Usługi

Nauczanie Maszynowe dla Nowoczesnych Oprogramowań

Oferujemy specjalistyczne rozwiązania w zakresie nauczania maszynowego, dostosowane do potrzeb współczesnych oprogramowań.

Jak Realizujemy Nauczanie Maszynowe

Nasi eksperci wykorzystują najnowsze metody i narzędzia, zapewniając skuteczne i efektywne rozwiazania.

Korzyści z Naszych Usług Nauczania Maszynowego

Nasze rozwiazania umożliwiają oprogramowaniom wykorzystanie zaawansowanych algorytmów, co przekłada się na poprawę wydajności i innowacyjność aplikacji.

Wróć do usług
Szczegóły

System wykrywania niebezpieczeństw w pracy.

Podstawą każdego procesu korzystającego z logiki binarnej są dane wejściowe. W automatyce przemysłowej przywykliśmy, że dane wejściowe do urządzenia sterującego są generowane poprzez czujniki. W zależności od ich przeznaczania, są one analogowe bądź cyfrowe. Inaczej jest w przypadku obrazu z kamery.

Tutaj naszym sygnałem wejściowym jest przechwycony obraz - może być zarówno w postaci wczytanego pojedynczego zdjęcia lub streamu. Możemy zatem traktować to rozwiązanie jako kolejny czujnik w naszym układzie, który generuje dużą ilość nieobrobionych danych wsadowych dla naszego układu sterowania. Nie możemy jednoznacznie sklasyfikować jednak natury tego "sygnału", przed zaimplementowaniem odpowiedniego algorytmu dla systemu analizy obrazu.

Samo przechwycenie obrazu nie jest jednak wystarczające - kluczowym elementem jest tutaj analiza uzyskanego obrazu, tak aby z zapisu pikseli uzyskać wartościowe dla nas parametry. Żeby osiągnąć ten cel, system wizyjny musi składać się części Hardwarowej oraz Softwarowej.





Wykrywanie ognia

Zarejestrowany przez system wizyjny ogień to przede wszystkim emisja promieniowania widzialnego – światła w postaci rozbłysków, które dynamicznie przemieszczają się pod wpływem ruchów rozgrzanego powietrza. Płomienie mogą posiadać różną temperaturę i w zależności od niej przyjmują określony kolor (czerwony, pomarańczowy, biały, odcienie niebieskiego).

Z analizą ognia wiąże się wiele utrudnień. Jak opisano wcześniej, kolor ognia jest związany z temperaturą – do wykrycia zdarzenia niemożliwe jest więc zastosowanie kryterium koloru. Mimo tego algorytmów w algorytmie wykorzystane będzie założenie że wykrycie ognia jest możliwe w oparciu o analizę barwy. Jest to jednak metoda bardzo niepewna. Kolor czerwony ognia to temperatura od 525 do 1000 [ ̊C], kolor pomarańczowy: 1100 – 1200 [ ̊C], kolor biały, odcienie niebieskiego: od 1300 do 1500 [ ̊C].

Do wykrycia ognia zaproponowano analizę jasności i nasycenia barwy. Analiza ta jest dużo łatwiejsza do przeprowadzenia przy reprezentacji koloru w palecie barw HSV (hue, saturation, value) niż w RGB. Należy oddzielić odcień koloru od jego nasycenia oraz jasności i skupić się wyłącznie na dwóch ostatnich cechach – traktując ogień jako źródło światła.