Tekniker – Pertsonen jarraipena eta obra-inguruneetako asmoak
Tekniker
Sektorea: Sektorea: Eraikuntza
Negozio-kasua
Makina mugikorrak dauden eraikuntza-inguruneetan, istripu-arrisku handia dago, gizakien eta makina astunen arteko interakzioa dela eta. Erronkak dira ingurumen-baldintzen aldakortasuna (hala nola argiztapena eta klima), ingurunearen konplexutasuna eta dinamismoa eta talkak edo istripuak ekiditeko pertsonak eta objektuak zehatz hauteman behar izatea. Soluzio konbentzionalen eraginkortasuna mugatzen dute baldintza horiek, eta positibo faltsuen kopurua handia da. Hortaz, beharrezkoa da teknologia aurreratuagoa eta fidagarriagoa izatea.
Helburuak
Adimen artifizialeko eredu sendoak sortzeko eraikuntza-inguruneetan dauden pertsonen dataset publikoen eskasiari aurre egitea du xede proiektuak, ezinbestekoa baita langileen jarraipen zehatza eta denbora errealekoa egiteko. Gainera, hainbat lan-egoeratan positibo faltsuak murrizteko soluzio bat garatzea ere erronka izan da, esaterako, langileak makina astunengandik gertu daudenean. Oztopo horiek gainditzea ezinbestekoa da proiektuaren helburu nagusia betetzeko: jarraipenerako sistema aurreratua ezartzea, modu pertsonalizatuan ohartarazteaz gain, makinen gainean ere jarduteko, eta egoera arriskutsuetan makinak automatikoki geratzeko. Hala, ahalik eta segurtasunik handiena bermatuko da lantokian.
Erabilera-kasua
Proiektuaren ikuspegiak RGB-D kameren irudiak eta adimen artifiziala uztartzen ditu eraikuntzan segurtasuna indartzeko, betiere, obretan langileak zehatz hautemateko eta horien jarraipena egiteko entrenatutako AA ereduen bidez. Langileen asmoak ebaluatzen dira, haien ibilbidea aztertuz, eta hodeietako informazioa erabiltzen da ingurunea ulertzeko, datu horiek makinen funtzionamenduarekin sinkronizatuz. Horrek balizko jazoeren aurrean modu proaktiboan aurre hartzeko aukera emateaz gain, alerta pertsonalizatuak igortzen ditu eta positibo faltsuak murriztu. Horrez gain, makinaren gaineko erantzun zuzen eta automatikoa ere eskaintzen du, eta, beharrezkoa izanez gero, egoera arriskutsuak prebenitzen ditu.
Azpiegitura
Irtenbidea: Edge Prestakuntza: On Premises eta Cloud.
Erabilitako teknologiak
Irudiak hautematea/prozesatzea Ikaskuntza Automatikoa edo Sakona
Erabilitako datuak
PAVASALEN hainbat obratan sortutako eta etiketatutako dataset propioa
Erabilitako baliabideak
Antolakuntzari dagokionez, garapenerako beharrezkoak izan dira proiektuaren 1 zuzendari, ikuspen artifizialeko eta AAko 4 espezialista eta hardware teknikari 1. Garapen teknikoa eta baliozkotzea Teknikerrek eta PAVASALek egin dituzte.
Zailtasunak eta ikaskuntza
Proiektuak eraikuntza-inguruneetako pertsonei buruzko dataset publikoen eskasiarekin egin du topo, eta dataset horiek ezinbestekoak dira adimen artifizialeko eredu sendo eta zehatzak sortzeko. Erronka hori are gehiago larriagotu da positibo faltsuak minimizatzeko gai den soluzio bat garatzeko beharrarengatik, batez ere, langileek makina astunetatik gertu jarduten duten agertokietan. Izan ere, leku horietan beharrezkoa da errutinazko mugimenduak eta portaera arriskutsuak bereiztea, lekua segurua izan dadin.
KPIak (negozioan duen inpaktua eta ereduaren metrikak)
mAP, zehaztasuna, recaal eta metrika propioak
Finantzaketa
Este proyecto ha obtenido financiación a través del programa «Proyectos de Investigación y Desarrollo de Inteligencia Artificial y otras tecnologías digitales y su integración en las cadenas de valor» de la entidad pública empresarial Red.es, el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) «Una manera de hacer Europa».
Kolaboratzaileak
PAVASAL
