p Na Hannover Messe 2019, O Fraunhofer FIT apresentará modelagem baseada em dados, apoiando o planejamento da produção e otimizando a utilização de recursos. Os modelos ajudam a compreender e otimizar processos complexos, e podem ser usados ​​como ferramentas de previsão. Além disso, demonstramos um sistema que usa processamento de imagem baseado em IA para monitorar e avaliar, em tempo real, a situação e o comportamento das pessoas, por exemplo. em um ambiente de produção. O sistema pode ser usado, por exemplo, para disparar automaticamente o alarme se uma pessoa estiver sentada ou deitada no chão, indicando uma situação perigosa. Encontre-nos no corredor 2, estande C22. p A automação e o desenvolvimento de processos de negócios requerem dados que informem a otimização de processos ou o desenvolvimento de inovações. Na Hannover Messe 2019, Fraunhofer FIT apresentará uma tecnologia de plataforma que integra bancos de dados inteligentes, métodos de análise específicos, bem como sensores em rede e instrumentos de medição. Funcionalidades como manutenção e operações são representadas nos modelos de dados e podem ser aprimoradas para incluir manutenção preditiva. Isso facilita o desenvolvimento ágil de novos serviços e modelos de negócios e sua adaptação flexível às necessidades dos clientes em constante mudança.

p "É importante entender que - em contraste com as tecnologias tradicionais de produção e automação com seus modelos altamente personalizados, mas inflexíveis - com modelos orientados a dados, não estamos mais procurando resultados absolutos. Os modelos levam em consideração que a aquisição de dados e a qualidade dos dados pode ser adaptado aos requisitos situacionais, ser capaz de reagir com mais flexibilidade ", explica o Prof. Dr. Harald Mathis, líder do grupo Biomolecular Optical Systems no Fraunhofer Institute for Applied Information Technology FIT, que também dirige o SYMILA Fraunhofer Application Center em Hamm.

p Outro componente importante do nosso sistema é o que chamamos de Smart Data Exchange. Garante o máximo de segurança e integridade de dados, por exemplo. se os dados devem ser transferidos de um local de produção para outro.

p Reconhecimento das posturas de humanos em seu ambiente de trabalho usando análise de imagens baseada em IA

p Nossa segunda exibição é um sistema de vídeo inteligente para proteger os trabalhadores em ambientes de trabalho perigosos. O sistema é capaz de detectar a estrutura anatômica básica dos humanos, ou seja, cabeça, alcatra, braços e pernas, em uma transmissão de vídeo ao vivo. O método usado é chamado Realtime Pose Estimation. Com base nas estruturas anatômicas detectadas e suas orientações, redes neurais adicionais determinam as posturas das figuras detectadas, por exemplo. se uma pessoa está de pé, sentado ou deitado no chão na área sob vigilância.

p O Realtime Pose Estimation é um aplicativo de IA. Os algoritmos imitam amplamente os processos neurais no cérebro, simulando uma rede profunda de células nervosas. Análogo ao modelo humano, esses neurônios aprendem com a experiência e o treinamento. Usamos o conjunto de dados COCO, que contém cerca de 250, 000 imagens de pessoas com partes do corpo identificadas e anotadas, e vários outros conjuntos de dados para treinar nosso sistema. Agora ele pode identificar com segurança partes do corpo em cenas desconhecidas em streams de vídeo ao vivo.