AI視覺辨識技術革新工業安全與效率

由Skoltech人工智慧中心與Samara大學組成的研發團隊，近日成功開發出一套創新系統，能夠透過視訊串流自動辨識生產流程的各個階段。這項技術不僅能讓工業攝影機自主偵測生產過程中的異常狀況，更能有效預防意外事故的發生。研究團隊採用自我監督學習法，大幅降低人工標記資料的成本，同時提升模型在實際環境中的穩定性。這項突破性研究成果已發表於IEEE Access期刊。

這套技術專為生產現場的視訊串流時間分段設計，能夠精準掌握各項作業階段，如換油或零件組裝等，並自動標示出影片中的關鍵點。Skoltech人工智慧中心首席機器學習工程師Maxim Aleshin表示：「這套系統的匯入帶來實質效益，現在我們不再需要手動處理數百小時的影片來訓練神經網路辨識生產階段。模型能夠自主從大量原始資料中找出規律，讓工業攝影機能夠即時偵測生產流程中的異常狀況，有效預防緊急事故的發生。」

這套神經網路系統是透過大量未標記的影片資料進行訓練，能夠自主辨識關鍵特徵，無需人工介入。接著再透過少量已標記的樣本進行進一步訓練，並針對特定任務進行調整（例如將事件分類為「換輪胎」、「換油」和「靜止狀態」等）。系統展現出極高的視訊串流處理速度，使其能夠即時應用於工業環境中。

Skoltech人工智慧中心研究組長Svetlana Illarionova指出，這項技術將成為確保工業安全與最佳化生產流程的綜合解決方案之一。研究團隊近期計畫擴大系統支援的場景與生產作業型別，並在實際設施中進行測試，持續監控大量生產流程，同時將這套方法整合至工業園區的智慧視訊監控系統中。

Illarionova強調：「正是這些創新專案讓生產變得更安全、更智慧。我們深信這項技術的應用範圍將超越傳統的組裝生產線，為工業領域帶來革命性的改變。」