車間生產(chǎn)區(qū)域員工闖入報(bào)警系統(tǒng)基于YOLOX+RNN深度學(xué)習(xí)算法，車間生產(chǎn)區(qū)域員工闖入報(bào)警系統(tǒng)通過安裝在車間生產(chǎn)區(qū)域的監(jiān)測(cè)攝像機(jī)，實(shí)時(shí)采集圖像信息。這些攝像機(jī)覆蓋了整個(gè)機(jī)器人生產(chǎn)區(qū)域的周界，形成了一道無形的安全防線。當(dāng)有人員進(jìn)入監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)時(shí)，系統(tǒng)設(shè)備會(huì)現(xiàn)場(chǎng)聯(lián)動(dòng)語音告警裝置，向闖入人員發(fā)出明確的語音警告，告知其已經(jīng)進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域，要求其立即撤離。與此同時(shí)，系統(tǒng)還會(huì)聯(lián)動(dòng)機(jī)器人暫時(shí)停止運(yùn)行，防止人員與機(jī)器人發(fā)生碰撞或被機(jī)器人誤傷，從而最大限度地保障人員的安全。


在現(xiàn)代化工廠生產(chǎn)，車間的自動(dòng)化生產(chǎn)區(qū)域是安全管控的重點(diǎn)。隨著工業(yè)自動(dòng)化進(jìn)程的加速，機(jī)器人在生產(chǎn)車間的應(yīng)用越來越廣泛，其24小時(shí)不間斷的自動(dòng)生產(chǎn)模式極大地提高了生產(chǎn)效率。然而，這也帶來了新的安全——一旦有人員誤闖入機(jī)器人生產(chǎn)區(qū)域，可能會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的安全事故。為了有效保障工廠車間的安全生產(chǎn)，一套基于深度學(xué)習(xí)算法的車間生產(chǎn)區(qū)域員工闖入報(bào)警系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。YOLOX是一種先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法，能夠精準(zhǔn)地識(shí)別出人體的輪廓和特征。而RNN則用于對(duì)檢測(cè)到的人體行為進(jìn)行進(jìn)一步分析和識(shí)別，從而更準(zhǔn)確地判斷是否為誤闖入行為。


車間生產(chǎn)區(qū)域員工闖入報(bào)警系統(tǒng)會(huì)對(duì)闖入人員進(jìn)行自動(dòng)抓拍，并將當(dāng)時(shí)的圖像實(shí)時(shí)傳輸?shù)焦芾碇行摹Ｔ诠芾碇行?，工作人員可以通過監(jiān)控屏幕清晰地看到闖入人員的圖像和位置信息，從而及時(shí)了解現(xiàn)場(chǎng)情況。同時(shí)，系統(tǒng)會(huì)輸出報(bào)警信號(hào)，發(fā)出刺耳的警報(bào)聲，提醒現(xiàn)場(chǎng)人員和管理人員注意安全。在工廠生產(chǎn)車間，這套系統(tǒng)的應(yīng)用極大地提高了安全生產(chǎn)的保障水平，為自動(dòng)化生產(chǎn)的順利進(jìn)行提供了堅(jiān)實(shí)的安全支撐。