輔助系統(tǒng)可以幫助操作員使用叉車提前識別任何危險情況。Kiwi-eye 是由意大利Kiwitron 公司開發(fā)的駕駛輔助系統(tǒng)，使用人工智能和機器學習算法。讓我們看看它是如何工作的以及有什么優(yōu)勢：

現(xiàn)代工業(yè)需要最先進的解決方案來實現(xiàn)快速、高效和日益數(shù)字化的生產(chǎn)。借助數(shù)字技術(shù)，可以連接多個設(shè)備、分析數(shù)據(jù)并為機器配備新功能。人工智能算法和設(shè)備的使用利用數(shù)據(jù)，使整個工業(yè)工廠自動化、安全和高效。

自學習和機器視覺：它是如何工作的？

人工智能基于創(chuàng)建能夠連接信息并從某些輸入開始生成輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?？捎玫臄?shù)據(jù)越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能也會越高，即使在復雜的環(huán)境中也能夠自主工作。在這種情況下，我們談?wù)摰氖巧疃葘W習，或機器的自主學習，在工業(yè)領(lǐng)域可用于訓練算法以類似于人腦的方式理解圖像。Kiwi-Eye 是Kiwitron 開發(fā)的駕駛輔助系統(tǒng)，使用深度學習通過實踐和經(jīng)驗識別不同類別的物體。

如今，深度學習技術(shù)通常用于人工視覺或計算機視覺，專門處理圖像分類和對象檢測。

工業(yè)領(lǐng)域的Kiwi-Eye 的物體檢測

對象檢測允許您在圖像中定位和分類對象。Kiwi-eye 使用對象檢測技術(shù)從環(huán)境中提取特定特征并檢測行人、手推車的位置或識別標志。

為了檢測一個物體，計算機需要知道它是什么以及它在哪里。為此，組合了一個標簽（稱為標簽）來標識它所屬的類，并在對象周圍應用一個框以指示其位置（稱為邊界框）。

為了更好地訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，您需要一個數(shù)據(jù)集，或者更確切地說是一組數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集必須盡可能大且多變，以提高模型性能。元數(shù)據(jù)也出現(xiàn)在數(shù)據(jù)集中，這是用于在特定應用中充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的附加信息。

例如，在配備人工智能的物流設(shè)備數(shù)據(jù)集中，建議僅插入內(nèi)部倉庫環(huán)境的圖像。

Kiwi-Eye 和事故預防

由于Kiwi-eye 是一種安全緩解裝置，因此要檢測的最重要方面是人。出于這個原因，更多引用這個特定類的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在Kiwitron 數(shù)據(jù)集中。但總的來說，我們試圖始終在注釋之間保持平衡。

Kiwi-Eye 感興趣的另一個參數(shù)是距離。事實上，除了檢測障礙物外，相機還通過重建深度圖來測量它們的距離。 得益于現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)，操作員的技能與智能系統(tǒng)的精度相結(jié)合。

通過這種方式，可以通過更大的人機集成來完善手段對外部刺激的響應，從而實現(xiàn)商業(yè)模式5.0。

智能傳感器和軟件，將您的業(yè)務(wù)數(shù)字化。

意大利kiwitron公司為所有起重裝置和工業(yè)機械開發(fā)傳感器設(shè)備。通過數(shù)據(jù)收集和參數(shù)監(jiān)控，您可以衡量性能并防止故障。

kiwitron 共同創(chuàng)建獨特的解決方案來改變您的業(yè)務(wù)。

Kiwitron 系統(tǒng)在駕駛車輛和機動區(qū)域時為駕駛員提供幫助。 

我們使用最先進的技術(shù)來滿足每個公司的需求。

后勤

kiwitron 從公司的實際需求出發(fā)，創(chuàng)造旨在創(chuàng)新和優(yōu)化物流的產(chǎn)品。

kiwitron 使用可以適應任何工業(yè)環(huán)境的系統(tǒng)。

工業(yè)4.0

借助 ETS 遠程控制系統(tǒng)，您的車輛可節(jié)省 50%。 

ETS系統(tǒng)獲得了工業(yè)4.0適用性認證和稅收抵免認證。