Kiwitron 使用Ultralytics YOLO 模型进行工业危险检测

工业车间是一个繁忙的环境，叉车和工人经常在近距离操作，这可能会导致安全问题。超宽带和激光雷达等解决方案要么效率低下，要么具有破坏性，这促使 Kiwitron 寻找更好的解决方案。

为了解决这一问题，Kiwitron 开发了KiwiEye，这是一款专为工业安全设计的人工智能解决方案。该系统集成了Ultralytics YOLO 模型，可快速检测危险并帮助操作员实时做出反应。它还能提供热图和险情报告等见解，让安全管理人员能够有效识别风险并改进安全措施。

利用视觉人工智能提高工业运行的安全性

Kiwitron 是一家专门从事工业技术的意大利公司，致力于提高物流、农业、制造业和重型机械等行业的安全和效率。Kiwitron 以其创新的解决方案而闻名，他们认识到需要一种更有效的方法来确保工业车间的安全。在传统系统无法满足要求的情况下，Kiwitron 转而采用人工智能驱动技术，创造出更智能、更可靠的安全解决方案。

准确检测工业地面危险的必要性

重型机械和工人共存的工业工作场所需要加强安全措施。要防止事故发生并保持平稳运行，就必须进行高效的现场危险跟踪。

传统的安全方法（如超宽带系统）依赖于工人佩戴标签，但这并不总是切实可行的，因为并不是每个人都会坚持使用所需的设备。激光雷达传感器虽然能够探测物体，但往往缺乏区分特定危险的准确性，从而导致不必要的减速。

这些挑战造成了安全漏洞和效率低下，扰乱了工作流程。Kiwitron 发现需要一种更先进的解决方案--一种能够进行实时检测的解决方案，它能够区分行人、车辆和标志，同时为操作员提供清晰、可操作的警报。Kiwitron 理想的解决方案还必须满足严格的硬件要求、快速处理数据、适应各种工业环境，并在不影响运营效率的情况下保持生产率。

KiwiEye：Kiwitron 的人工智能安全解决方案

为了克服这些挑战，Kiwitron 在其安全系统 KiwiEye 中集成了Ultralytics YOLO 模型和尖端物体检测技术。在YOLO 的支持下，KiwiEye 可提供工业环境中实时危险检测所需的速度和准确性。

KiwiEye 使用先进的摄像头和 UltralticsYOLO 模型来实时识别行人、车辆和标志等关键要素。借助Coral 加速器，该系统可以快速处理图像，并将延迟降到最低，使操作人员能够立即对潜在危险做出反应。与传统传感器不同的是，KiwiEye 可提供情境感知检测，区分不同物体，并根据具体危险定制警报。

该系统的设计适应性强，可在各种工业环境中无缝运行，从宽敞的仓库到狭小的工作区域。其轻巧的结构可与现有硬件顺利集成，同时保持高速性能。KiwiEye 集精度、速度和适应性于一身，在提高安全性的同时保持了运行效率，为工业危险检测提供了创新解决方案。

为什么选择Ultralytics YOLO 型号？

Kiwitron 在测试了 MobileNet 和 SSD 等多种型号后，选择了Ultralytics YOLO 。 YOLOMobileNet以其无与伦比的速度、准确性以及与轻量级硬件（如Coral加速器）的兼容性而脱颖而出，成为实时应用的完美选择。 

正如 Kiwitron 的首席技术官所解释的那样："在我们创业之初，YOLO 是市场上最好的物体检测系统。它让我们实现了安全和效率的双重目标。它的适应性还使 Kiwitron 能够定制其解决方案，以满足工业环境的独特需求。

Kiwitron 通过以下技术实现了 30 米危险检测Ultralytics YOLO

将 Ultralytics YOLO模型集成到 KiwiEye 中，大大提高了工业车间的安全和效率。该系统能可靠地实时检测危险，准确识别行人、车辆和标志，即使在最远 30 米的距离上也是如此。Kiwitron 的首席技术官评论说："我们有一个 FPS 临界值，确保 KiwiEye 的反应速度足以防止事故发生。通过YOLO ，我们可以检测到 30 米以外的物体，同时保持必要的速度"。

KiwiEye 系统与Ultralytics YOLO 型号相结合，在防止事故和险情方面取得了显著进展。Kiwitron 的首席执行官说："我们经常收到客户的反馈，称险些发生的事故减少了。有一次，一位客户甚至感谢我们避免了一起严重事故的发生。

该系统还通过热图和险情报告为安全管理人员提供有价值的数据，帮助他们识别高风险区域并调整安全协议。"Kiwitron 首席执行官补充说："这不仅仅是预防事故。"我们收集的数据使客户能够以数据为导向改进安全状况，最终创造更安全的环境。

除了满足性能目标之外，Ultralytics YOLO 还使 Kiwitron 能够快速创新。"Kiwitron 的首席技术官强调说："使用Ultralytics YOLO 使我们能够快速开发出稳定、高性能的解决方案，同时也为未来的改进奠定了基础。

奇异果在视觉 AI 和人工智能方面的下一步计划YOLO

Kiwitron 对Ultralytics YOLO 模型的使用表明，计算机视觉正在改变我们对安全问题的思考方式--从对问题做出反应转变为通过智能、数据驱动的解决方案来预防问题的发生。随着视觉人工智能的发展，它开辟了新的可能性，如监控个人防护设备 (PPE) 合规性和发现其他危险，使工作场所更安全、更高效。

凭借Ultralytics YOLO 的灵活性和性能，Kiwitron 能够自信地进行创新，确保其解决方案能够满足不断变化的工业安全需求。

正如 Kiwitron 的首席技术官所说："这就像车轮的概念。我的意思是，你已经拥有了它。作为一个社区，我们已经拥有了它。所以，为什么要从头开始呢？

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