Fujitsu razvil tehnologijo za prepoznavanje dela iz video posnetkov
Fujitsu Laboratories so razvili nov algoritem, ki v video posnetkih zazna različne delovne elemente in naloge – na primer odstranjevanje sestavnega dela, privijanje vijaka ali namestitev pokrova.
Praktična uporaba, vprašate? Navadno so na delovnih mestih, kot so tovarne, prizadevanja za izboljšanje produktivnosti in izboljšanje kakovosti vključevala evidentiranje dela osebja ter prepoznavanje in izboljšanje težav v različnih delovnih elementih iz podatkov. Če želite iz video podatkov izmeriti čas, potreben za vsak delovni element, pa morate video podatke ročno razdeliti na ločene delovne elemente. To pogosto pomeni, da so delovne ure, potrebne za merjenje časa za vsak delovni element, večkrat do nekaj desetkrat večje od celotne dolžine videoposnetka.
Fujitsu je razširil svojo tehnologijo Actlyzer za zaznavanje človeškega gibanja in vedenja iz video podatkov in razvil model umetne inteligence, ki upošteva variacije vsakega gibanja in razlike v gibanju posameznih delavcev, pri čemer uporablja delovne podatke posameznih zaposlenih in jih primerja z njihovim usposabljanjem. Prvi rezultati potrjujejo, da je mogoče delovne naloge zaznati z 90-odstotno natančnostjo in da je mogoče uporabiti rezultate za izboljšanje učinkovitosti operativne analize oziroma delovnega procesa pa tudi v namene prenosa posebnih veščin.
