एआई एड्स आंखें (संचालकों को सुरक्षा चश्मा पहनने के लिए याद दिलाने के लिए एक कंप्यूटर विजन सिस्टम): 4 कदम

2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:19

यहाँ सिस्टम का एक डेमो है। जब सिस्टम को पता चलता है कि एक ड्रिल उठाया गया है, तो यह स्वचालित रूप से सुरक्षा चश्मा चेतावनी जारी करेगा। सुरक्षा चश्मा चेतावनियों की उपस्थिति का प्रतिनिधित्व करने के लिए, डेमो वीडियो में आरजीबी छवि की सीमा लाल रंग की है। जब सिस्टम को पता चलता है कि कोई ड्रिल नहीं उठाया गया है, तो यह कोई सुरक्षा चश्मा चेतावनी जारी नहीं करेगा। सुरक्षा चश्मा चेतावनियों की अनुपस्थिति का प्रतिनिधित्व करने के लिए, आरजीबी छवि की सीमा डेमो वीडियो में हरे रंग की है। जैसा कि डेमो वीडियो में दिखाया गया है, कंप्यूटर विज़न सिस्टम सफलतापूर्वक पता लगाता है कि ऑपरेटर एक ड्रिल उठाता है या नहीं।

चरण 1: हार्डवेयर

मैं एक समर्थन संरचना बनाने के लिए लकड़ी (होम डिपो से) का उपयोग करता हूं। मैं फिर जमीन पर गतिविधि की निगरानी के लिए समर्थन संरचना पर एक माइक्रोसॉफ्ट एक्सबॉक्स 360 किनेक्ट सेंसर (अमेज़ॅन से) माउंट करता हूं।

चरण 2: विभाजन

एक आरजीबी छवि, एक गहराई की छवि और निकाली गई वस्तु की एक छवि से युक्त एक उदाहरण दिखाया गया है।

कंप्यूटर विज़न एल्गोरिथम के लिए यह निर्धारित करना चुनौतीपूर्ण है कि ऑपरेटर का हाथ अकेले RGB छवि से एक ड्रिल पकड़ रहा है या नहीं। हालाँकि, गहराई से जानकारी के साथ, समस्या आसान हो जाती है।

मेरा सेगमेंटेशन एल्गोरिदम आरजीबी छवि पर एक पिक्सेल का रंग काला करने के लिए सेट करता है यदि इसकी संबंधित गहराई पूर्वनिर्धारित सीमा से बाहर है। यह मुझे उठाए गए ऑब्जेक्ट को विभाजित करने में सक्षम बनाता है।

चरण 3: वर्गीकरण

मैं अलग से एक ड्रिल/हाथ लहराते हुए खुद की वीडियो टेपिंग करके डेटा एकत्र करता हूं। मैं तब एक वीजीजी तंत्रिका नेटवर्क को ट्यून करने के लिए स्थानांतरण सीखने की तकनीक का उपयोग करता हूं जो इमेजनेट का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित है। लेकिन नतीजा अच्छा नहीं है। शायद निकाली गई छवियां इमेजनेट में प्राकृतिक छवियों के समान नहीं हैं। इसलिए, मैं खरोंच से निकाली गई छवियों का उपयोग करके एक दृढ़ तटस्थ नेटवर्क को प्रशिक्षित करता हूं। परिणाम काफी अच्छा है। सत्यापन सेट पर क्लासिफायरियर की सटीकता ~ 95% है। मॉडल का एक स्निपेट.py फ़ाइल में दिया गया है।

चरण 4: मज़े करो और सुरक्षित रहो

2000

हर दिन लगभग 2, 000 अमेरिकी कर्मचारी नौकरी से संबंधित आंखों की चोटों को झेलते हैं जिनके लिए चिकित्सा उपचार की आवश्यकता होती है।

60%

लगभग 60% घायल श्रमिकों ने दुर्घटना के समय आंखों की सुरक्षा नहीं पहनी थी या नौकरी के लिए गलत प्रकार की आंखों की सुरक्षा पहन रखी थी।

आनंद लो और सुरक्षित रहो

सुरक्षा हमेशा पहले आनी चाहिए। जब भी मैं बिजली उपकरणों से होने वाली दुर्घटनाओं के बारे में सुनता हूँ तो मेरा दिल डूब जाता है। मुझे उम्मीद है कि यह लेख जागरूकता बढ़ा सकता है कि कृत्रिम बुद्धि हमें अतिरिक्त स्तर की सुरक्षा प्रदान कर सकती है।

चीजों को बनाने में मजा लें और सुरक्षित रहें!