17、工业4.0中机器学习在活动识别中的潜力揭秘

工业4.0中机器学习在活动识别中的潜力揭秘

1. 机器学习与活动识别概述

在工业4.0的动态环境中，机器学习（ML）在活动识别（AR）领域展现出巨大潜力。选择合适的ML算法有助于获得准确可靠的AR结果，同时评估结果对于优化和改进模型至关重要。在实际操作中，还需不断收集活动数据，用于模型的反馈和优化。通过监测模型的准确性和性能，对模型进行改进和调整，以适应工业环境不断变化的需求。

1.1 活动识别流程

• 数据收集 ：利用传感器、设备和系统收集工业环境中的活动数据。
• 算法选择 ：根据具体需求选择合适的ML算法。
• 模型训练 ：使用收集到的数据对模型进行训练。
• 结果评估 ：评估模型的准确性和性能。
• 反馈优化 ：根据评估结果对模型进行反馈和优化。

1.2 案例分析

1.2.1 Drishti公司案例

Drishti公司位于美国加利福尼亚州，该公司利用人工智能挖掘工厂车间的视频流，实现活动识别。制造商可以利用这项技术改进手工装配线，提高工厂的质量和生产率。该技术通过测量视频流中的周期和特定动作，需要四倍的标记数据来训练系统，以进行特定工作流程和异常检测。具体操作步骤如下：
1. 确定特定对象进入相机定义的参考系统为周期开始标记，离开参考系统为周期结束标记。
2. ML模型检测所有应发生的规定操作