Reconnaissance des postures des humains à l'aide d'une analyse d'images basée sur l'IA. Crédit :Fraunhofer FIT
À la foire de Hanovre 2019, Fraunhofer FIT présentera une modélisation basée sur les données soutenant la planification de la production et l'optimisation de l'utilisation des ressources. Les modèles aident à comprendre et à optimiser des processus complexes, et peuvent être utilisés comme outils prédictifs. En outre, nous faisons la démonstration d'un système qui utilise le traitement d'images basé sur l'IA pour surveiller et évaluer, en temps réel, la situation et le comportement des personnes, par exemple. dans un cadre de production. Le système peut être utilisé, par exemple, pour déclencher automatiquement l'alarme si une personne est assise ou allongée sur le sol, indiquant une situation dangereuse. Retrouvez-nous dans le hall 2, stand C22.
L'automatisation et le développement de processus métier nécessitent des données qui informent l'optimisation des processus ou le développement d'innovations. À la foire de Hanovre 2019, Fraunhofer FIT présentera une plate-forme technologique qui intègre des bases de données intelligentes, des méthodes d'analyse spécifiques ainsi que des capteurs et instruments de mesure en réseau. Des fonctionnalités telles que la maintenance et les opérations sont représentées dans les modèles de données et peuvent être améliorées pour inclure la maintenance prédictive. Cela facilite le développement agile de nouveaux services et modèles commerciaux et leur adaptation flexible à l'évolution rapide des besoins des clients.
« Il est important de comprendre que, contrairement aux technologies de production et d'automatisation traditionnelles avec leurs modèles hautement personnalisés mais inflexibles, avec les modèles basés sur les données, nous ne recherchons plus des résultats absolus. Les modèles prennent en compte l'acquisition et la qualité des données. peut être adapté aux exigences de la situation, pouvoir réagir avec plus de souplesse", explique le Prof. Dr. Harald Mathis, chef du groupe Biomolecular Optical Systems à l'Institut Fraunhofer des technologies de l'information appliquées FIT, qui dirige également le centre d'application SYMILA Fraunhofer à Hamm.
Estimation de pose en temps réel. Crédit :Fraunhofer FIT
Un autre élément important de notre système est ce que nous appelons Smart Data Exchange. Il garantit un maximum de sécurité et d'intégrité des données, par exemple. si les données doivent être transférées d'un site de production à un autre.
Reconnaissance des postures des humains dans leur environnement de travail à l'aide d'une analyse d'images basée sur l'IA
Notre deuxième exposition est un système vidéo intelligent pour protéger les travailleurs dans des environnements de travail dangereux. Le système est capable de détecter la structure anatomique de base des humains, c'est-à-dire la tête, croupe, bras et jambes, dans un flux vidéo en direct. La méthode utilisée est appelée Realtime Pose Estimation. Sur la base des structures anatomiques détectées et de leurs orientations, des réseaux de neurones supplémentaires déterminent les postures des figures détectées, par exemple. si une personne est debout, assis ou allongé sur le sol dans la zone sous surveillance.
Realtime Pose Estimation est une application d'IA. Les algorithmes imitent largement les processus neuronaux dans le cerveau, simulant un réseau profond de cellules nerveuses. Analogue au modèle humain, ces neurones apprennent de l'expérience et de la formation. Nous avons utilisé le jeu de données COCO, qui en contient environ 250, 000 images de personnes avec leurs parties du corps identifiées et annotées, et plusieurs autres ensembles de données pour entraîner notre système. Il peut désormais identifier de manière fiable les parties du corps dans des scènes inconnues dans les flux vidéo en direct.
