Vivity AI 利用Ultralytics YOLO 模型实现工业人工智能

利用计算机视觉增强工业自动化

制造业经常面临自动化和安全监控方面的挑战。例如，仅在造船厂，就有超过 1,000 个分包商和 20,000 名工人参与建造一艘船。人工监控这些大型作业往往会延误危险的发现，增加事故风险和代价高昂的停机时间。

Vivity AI 是制造业人工智能驱动解决方案的领先提供商，它利用Ultralytics YOLO 模型构建了计算机视觉解决方案，以应对这些挑战。通过利用计算机视觉任务（如物体检测），Vivity AI 的创新技术可以识别危险、跟踪工人和设备，并确保安全合规，从而提高效率并降低高风险环境中的风险。

工业自动化的障碍：技术老化和劳动力短缺

说到造船厂和重金属生产工厂等工业环境，数字化转型可能会很复杂。与直线生产不同，这些行业涉及动态、非线性的工作流程，使得自动化难以实施和维持。

其中最令人担忧的是健康、安全和环境风险（HSE）。造船厂和工厂通常涉及重型机械和大型移动部件，因此更容易发生事故。如果没有有效的实时监控，安全事故可能导致严重的中断和工作场所危害。

此外，老化的基础设施和过时的流程也会导致设备故障频发、质量控制问题和环境合规挑战。许多制造工厂仍然依赖人工监督，这不仅效率低下，而且容易出错。

与此同时，另一个日益令人担忧的问题是技术工人的流失。随着老一代人的退休，他们的经验和知识并不总是能够传承下去。这种人才缺口加大了维持高效运营的难度。 

综合这些问题，Vivity AI 意识到需要一种更智能的、人工智能驱动的方法来应对这些挑战，并缩小在自动化、安全性和劳动力知识保留方面的差距。 

在制造业中实施视觉人工智能：Vivity AI 的解决方案

为了实现实时工业监控，Vivity AI 将Ultralytics YOLO 模型集成到其人工智能驱动的解决方案中。通过利用计算机视觉任务将耗时的人工流程自动化，这些解决方案有助于提高效率、可靠性和工作场所的安全性。

Vivity AI 的主要解决方案包括

• 动态视觉智能 (DVI)： YOLO 模型用于每天多次处理无人机图像，以检测和跟踪船块、监控施工进度并识别错位。通过与 CAD 数据集成，该系统可确保船块位置与工作流程计划相匹配。该系统还能对生产延误发出实时警报，帮助团队在问题造成中断之前加以解决。
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• Vivity Edge：该平台专为危险的工业环境而设计，使用YOLO防爆摄像机对设备进行全天候监控。它可提供实时分析，检测早期故障迹象，并帮助优化维护计划。它还能针对振动、雾气和眩光等挑战性条件进行调整，以支持精确监控和安全合规。

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为什么选择Ultralytics YOLO 模型？

与其他视觉人工智能模型相比，Ultralytics YOLO 模型精度高、处理速度快、训练效率高，因此 Vivity AI 选择了Ultralytics YOLO 模型。YOLO 可实现实时物体检测，这对于工业自动化来说至关重要，因为在工业自动化中，延迟检测的代价可能很高。 

与需要较长训练时间和较高计算能力的传统模型不同，YOLO 为 Vivity AI 的解决方案提供了 99.8% 的检测准确率和较低的延迟。它能够处理来自造船厂和重型制造设施等环境的复杂视觉数据，是可扩展的实时工业监控和安全合规的理想选择。 

通过YOLO每年节省 500 多万美元

Vivity AI 使用Ultralytics YOLO 构建的计算机视觉解决方案在多个行业产生了重大影响。

例如，在造船业，其解决方案动态视觉智能（DVI）通过更快地确定船块位置提高了效率，每年可节省 200 万美元。此外，通过优化船舶装配跟踪，每年还可节省 300 万美元。 

同样，在制造业和石油化工行业，Vivity Edge 平台避免了每次意外停机造成的近 200 万美元的收入损失，在全厂范围内部署后，还额外提高了 30 万美元的生产率。 

Vivity Edge 的故障检测准确率接近 100%，误报率低于 0.1%，可提供简化的监控和即时警告通知，使技术人员能够主动解决潜在问题，最大限度地减少停机时间。

最终，通过 60 FPS（每秒帧数）的实时推理，Vivity AI 的YOLO解决方案使工业运营更加可靠，生产效率更高。

通过计算机视觉助力数字化转型

展望未来，Vivity AI 致力于为其全球合作伙伴进一步提高运营效率、安全性和环境合规性。他们将继续利用先进的计算机视觉和机器学习技术，帮助化工、能源和制造行业的企业实现数字化转型目标。 

随着人工智能解决方案的完善和扩展，Vivity AI 始终专注于推动创新，并利用Ultralytics YOLO 模型等工具为工业自动化和优化提供支持。

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