Pedestrian Equipment Anomaly Detection with Computer Vision in Warehouses
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of the logistics sector in recent years caused the expansion of warehouse areas and the increase in the number of equipment used.With the increase in these activities, the possibility of work accidents in warehouses also increases.In defiance of this situation, it has been determined that a real-time prediction system of pedestrian and equipment interaction is needed to ensure inwarehouse reliability.This system should address the urgent need to reduce the risk of work accidents and focus on the overall goal of reducing the possibility of work accidents in warehouse environments.To overcome this challenge, we propose a comprehensive Warehouse Anomaly Detection and Control System consisting of object detection, object tracking, action detection, and alarm classification components which will play an important role in increasing work safety in warehouse environments.YOLOv7 (You Only Look Once version 7) is a deep learning model that detects objects quickly and accurately in a single network pass.The deep learningbased Deep SORT algorithm used for object tracking provides a dynamic understanding of the warehouse environment by continuously storing these identified problems in real-time.The action detection part of this system is designed to identify and analyze actions and movements, recognizing anomalies and potential risks.In this part, the speed of pedestrians and equipment are detected utilization of 3D bounding boxes of objects and perspective transformation.The possible accident risks are measured using the intersection percentage of these areas, the magnitude of speed, the direction of the motion vector of pedestrian and equipment, and the distances between objects.Alert levels can be considered as encounter, near-miss, and emergency.Using this system in warehouses will reduce the risk of possible work accidents that may even result in death.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».