今年的法官对全球摄影大赛是一个机器学习、人工智新利luck能系统正在开发建设中国旗的安全隐患图片和视频。

一年前,Smartvid。io Inc .开发人员,开始销售一个产品设计和索引标签帧的视频上传到系统。标签是基于图像内容,促使由音频线索叙事在射击。

例如,一个检查员在拍摄视频时描述一个位置和功能,和机器学习软件,协会变成一个标签,它适用于类似的特性。小时的视频可以快速搜索显示剪辑与特性。

但乔希Kanner的更深层次的野心,该公司的创始人兼首席执行官是利用机器学习创建一个系统,可以学会找到模式图像的像素,匹配对象库和自动标记特定的功能没有提示。

卡纳的团队一直在开发软件,它调用目标(“非常聪明的洞察力和评价神经网络”),首先“教学”人们认识到无论何时出现在工地现场图像,然后,第一个应用程序,以确定他们是否穿着安全颜色和安全帽。

“说失踪的建筑工人,首先你必须确定如果人们”,然后做一个困难得多的逻辑问题搜索”给我所有你看到的地方一个人丢失了一个建筑工人,”“Kanner说。

“维尼是一个很长的路从一个安全专家,但是我们想要做的是国旗图像有潜在风险,提高我们的注意力,所以人类可以做得更好,让更广泛的报道。第二个一双眼睛,从不睡觉,看起来总是打电话给东西你的注意力,”Kanner说。

培训和测试目标需要暴露在成千上万的建筑形象。工业公司以及全球,造成施工培训目标图像,帮助开发一个潜在的目标有价值的新工具,新利luck也是一个基本的理解水平的维尼hazard-spotting情报将成为一个自由、公共事业。

证实Kanner”,实际上,在2017年的某个时间,我们将会有一个“免费增值”版本将提供unlimited-duration,产品的一些功能的限制。在一些功能的限制桶可以安全分类器,这样可以更广泛的功能。从本质上说,它将像公用事业”。

培训,ENR造成成千上万的身份不明的新利luck图像从其数据库摄影比赛。图像集合也被萨福克共享建设,摩顿森建筑、在建美国建筑,Rogers-O ' brien建筑和其他公司拒绝透露姓名。

“我们非常兴奋杰克做什么,”托德•韦恩表示在Rogers-O ' brien施工技术经理。“这就像有一个聪明的助理实习生,从不睡觉,可以不断索引所有的图片给你,这样,当你早上来到办公室,你知道具体的,可操作的项目,需要解决。”

韦恩指出,安全项目经理不可能到处都是,但人多工地现场图片和更多被无人机和jobcams捕获,现在是时候利用资产找到问题和见解。“我们想要的是不仅将图像转化为可操作的任务自动化操作。所以,如果无人机看到两人不戴安全帽,它可以自动创建一个任务或问题报告,并将其发送到安全主任,“魏恩表示。

维尼的技术工作在相同的原则,使自主车辆实时检测人员和车辆,允许车辆调整驾驶。Kanner说软件第一个“盒子”空间,似乎包含一个定义的对象类型,比如人类,然后运行一个分析这一领域细化对象和测试其他品质,如安全帽的存在或安全的颜色。

那些第一安全,只有Smartvid担任品质。io是培训目标识别,但潜在的条件可以搜索几乎是无限的。

“我爱告诉我当它看到一个阶梯,“魏恩表示解释说,一些网站只允许电梯。“我想让它点梯子我可以摆脱(梯)。我想告诉我如果人们不穿个人防护设备或如果不绑了。”

魏恩表示违规行为经常发生,但可以解决只有当观察。“如果软件可以看到它只是通过观察图像和提醒我们,我们希望,”他说。“这是其中的一个技术,我甚至不能想象所有的方法我们可以使用它,直到它。昨天我想要它,我希望它!”

泰勒Cupp,摩顿森项目解决方案的技术专家,说,“我们很有趣的自动化和分析大量的图片和资料我们已经capturing-for为了安全。我真的很喜欢这周围的第一大考验是安全,我喜欢,他们让这些公司提供图像的训练。这是一个很有趣的方法”。

然而,在摩顿森Smartvid测试。io图像检索服务,它对供应商说,“这是伟大的,但我们不能把更多的工具在我们的项目团队,“Cupp补充道。功能需要集成作为增强系统在使用和已经收集图片。“我们告诉他们他们需要集成Autodesk的BIM 360场,Procore Kahua,十几个其他项目管理系统中,”他说。

集成是发生,Kanner说。图像加载到Procore现在有图像检索工具,其中包括一些安全标签。更多安全功能将使2017年初,他补充道。集成与Autodesk的BIM 360场预计年底Q2,。

“几年前,你会说,“这是出路。但是我们已经走过了漫长的道路,”Cupp说。“我们接近。”

使用全球的2新利luck016年建筑摄影大赛提交,维尼处理1080张图片在不到10分钟,而Smartvid。io人类团队负责寻找和风险的人,花了4.5个小时。维尼发现446图像people-32错过了的人类的图像。它标记32人失踪安全帽和图像106人不穿安全的颜色。30但维尼的预测图像可能比赛的赢家,基于其与赢家几年过去,然而,需要改进。只有三个是正确的。


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