In che modo l'analisi video sta guidando l'industria 4.0

introduzione

Potresti aver incontrato termini come Intelligenza Artificiale, Machine Learning, IoT e Video Analytics. Ma ti sei mai chiesto cosa significano o come possono essere usati? In che modo le aziende moderne potrebbero trarne vantaggio?

L'analisi video è una parte fondamentale dell'IA e sta guidando l'Industria 4.0.

L'industria 4.0 si riferisce principalmente alla quarta rivoluzione industriale con l'automazione nella produzione tradizionale e nelle pratiche industriali. Tale termine è stato introdotto per la prima volta nei progetti condotti dal governo tedesco nel 2011, che enfatizzavano l'informatizzazione nella produzione. L'integrazione di macchine intelligenti, computer esperti, archiviazione e trasmissione dei dati a basso costo ha aperto la strada ai dispositivi per interagire all'interno di se stessi e con gli esseri umani per aumentare la produttività e l'efficienza.

Perché Industria 4.0?

La richiesta della tecnologia Industry 4.0 è caratterizzata dalla creazione di macchine ad autoapprendimento per aumentare le prestazioni complessive e aumentare l'efficienza della manutenzione. Altri attributi positivi includono la gestione e l'efficace ottimizzazione dei processi di produzione, l'aumento della fornitura di prodotti e l'apertura della strada alla produzione intelligente rafforzando i livelli di produttività. Inoltre, l'accesso ai dati in tempo reale offre l'opportunità di prendere in modo efficiente decisioni aziendali più intelligenti e veloci che superano le capacità umane.

Inoltre, la tecnologia Industry 4.0 migliorerebbe la flessibilità, l'agilità e la redditività poiché i vantaggi dell'utilizzo dell'IA risiedono nei suoi costi e servizi ragionevoli rispetto al lavoro umano. Inoltre, con l'automazione in atto ovunque, stiamo avanzando verso un'era di intelligenza artificiale in cui le macchine prenderanno decisioni e gli esseri umani supervisionerebbero l'intero processo.

Che cos'è l'analisi video?

L'analisi video è composta da due termini, "video" e "analisi", che significa eseguire un'analisi di un video per ottenere un risultato che potrebbe superare l'efficienza umana.

Si osserva che quando i dati vengono ricevuti tramite video in tempo reale, vengono quindi sottoposti a valutazione. Successivamente viene attivato un sistema di risposta per verificare se i dati sono conformi. In caso di anomalia, viene immediatamente inviata una segnalazione alle autorità interessate.

Secondo i dati della ricerca nel 2019, il mercato della video intelligence si è attestato a 23,6 miliardi di dollari USA. Inoltre, si prevede che le entrate dell'analisi video saranno di circa 2,9 miliardi di dollari USA entro il 2022.

L'analisi video facilita l'automazione dei processi quotidiani e la mitigazione dell'intervento umano. Potrebbe anche raccogliere informazioni per suggerire metodi per guidare la tua attività e aumentare la sicurezza e la protezione dei dipendenti. Inoltre, con l'analisi video intelligente, è più facile eseguire l'analisi delle cause principali e monitorare la produttività dei dipendenti in modo efficiente senza l'intervento umano. Dati questi fattori, non sorprende che l'industria 4.0 stia guadagnando terreno sul mercato.

Perché l'analisi video?

L'industria 4.0 riguarda l'automazione delle pratiche industriali tradizionali e l'analisi video è una soluzione essenziale per questo. Con un solido sistema di analisi video, le pratiche di produzione possono essere innovate a un livello completamente nuovo, trasformando così l'intera industria manifatturiera con la sua innovazione che coinvolge sia l'automazione che la riduzione dell'intervento umano.

Nel settore manifatturiero, gran parte del lavoro è meccanico e richiede la partecipazione umana. Di conseguenza, la sicurezza dei dipendenti è della massima importanza in un tale settore. Quindi, utilizzando l'analisi video, è possibile osservare se i dipendenti indossano adeguatamente o meno l'equipaggiamento di sicurezza per lavorare sistematicamente in condizioni pericolose.

Anticipare incidenti e alleviare la possibilità di lesioni mortali contano come alcune delle variabili più cruciali dell'analisi video. Tali casi diventano più probabili se i dipendenti hanno il compito di occuparsi di liquidi infiammabili o macchinari pesanti. Un intricato sistema di analisi video monitorerà la posizione e l'ubicazione degli estintori da utilizzare in modo efficace durante le emergenze e notificherà alle autorità eventuali minacce o incidenti sul posto di lavoro. Inoltre, ti aiuta a ottenere pronto soccorso e risposte mediche per i lavoratori feriti, ti avvisa se rileva fiamme o fumo in evoluzione e prevede un incendio.

Analisi video con Deep Learning

Il deep learning, un sottoinsieme del machine learning, è una funzione dell'intelligenza artificiale. Impara e migliora da solo utilizzando algoritmi informatici complessi. Quindi, analizza semplicemente i dati forniti, apprende da essi e applica tale conoscenza per prendere decisioni intelligenti.

Si basa sulle reti neurali artificiali (ANN), una replica delle reti nel cervello umano. È una complessa rete di nodi come neuroni nel cervello. Più è la rete, più profondo è l'apprendimento.

Quando l'analisi video è associata al deep learning, apprende dai dati forniti. Di conseguenza, può prendere decisioni intelligenti in modo efficiente che va oltre le capacità umane. Può migliorare il riconoscimento delle persone, lavorare in situazioni ambigue e inviare avvisi in modo più efficiente.

Più accurati sono i dati forniti, più precise saranno le decisioni. Ad esempio, il deep learning potrebbe imitare il comportamento umano nell'identificare se i dipendenti indossano maschere, se le norme di distanziamento sociale vengono seguite o meno e inviare avvisi per lo stesso. Negli stabilimenti di produzione, potrebbe monitorare se i lavoratori indossano l'equipaggiamento di sicurezza, se i protocolli di sicurezza vengono seguiti o meno o analizzare le minacce e gli incidenti prima che si verifichino.

Con i progressi del deep learning, l'analisi video può ora eseguire attività di produzione senza l'intervento umano.

Come funziona l'analisi video?

Con video in tempo reale o filmati storici, l'analisi video funzionerebbe in 3 passaggi:

1. Modellazione visiva degli eventi : nella modellazione visiva degli eventi, algoritmi complessi rilevano e tengono traccia degli eventi con un'anomalia. Aiuta a vedere qualsiasi attività sospetta o qualcosa che non è conforme ai dati e avvisa immediatamente le autorità.
2. Studio delle reti di telecamere: al posto delle singole telecamere, esiste un'ampia rete di telecamere. Ora, gli stessi dati di eventi visivi vengono raccolti più volte da telecamere diverse, garantendo l'autenticità dei dati. Quindi questi dati accurati vengono analizzati, viene presa una decisione più precisa e le prestazioni del sistema raggiungono il massimo.
3. Progettazione algoritmica e hardware: i dati video in tempo reale sarebbero più accurati quando l'algoritmo e la progettazione hardware sono sincronizzati. Aiuta il software di analisi video a prendere decisioni migliori e imparare dai propri errori. Ora è in grado di analizzare sia i video in tempo reale che quelli archiviati storicamente. Può prevedere una situazione e agire di conseguenza inviando un avviso.

Conclusione

L'industria 4.0 sarà la rivoluzione industriale più esemplare. Cambierà la vita di milioni di persone con l'integrazione dell'IA in diversi aspetti della vita. Nell'imminente era della rivoluzione tecnologica, l'analisi video giocherebbe un ruolo fondamentale nel guidare la quarta rivoluzione industriale. L'analisi video dovrebbe automatizzare i processi di produzione ripetitivi e aumentare l'efficienza dei sistemi TVCC in futuro.

Utilizzando l'analisi video intelligente, possiamo tenere traccia di quasi tutto, dai dati dei clienti ai difetti di fabbricazione. Sulla base di tali dati, possiamo fornire suggerimenti per migliorare l'esperienza del cliente e fidelizzare il marchio. Nei prossimi anni, le aziende dovranno essere alimentate dall'intelligenza artificiale. L'analisi video consentirà a noi, esseri umani, di lavorare in collaborazione con le macchine e di prendere decisioni unanimi per migliorare l'organizzazione generale.

In che modo wobot.ai può aiutare?

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