На выставке Hannover Messe 2019 Fraunhofer FIT представит моделирование на основе данных, поддерживающее планирование производства и оптимизацию использования ресурсов. Модели помогают понять и оптимизировать сложные процессы и могут использоваться в качестве инструментов прогнозирования. Кроме того, мы демонстрируем систему, которая использует обработку изображений на основе ИИ для мониторинга и оценки в реальном времени ситуации и поведения людей, например, в производственных условиях. Система может быть использована, например, для автоматического срабатывания будильника, если человек сидит или лежит на полу, что указывает на опасную ситуацию. Встретимся в зале 2, стенд C22.
Для автоматизации и развития бизнес-процессов требуются данные, которые информируют об оптимизации процессов или о развитии инноваций. На выставке Hannover Messe 2019 Fraunhofer FIT представит платформенную технологию, которая объединяет интеллектуальные базы данных, специальные методы анализа, а также сетевые датчики и измерительные приборы. Функциональные возможности, такие как обслуживание и операции, представлены в моделях данных и могут быть расширены, чтобы включать в себя прогнозное обслуживание. Это способствует быстрой разработке новых услуг и бизнес-моделей и их гибкой адаптации к быстро меняющимся потребностям клиентов.
«Важно понимать, что — в отличие от традиционных технологий производства и автоматизации с их высоко настраиваемыми, но негибкими моделями — с моделями, основанными на данных, мы больше не ищем абсолютных результатов. Модели учитывают, что сбор данных и качество данных могут быть адаптированы к ситуативным требованиям, чтобы иметь возможность более гибко реагировать », — объясняет профессор, доктор Харальд Матис, руководитель группы биомолекулярных оптических систем в Институте прикладных информационных технологий им. Фраунгофера, который также возглавляет центр прикладных программ SYMILA Fraunhofer в Hamm.
Другим важным компонентом нашей системы является то, что мы называем Smart Data Exchange. Это гарантирует максимальную безопасность данных и целостность данных, например, если данные должны быть перенесены с одного рабочего сайта на другой.
Распознавание позы людей в их рабочей среде с использованием анализа изображений на основе ИИ
Нашей второй выставкой является интеллектуальная видеосистема для защиты работников в опасных производственных условиях. Система способна определять основную анатомическую структуру человека, то есть голову, крупу, руки и ноги, в прямом эфире видеопотока. Используемый метод называется оценкой позы в реальном времени. На основании обнаруженных анатомических структур и их ориентации дополнительные нейронные сети определяют положение обнаруженных фигур, например, если человек стоит, сидит или лежит на полу в зоне наблюдения.
Оценка позы в реальном времени — это приложение ИИ. Алгоритмы широко имитируют нервные процессы в головном мозге, имитируя глубокую сеть нервных клеток. По аналогии с человеческой моделью , эти нейроны учатся на опыте и обучении. Мы использовали набор данных COCO, который содержит около 250 000 изображений людей с идентифицированными и аннотированными частями тела, а также несколько других наборов данных для обучения нашей системы. Теперь он может надежно идентифицировать части тела в незнакомых сценах в живых видеопотоках.
