İş yerinde güvenliği önceliklendirin
Güvenlik, endüstriyel ortamda her zaman merkezi bir endişe kaynağıdır ve bu, edge AI ile geliştirilebilir. İş Sağlığı ve Güvenliği İdaresi (OSHA), işletmelerin çalışanları yaralanma riski taşıyan tehlikelerden korumak için kişisel koruyucu ekipman (PPE) sağlamasını gerektirir. OSHA Yönetmeliği 1910.135, işverenlerin her etkilenen çalışanın düşen nesnelerden baş yaralanması riski olan alanlarda çalışırken koruyucu kask takmasını sağlamasını belirtir. Mckinsey’e göre, ABD PPE pazarı 2024 yılına kadar yılda %12,5 büyümesi bekleniyor. Çalışanların sağlık ve güvenliğinin önceliklendirildiğini görmek güzel. Şirketler, kazara riskleri azaltmak için daha kolay ve entegre bir şekilde akıllı sistemler kurmanın yollarını arıyorlar.
AI ile donatılmış edge cihazları, iş ortamında kask uyumluluğunu gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve herhangi bir PPE ihlalini güvenlik ve bakım ekiplerine bildirebilir. Bilgisayarla görme ve makine öğrenimi bir araya gelerek PPE uyumluluğunu izleme sürecini otomatikleştirebilir. CCTV sistemleri ile entegre olarak, çalışanların PPE kullanmadığı veya uygunsuz kullandığı durumları otonom olarak tanımlamak daha kolay hale gelir.
Otomatik gerçek zamanlı kask giyme tespiti
Bugünkü makalede, otomatik gerçek zamanlı kask giyme uyumluluğu tespiti için nasıl bir sistem kuracağınızı ve çalışma alanında uyarı almayı paylaşacağız, tam olarak NVIDIA AI gömülü sistemi üzerinde.
Ana Araçlar
- Edge Impulse Studio ile veri seti yükleyin, özel veriler edinin, verileri görselleştirin, makine öğrenimi modelini eğitin ve çıkarım sonuçlarını doğrulayın.
- Flickr-Faces-HQ (FFHQ) (Creative Commons BY 2.0 lisansı altında) veri setimizdeki sınıfları yeniden dengelemek için.
- Edge Impulse Linux SDK ve Edge Impulse komut satırı arayüzü (CLI).
- Model dağıtımı için NVIDIA Jetson platformu. A203 taşıyıcı kartına bağlı Jetson Nano Modülünü kullanıyoruz, ancak aşağıdaki liste de desteklenmektedir:
Bu nedenle, Louis Moreau ve Mihajlo Raljic’e teşekkürler, onların kılavuzunu takip ederek bir gömülü Makine Öğrenimi modeli eğittik ve nihayetinde bunu Jason Nano‘ya dağıttık. Jason NX ve Jetson AGX de desteklenmektedir.
Kask tespiti dağıtımı için yeni wiki kılavuzu
Bizim wiki öğreticimizi takip edin, Edge Impulse’ta bir hesap oluşturun, model eğitiminden nihai dağıtıma kadar başlayın. Bu proje de kamuya açık olarak yayınlandı. Projeyi klonlayın, her adımı geçerek daha iyi bir anlayış elde edin. Bunu kullanabilir, değiştirebilir ve karmaşık bir uygulamaya entegre edebilirsiniz.
Ayrıca, ortam ayarları ve veri setlerini indirmek için bu Kask Tespiti Github deposunu klonlayabilirsiniz, ancak Edge Impulse’u kullanarak Jetson Nano veya PC’nizle özel bir veri seti oluşturmanızı daha çok öneririz. Böylece, doğruluk gerçek senaryolarla daha iyi eşleşecektir.
Dağıtım komutlarını takip edin, gerçek zamanlı tespitinizi çalıştırın
Dağıtılan edge kutusu, iş ortamına göre kaskların gerçek zamanlı izlenmesini sağlayabilir ve herhangi bir ihlal durumunda uyarılar gönderebilir.
Belirli bir uygulamada bir adım daha ileri
Belirli bir senaryo ile ilgili olarak, kamusal bir veri seti kullanmanızı ve Edge Impulse stüdyosunda özel bir veri seti ile birleştirmenizi öneririz. Böylece, doğruluk gerçek senaryolarla daha iyi eşleşecektir.
PPE uyumluluğu ayrıca eldivenler, maskeler, gözlükler vb. içerir. Özel model eğitimini tamamladıktan sonra, her şeyi bir görüntüye sarabilir, tam PPE tespit hattını doğrudan iş yerinde dağıtabilirsiniz. Daha fazla rehberlik için bizimle kalın.
Edge Impulse, ML geliştirmeyi daha kolay hale getirdi. Kompakt, enerji verimli AI sistemlerini birleştirerek, belirli iş yeri güvenliği ihtiyaçlarını çözmek için edge AI dağıtma süreci daha hızlı ve daha esnek hale geliyor.
Ancak, sıfır zarar hedefine ulaşmak için şirketler mevcut uygulamalarının çok ötesine geçmelidir.
Edge Impulse Hakkında
Edge Impulse, edge cihazlarda makine öğrenimi için önde gelen geliştirme platformudur, geliştiriciler için ücretsizdir ve işletmeler tarafından güvenilir. Bugün başlayın ?
Seeed Ekosistemi ile Çalışın
Bir AI fikrini dağıtmak herkes için daha hızlı, esnek ve ölçeklenebilir olabilir. Seeed Jetson Platformu, eğitimcilerin, geliştiricilerin ve işletmelerin gerçek dünyada ML dağıtımına yardımcı olmayı hedeflemektedir. Seeed’in en iyi donanımını, yazılım ortaklarımızdan en son teknolojiyi ve topluluktaki tüm geliştiricileri bir araya getirerek, açık kaynak platformumuzda her türlü AI senaryosunu ortaya çıkarmayı ve sanayilerin dijital dönüşümünü hızlandırmayı amaçlıyoruz. Farklı endüstrilere çözümler sunmak için ekosistemimize katılacak ortaklar arıyoruz.
Daha fazla ortaklık ekosistemi bilgisi için lütfen cooperation@seeed.cc adresiyle iletişime geçin.
