Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz beim Kampf gegen COVID-19

Die COVID-19-Pandemie hat die Art, wie wir leben, arbeiten und uns fortbewegen, stark beeinflusst. Die Welt kam mit einer Vollbremsung zum stehen und Regierungen weltweit veranlassten Lockdowns, um die Ausbreitung des Virus‘ zu verhindern. Nach Monaten des Stillstands nehmen Fabriken und Büros ihre Geschäfte wieder auf, ausgerüstet mit drei Waffen - Social Distancing, Gesichtsmasken und Temperaturmessungen.

Für die Aditya Birla Group ist die Sicherheit der Angestellten in dieser schweren Gesundheitskrise von höchster Bedeutung. Die Gruppe wandte sich der künstlichen Intelligenz (KI) und dem tiefen Lernen zu, um die Arbeitskräfte in ihren Fertigungseinrichtungen und Büros zu schützen. Die Gruppendaten- und Analysezelle, der Zweig der Gruppe für Analysen und künstliche Intelligenz, entwickelte einen effizienten und ökonomischen Ansatz, um sowohl in Fertigungsumgebungen als auch in Büros ein sicheres Umfeld zu schaffen.

Aufbauend auf eine bereits bewährte Technologie, VEDA (Video Enabled Decision and Alerts - Videofähige Entscheidung und Alarme), entwickelte das Team eine modernisierte Version mit fortschrittlichen Fertigkeiten, um den Bedarf der Fertigungseinrichtungen und Büros nach COVID zu erfüllen. „VEDA, die KI-Plattform und das erste urheberrechtlich geschützte Produkt seiner Art, nutzt Computer-Vision-Techniken, um Alarme und Einblicke bereitzustellen, damit Echtzeit-Entscheidungen getroffen werden können“, erklärt Deep Thomas, Group Chief Data and Analytics Officer der Aditya Birla Group.

Die VEDA-Plattform nutzt maßgeschneiderte Modelle der künstlichen Intelligenz/des Maschinenlernen (KI/ML) zur Analyse von Videos und zur Bereitstellung kundenspezifischer Lösungen zur Behebung von Geschäftsproblemen. „VEDA war eine Idee, die aus einem Hackathon im Jahre 2019. Sechs Monate später wurde sie erfolgreich in einer Anlage in Taloja eingesetzt. Während des Lockdowns haben wir einige neue Funktionen zur Plattform hinzugefügt, die die Sicherheit der Arbeitskräfte in der Welt nach COVID verbessern“, fügte Naveen Xavier, Vizepräsident Group Data & Analytics der Aditya Birla Group, hinzu. Die Plattform ist skalierbar und wurde für eine schnelle Integration entwickelt, um mehrere parallele Video-Einspeisungen zu verarbeiten, eine fortschrittliche Echtzeit-Videoanalyse anzuwenden, eine Modellausgabe über eine konfigurierbare Geschäftslogik aufzubauen und Echtzeit-Alarme, Benachrichtigungen und Berichte auszugeben.

Aktualisierte VEDA: Revolutionierung von Fertigung und Arbeitsplatz

Während der aktuellen Pandemie entdeckte das Team künstliche Intelligenz als Kernwerkzeug für eine Echtzeit-Sicherheitsanalyse in Fabriken und Büros und entwickelte und integrierte eine aktualisierte Version von VEDA mit drei neuen und relevanten Funktionen für die Welt nach COVID.

Temperaturüberwachung

Da Fieber ein Symptom für eine Infektion mit dem Coronavirus ist, wurden Temperaturmessungen am Büroeingang äußerst wichtig, um die Verbreitung des Virus‘ zu verhindern. Allerdings kann der Einsatz von Handgeräten mit IR-Sensoren für Temperaturmessungen bei einer großen Belegschaft zu einem zeitaufwändigen Verfahren werden. Um diesen Prozess effizienter zu gestalten, nutzt die Gruppe VEDA, indem Kameras integriert wurden, die duale Einspeisungen liefern - die RGB-Einspeisung vom CMOS-Sensor und die thermische Einspeisung vom VOX-(Vanadiumoxid)-Sensor.

Die Gesichtserkennung erfolgt unter Verwendung der RGB-Einspeisung und die Temperaturmessung erfolgt über die ROI der Stirn, die über der Maske sichtbar ist. Thermische Kameras lesen die Temperatur mit einer Genauigkeit von +/- 0,5 Grad Celsius bei einem Abstand von zwei Metern von der Kamera. Wenn eine Temperaturablesung oberhalb der definierten Schwelle erkannt wird, wird ein Alarm in Form eines Audiosignals ausgelöst, das dem Sicherheitspersonal am Eingang die Möglichkeit gibt, angemessene Maßnahmen zu ergreifen.

Gesichtsmaskenerkennung

Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) empfiehlt das Tragen von Gesichtsmasken, um die Verbreitung des Virus‘ einzudämmen. Zur Vermeidung manueller Prüfungen und zum Schutz unseres Sicherheitspersonals rüstete unser Team VEDA mit einer berührungslosen Erkennung von Gesichtsmasken aus, um sicherzustellen, dass Gesichtsmasken jederzeit entsprechend den Richtlinien getragen werden. Allerdings sind Gesichtsmasken nicht standardisiert. Zur Erkennung einer Gesichtsmaske muss ein zweistufiger Prozess durchgeführt werden - Gesichtserkennung und Maskenklassifizierung. Zur Gesichtserkennung nutzt VEDA bereits auf dem Tiefenlernen basierte CNN-Modelle. Um das Maskenerkennungsmodell zu trainieren, wurde das Gesichtserkennungsmodell eingesetzt, um Teile von Gesichtern aus Videoeinspeisungen zu extrahieren. Diese Teile von Gesichtern wurden manuell in Masken- und Keine-Masken-Kategorien annotiert. Ein rudimentärer Tiefenlernen-CNN-Klassifikator von der Stange wurde in den Datensatz eingebaut. Als nächstes wurde das Gesichtserkennungsmodell in den Videoeinspeisungen aus mehreren Anlagen und von Kameras in verschiedenen Höhen analysiert. Die erfassten Bilder wurden dann über ein binäres Tiefenlernen-Klassifizierungsmodell trainiert, um Gesichtsmasken zu erkennen.

Einhaltung von Social Distancing

Neben der Temperaturüberwachung und der Gesichtsmaskenerkennung wurde auch ein robuster Messalgorithmus für Social Distancing in VEDA integriert. Der Algorithmus ist eine Mischung aus modernem Tiefenlernen und klassischen projektiven Geometrie-Techniken. Die VEDA-Plattform verfügt über ein Modul zur Überwachung von Social Distancing, das ein Teil der Modellschicht in der Lösung ist. Wenn eine Videoeinspeisung für eine spezifische Mindestdauer wiederholt Verstöße gegenüber dem Distanzwert aufzeichnet, wird ein Alarm ausgelöst. Das Modul erkennt Arbeitskräfte in einem Rahmen und berechnet dann den Abstand zwischen jeder Arbeitskraft. Das Team nutzt den Transfer-Lernen-Ansatz und das fein abgestimmte MobileNetV2-Modell zur Personenerkennung unter Einsatz des TensorFlow-Frameworks. Unter Verwendung des Personen-Erkennungsmodells in jedem Frame liefert die Plattform die Ausgabe vom Modell in Form eines umfassenden Rechtecks bei erkannten Personen, um den Abstand zu messen. Um herauszufinden, ob die erkannte Person das Social Distancing befolgt, findet eine Backend-Berechnung statt. Die Genauigkeit der Distanz basiert auf einer Transformationsmatrix, die wiederum von einer präzisen Berechnung der Bodenpunkte abhängt.

Die aktualisierte Version von VEDA wird gegenwärtig mit Funktionen ausgerüstet, um die Sicherheit der Arbeitskräfte, z. B. durch Nutzung von Gesichtsmasken und die Aufrechterhaltung des Abstands, zu überwachen, um Sicherheitsanforderungen während der COVID-Einschränkungen zu managen. Unsere Fertigungsanlagen und Büros haben VEDA bereits für Sicherheitsmaßnahmen, die mit COVID verbunden sind, integriert. „VEDA ist eine leistungsstarke Plattform. Wir haben sie erfolgreich für die Veränderung des Verhaltens der Menschen, ihrer Einstellung und ihrer Gewohnheiten in den Fertigungsanlagen genutzt“, sagt Vaishali Surawar, Referatsleiter bei der Hindalco Industries Ltd. in Taloja. Zusätzlich kann VEDA auch die Nutzung von PPE-Ausrüstung wie Helmen und Westen überwachen, die Branderkennung mit visueller Überwachung verbessern, beim Eindringen in beschränkte Bereiche warnen, Fahrzeuge erkennen, visuelle Qualitätsprüfungen durchführen und Echtzeit-Audio-Alarme auslösen, wobei Störfall-Trends auf einem Dashboard erfasst werden.

Die VEDA-Plattform lässt sich sehr gut konfigurieren, um verschiedene Nutzungsfälle über Videoanalysen anzusprechen, und sie kann einfach mittels Bereitstellung vor Ort über Anlagen und Arbeitsplätze hinweg skaliert werden, um Vorteile in den Bereichen Sicherheit, Automatisierung und zuverlässiger Betrieb, in denen eine automatisierte visuelle Überwachung benötigt wird, voranzutreiben. Die Implementierung von Videoanalysen wird die Verwandlung in eine Geschäftsumgebung durch eine Verbesserung der Prozesseffizienz, das Verstehen von Kundenverhalten und die Verbesserung der Sicherheit in verschiedenen Umgebungen unterstützen, während manuelle Eingriffe in hohem Maße reduziert werden. VEDA liefert eine nicht greifbare Menge an Kostenvorteilen, indem Brände, Ölleckagen, Menschenansammlungen, die Bewegung von Menschen in unsicheren Zonen und die Nutzung von Sicherheitsausrüstung durch Arbeitskräfte in Werkstätten überwacht werden.

Basierend auf modernsten Technologien bietet die VEDA-Plattform eine effiziente und ökonomische Lösung zur Verbesserung der Sicherheit von Menschen und Arbeitsplätzen.