科创中国

高端装备制造产业,智能制造装备产业

如今工厂自动化、数字化、智能化程度逐渐增加，使用机械臂作业的区域也越来越多。曾有工厂发生过人员进入机械臂作业区域的安全事故。所以人机协作场景中作业区域中人员安全备受工厂重视，而现场的摄像头监控仅能在事故后溯源，并不能预防和预警事故发生。 我司基于边缘计算和AI视觉技术自研了YobiAI危险作业区域智能安全系统，在同时接入4路摄像头视频数据的情况下，响应时间可达100毫秒以内。搭配我司自研的YobiAI AutoML平台生成的算法模型，可快速部署定制化场景算法，运用于机械臂作业区域等场景中，进行视频监控自主实时分析，人员一旦进入，现场即刻发出警报、后台即时保存图片和视频、手机端实时接收报警信息并在100毫秒内控制三方设备停止作业，将工厂安全由预警提升到警示加紧急制动有效避免事故发生的状态。有效地预防安全事故发生。该成果直接可以降低工厂安全事故的发生率，避免了人财物的损失，其次是降低了企业的升级成本，当一个企业有自动化定制化需求的时候，该成果的时间成本，约为传统成果的1/3，人力成本约为传统成果的1/5。该技术曾在2021中国扬州5G机器视觉大赛中获得三等奖并已经在普杰无纺布苏州工厂落地

1、通过视频分析技术分析每路视频，较以往视频分析，不再需要一直紧盯屏幕，只需要在系统告警时进行确认即可； 2、对视频图像中海量的数据进行高速分析，过滤掉用户不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息，只在监控到威胁的时候才占用带宽，在同等带宽条件下可以容纳更多路监控； 3、能够对危险行为立即反应，能在100ms内完成入侵识别，降低了企业生产安全事故发生的风险。 技术先进性： 1、采用基于arm芯片的边缘方案，用摄像头作为图像传感器，采集视频实时分析指定区域中是否有人员入侵，并第一时刻报警且通过GPIO口输出控制信号； 2、整个算法框架采用流水线并发的作业方式，加上共享内存的数据传输方式，使整个图像从传输到计算分析的流程可以在更短时间内完成，响应速度达到100ms内； 3、核心的人员检测算法采用最新的YoloX的目标检测算法； 4、人员入侵检测判断算法采用了基于人脸框的单目测距算法。

徐如钧：联合创始人&CTO，上海理工大学电力电子与电力传动全日制硕士研究生。拥有10年以上计算机视觉算法开发应用经验，具备算法到软件的全栈coding能力，0到1主导10余款AI项目及新产品开发，涵盖自动驾驶、机器人、智能监控等产品。 姚潇：CEO 曾任AI创业企业CEO和某AI头部企业AI教育业务VP，成功落地公司首单自主研发AI产品，为此后量产千万级的订单打下坚实基础，复旦大学全日制文学博士肄业。 付清泉：技术总监 中国地质大学（武汉）计算机应用技术硕士研究生（双一流） 历任深兰科技研发专家（自动驾驶算法架构师），华兴数科人工智能算法工程师等。精通计算机视觉、AIoT平台架构、嵌入式平台、大数据分析决策和基于机器学习与深度学习的人工智能云服务系统的研发，有千万级AI项目落地经验。

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