01
التحدي
تطلبت مراقبة السلامة في بيئة الإنتاج بيانات موثوقة، وتصنيفًا دقيقًا لحالات وجود معدات الوقاية، واستدلالًا سريعًا على أجهزة محدودة الموارد.
رؤية حاسوبية إنتاجية · ذكاء اصطناعي طرفي
نظام اكتشاف الالتزام بمعدات الوقاية الشخصية
نظام رؤية حاسوبية يعمل على الأجهزة الطرفية لاكتشاف الأشخاص ومعدات السلامة وحالات الالتزام أو عدم الالتزام عبر عشر فئات.
انخفاض النتائج الإيجابية الخاطئة بنسبة 95%
يُعرض العمل الهندسي دون إتاحة الشفرة المصدرية للعامة.
02
النهج الهندسي
جمعت بين YOLO11 وYOLO-World وOWLv2 وWeighted Box Fusion ومصنفات CLIP الخاضعة للإشراف، مع تدريب متعدد البطاقات وتقويم مخصص، ثم حسّنت النشر باستخدام INT8 TensorRT.
03
نتائج مختارة
- رفع مقياس F1 للبيانات من 0.39 إلى 0.81.
- تقليل النتائج الإيجابية الخاطئة من 9,490 إلى 619.
- تحقيق دقة 99% و97% و95% لحالات الكمامة وغطاء الشعر والقفازات.
- النشر على NVIDIA Jetson Orin NX مع التتبع والاتساق الزمني.
المشروع التالي