれを持っています。では、なぜゼロから作り直すのでしょう？"

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