Klacci 凱樂奇商用級智慧門鎖各種應用解決方案
根據建築研究與訓練中心的數據，撞擊事故是建築工地死亡的主要原因。該中心引述美國職業安全與健康管理局 (OSHA) 的話稱，「四種最常見的撞擊危險是被飛行、墜落、擺動或滾動的物體撞擊。」
政府和安全組織對於如何防止撞擊危險，在建築工地造成傷害，提出了嚴格的建議。利用電腦視覺技術，當人們靠近行駛的車輛時，攝影機會發出警報，從而進一步降低事故率。
在本指南中，我們將討論 Roboflow 社區成員 Troy 的一個專案，該專案追蹤人們與建築工地上移動機械的距離。此模型收集的資訊，可用於為處於危險區域的工人建立警告系統。
以下是展示此模型運行效果的影片：
理解問題並理論化解決方案
所有電腦視覺專案，都始於問題陳述。該專案的理論是，電腦視覺可用於辨識，在工作現場危險地靠近建築設備的工人。該應用程式可以配備預警系統，提醒駕駛員他們距離施工現場的行人很近，有助於避免事故。
為了解決這個問題，我們建立了一個模型，來辨識工作現場的機械和人員。借助攝影機和物體偵測模型，電腦可以像安全員一樣有效地監控建築工地的安全。
這可以透過使用物體檢測演算法來實現，該演算法可以檢測每個人、設備的底座（人可以從地面觸摸的部分，例如輪子）以及整個設備（包括起重機的頂部）。由於影像樣是以 2D 形式錄製的，因此計算設備基礎對於此應用案例來說很重要。
如果使用整個設備來確定與車輛的距離，則根據攝影機的位置，建築工地後部的工人，可能會出現在攝影機畫面前景中，起重機頂部附近。
使用腳本來查看機器的座標（具體來說，是標識機器位置的「邊界框」），以查看它們是否與影像中的前一幀發生了變化。
如果邊界框的座標在影像幀之間發生變化，則腳本可以將該裝置標記為活動狀態。在同一個腳本中，我們可以使用一個人周圍的邊界框的座標，來計算他們與設備底座之間的距離。
準備資料並訓練模型
有了清晰的問題陳述和解決方案的想法後，下一步就是為電腦視覺模型準備資料。為了收集數據，YouTube 上的一段建築工地影片被上傳到 Roboflow。然後使用 Roboflow 平台對影片進行註釋，在影片中所有感興趣的物件周圍繪製方框：人、設備底座，以及整個設備。如果你願意跟隨並建造這個專案，你可以存取完整的施工現場資料集和模型。
以下是該項目帶有註釋圖像的範例：
該註釋中用方框標示了所有設備，包括一台起重機、五台挖土機和十個人。
對圖像進行註解後，模型就可以進行訓練了。在訓練階段，應用自動定向增強，以防止影像的方向影響訓練過程。也應用了以下列出的一系列增強技術，來改善資料集的樣本大小。所應用的增強技術，還可以幫助模型在不同的光照條件、攝影機角度，以及資料中存在雜訊的情況下，表現得更好（例如，下雨時）。
以下是新增的增強功能：
有了工作模型，下一步就是編寫一個腳本，來辨識危險地靠近設備的工人。
編寫腳本來辨識危險地靠近設備的工人
讓我們從編寫程式碼，來捕捉不同施工影像的畫面開始。然後可以使用 Roboflow API 的結果，對這些幀進行註釋並進行修改，以包含指示工人是否離設備太近的標籤。
代碼首先將施工影像分成一系列不同的畫面。在生產中，這個階段是不必要的，因為模型可以連接到即時攝影機。然後，每一幀都被傳送到 Roboflow API。API 傳回 JSON 對象，其中顯示了施工現場影像中，所有人員和設備的預測清單。
然後利用這項準備工作來建立一個系統，辨識每個工人與不同設備的距離。這將追蹤清單中所有工人和機器的座標。如果有人靠近建築工地，就會記錄下來，表示工人可能處於危險之中。
在此階段，只要工人靠近設備，模型就會發出警報。這會回傳許多誤報，因為工人安裝起重機開始工作時，會被標記為危險地靠近某台設備。這就是下一階段工作的重點：只有當工人離正在運作的設備太近時，才需要發出警報。
為了辨識設備是否在移動，腳本會追蹤最後四幀的預測。如果某件裝置在影格與訊框之間位置的變化，超過一定數量的像素，腳本就會為該裝置新增一個標籤，以指示「活動」。
這個用例必須考慮「如果邊界框的座標稍微移動會發生什麼？」這是一個非常重要的考慮因素，因為訓練模型可能會返回略有不同的座標，指示一個人或一件設備的位置。特洛伊解釋說，他使用以下方法，來辨識物體是否在移動：
為了確定機器是否處於活動狀態，我們保存了前幾幀的座標數據，並將該數據與目前數據一起使用。如果我們遍歷當前幀和前一幀中，每個邊界框的座標，並找到中心接近的邊界框，我們可以確定這兩個是同一個物體。如果這些中心彼此之間的距離，在可接受的範圍內，可以確定它們是同一個物體，但又足夠遠可以說它們已經移動，那麼我們就可以確定這個物體是一個活動物體。
然後，腳本為每個物件在每個影像周圍繪製邊界框。這是非常重要的一步，以便你可以直觀地看到，模型在影像錄製中的表現。
此外，在影像來源的右上角新增了一個表格，以顯示畫面中有多少名工人、有多少機器在運作、工人危險地靠近設備的次數等資訊。該追蹤器總結了迄今為止在場景中看到的內容，以及將會看到的內容。
靠近設備的工人會被貼上「小心」的標籤，如下所示：
在上圖中，一名工人靠近一台正在移動的機器。機械中的運動以「活動」標籤表示。工人被給予橙色「小心」標籤，以顯示他們離車輛太近。另一名工人靠近起重機頂部，身上貼有「小心」的標籤。其他車輛在背景中，但它們沒有被標記為活動車輛，因為它們在最近的幀中沒有移動。
每一幀都重新組合成一個影像，並保存到檔案中以供日後分析。如上所述，在施工現場佈署生產的模型中，此步驟並不是必需的。該模型可以即時運行來分析網站，並立即即時標記安全性問題。
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| tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業） |
結論
監控工人與行動裝置的距離，是朝著警報系統邁出的一大步，當有人離車輛太近時，警報系統會通知駕駛人。在生產中，這樣的模型可用於向工程車輛的監視器發送通知。
例如，起重機的螢幕上可能會出現紅色危險圖標，表示有人靠近基地。這樣，駕駛員就擁有一個額外的系統，來監視設備附近的工人，以防他們沒有注意到有人。
可以將事件記錄在記錄簿中，並隨時更新事件的定性資訊，以便建築公司確切地知道，當工人靠近移動設備時發生了什麼。
如果你有興趣訓練自己的電腦視覺模型，請查看 Roboflow。我們創建了一個端到端的電腦視覺平台，可以幫助你滿足建構模型時的所有需求，從準備資料到訓練和佈署模型的多個版本。
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