Узнай, как Ultralytics YOLO11 может помочь предприятиям контролировать устаревшие системы с помощью компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта, повышая эффективность и снижая затраты на обновление.
.webp)
Многие предприятия, особенно в сфере производства, промышленной автоматизации, аэрокосмической промышленности, телекоммуникаций и энергетики, в своей повседневной деятельности зависят от устаревших систем. Однако обслуживание этих старых систем часто сопряжено с большими затратами и техническими трудностями. Несмотря на это, основная причина, по которой компании продолжают использовать унаследованные системы, заключается в том, что они глубоко встроены в их рабочие процессы.
Почти две трети предприятий тратят более 2 миллионов долларов на поддержание и модернизацию устаревших систем. Эти старые системы были созданы для другого времени, когда автоматизация и аналитика в реальном времени не были приоритетом. Раньше предприятия полагались на ручные процессы или устаревшие инструменты мониторинга, что приводило к неэффективности и повышению операционных рисков. В результате многие компании застряли с этими устаревшими системами, не имея возможности легко перейти на более современные решения без существенных сбоев.
Именно здесь на помощь могут прийти искусственный интеллект и компьютерное зрение, которые позволяют компьютерам понимать и анализировать визуальные данные. В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 можно использовать для обнаружения и мониторинга устаревших систем, таких как счетчики и датчики.
В этой статье мы расскажем о том, как YOLO11 можно использовать для мониторинга старых систем, о его преимуществах и о том, как предприятия могут легко интегрировать его в существующие рабочие процессы.
Устаревшие системы жизненно важны для многих отраслей, но превратить их в цифровые не всегда просто. Модернизация таких систем важна для повышения эффективности и снижения рисков. Вот некоторые из технических и экологических проблем, с которыми сталкиваются предприятия при обновлении устаревших систем:
Во многих устаревших машинах используются аналоговые циферблаты, счетчики и манометры, которые невозможно подключить к цифровым системам. Решения Vision AI могут использовать камеры для мониторинга этих устройств, а изображения могут обрабатываться в режиме реального времени, чтобы преобразовать их показания в цифровые записи для удобства отслеживания и составления отчетов.
Одно из преимуществ использования компьютерного зрения для этого заключается в том, что проблемы в работе могут быть замечены практически мгновенно. В экстренных ситуациях автоматические оповещения могут уведомить операторов, когда значения выходят за безопасные пределы.
Кроме того, компьютерное зрение - это более экономичный вариант. Установка камер и внедрение системы ИИ для анализа этих изображений экономически выгодны по сравнению с традиционной модернизацией или ручными методами мониторинга. Вместо дорогостоящей модернизации инфраструктуры модели ИИ Vision, такие как YOLO11 , могут работать с существующим оборудованием, что делает модернизацию более доступной.
В наши дни ИИ переживает бум, и существует множество моделей и техник, которые следует учитывать при внедрении ИИ-решений. Поэтому тебе, наверное, интересно, что же делает такую модель, как YOLO11 , такой особенной?
YOLO11 поддерживает различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и отслеживание объектов, и идеально подходит для мониторинга в реальном времени. Одно из его ключевых преимуществ - способность эффективно работать на пограничных устройствах. Это значит, что он может обрабатывать данные локально, не полагаясь на мощное сетевое соединение или облачную инфраструктуру.
На заводских цехах или в промышленной среде со слабыми или ненадежными сетями развертывание YOLO11 на пограничных устройствах обеспечивает непрерывный мониторинг в реальном времени без перерывов, снижая потребность в дорогостоящих облачных решениях и делая их более доступным и практичным выбором для предприятий.
Кроме того, YOLO11 известен своей превосходной производительностью как в плане точности, так и в плане скорости по сравнению со своими предшественниками. Имея на 22% меньше параметров, чем YOLOv8m, YOLO11m достигает более высокой средней точности (mAP) на наборе данных COCO.
Проще говоря, YOLO11 может обнаруживать объекты точнее и быстрее, даже при меньшей вычислительной мощности. Это делает его более эффективным в обнаружении проблем и мониторинге систем в реальном времени, при этом он использует меньше ресурсов, что особенно полезно для устаревших систем.
Далее рассмотрим несколько реальных примеров использования, в которых YOLO11 автоматизирует процессы, используя компьютерное зрение для отслеживания и анализа показаний, и все это без необходимости модифицировать существующее оборудование.
В различных промышленных машинах используются аналоговые манометры для измерения давления, температуры и уровня жидкости. Снятие показаний вручную занимает много времени и часто приводит к несоответствиям, особенно при масштабных операциях. YOLO11 может улучшить эти процессы.
Вот более подробный взгляд на то, как обычно работает мониторинг аналоговых датчиков с помощью YOLO11 :
Хотя это общий метод, точные шаги могут меняться в зависимости от таких факторов, как тип манометра, условия окружающей среды, угол или качество захваченных изображений. В зависимости от этих переменных можно вносить коррективы для обеспечения точности показаний.
Многие поставщики коммунальных услуг все еще полагаются на механические счетчики для отслеживания потребления воды, газа и электричества. В некоторых случаях для сбора показаний требуется посещать объекты вручную, что отнимает время и увеличивает расходы.
YOLO11 автоматизирует процесс контроля, используя компьютерное зрение для обнаружения и обрезки соответствующих частей циферблатов счетчиков. Таким образом, можно выделить числовые значения на циферблате и использовать OCR для их считывания.
Благодаря данным, собранным с помощью компьютерного зрения, поставщики коммунальных услуг могут более эффективно анализировать модели потребления. Интеграция аналитики данных в процесс мониторинга помогает отслеживать исторические тенденции потребления, выявлять аномалии и обнаруживать нарушения, такие как внезапные скачки или падения потребления, которые могут указывать на такие проблемы, как утечки или неисправные счетчики.
Старые системы, такие как промышленные блоки управления, мониторы электросетей и панели заводской автоматизации, полагаются на аналоговые панели управления с переключателями, кнопками и индикаторами для отображения состояния машины и кодов ошибок. Как правило, операторы проверяют эти панели вручную, что отнимает много времени и повышает риск запоздалой реакции.
YOLO11 может оптимизировать этот процесс, точно определяя и отслеживая компоненты панели управления. Он может обнаружить переключатели, наклейки и индикаторные лампочки, определить их положение и состояние. Он может определить, показывают ли индикаторы предупреждения или нормальную работу.
Например, если активируется предупреждающая лампочка, YOLO11 может немедленно обнаружить изменения и оповестить об этом операторов, что позволит быстрее реагировать и снизит риск упустить критические моменты.
Компьютерное зрение - это практичный способ мониторинга устаревших систем без замены существующего оборудования. Однако, как и любая другая технология, оно имеет свои преимущества и ограничения. Давай изучим и то, и другое, чтобы лучше понять, как можно эффективно ее применять.
Вот несколько способов, с помощью которых Vision AI положительно влияет на мониторинг унаследованных систем:
Между тем, вот некоторые соображения, которые нужно иметь в виду:
Эффективный мониторинг устаревших систем не всегда требует замены существующего оборудования. Многие предприятия имеют дело с устаревшим оборудованием, но Vision AI предлагает способ отслеживать производительность без внесения серьезных изменений.
YOLO11 делает это возможным, используя обнаружение объектов и другие задачи компьютерного зрения. Он может считывать показания манометров, счетчиков и панелей управления с камерами для мониторинга в реальном времени без необходимости модификации системы. Модель плавно работает на граничных устройствах, что делает ее отличным вариантом для отраслей с ограниченным подключением к облаку. Это позволяет предприятиям обрабатывать данные на месте и быстро решать рабочие вопросы.
Присоединяйся к нашему растущему сообществу! Изучи наш репозиторий GitHub, чтобы узнать об искусственном интеллекте, и ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты Vision AI. Интересуешься такими инновациями, как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в сельском хозяйстве? Заходи на страницы наших решений, чтобы узнать больше!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI