Nova tecnologia de reconhecimento de imagens em ambientes altamente complexos

A NEC Corporation desenvolveu uma tecnologia altamente precisa que reconhece em tempo real uma grande variedade de atividades de trabalho realizadas por diversas pessoas, a partir de imagens captadas por câmaras. Mesmo em ambientes congestionados com muitas pessoas, como estaleiros de construção, que têm sido difíceis de analisar com precisão até agora, é possível reconhecer de forma estável várias atividades de trabalho ao mesmo tempo. A Daiwa House Industry e a NEC confirmaram recentemente a eficácia desta tecnologia em testes conjuntos de demonstração num estaleiro de construção.

Esta tecnologia analisa as relações entre várias características dos seres humanos e dos objetos, com diferentes representações. Além das características visuais dos seres humanos e dos objetos, também analisa as relações entre características das poses humanas, informações de classe para objetos como ferramentas e maquinaria pesada, a posição de humanos ou objetos, e ainda as características visuais do ambiente circundante. Além disso, esta tecnologia pesa de forma adaptativa características importantes através da aprendizagem profunda, à medida que reconhece cada atividade de trabalho. Isto permite reconhecer com precisão uma grande variedade de atividades de trabalho, mesmo em ambientes congestionados onde muitas pessoas interagem, como estaleiros de construção.

No futuro, para além da construção, a NEC avançará com a verificação desta tecnologia em várias operações realizadas em diferentes locais, incluindo fábricas, logística e retalho, visando a comercialização durante o ano fiscal de 2023.

As atividades de trabalho de muitos trabalhadores em estaleiros de construção são reconhecidas com precisão

O reconhecimento simultâneo de uma grande variedade de atividades de trabalho

Em estaleiros de construção, muitas pessoas realizam simultaneamente uma grande variedade de atividades de trabalho utilizando várias ferramentas e maquinaria pesada e executando várias ações e posturas para interagir com o ambiente circundante. Além das características visuais dos seres humanos e objetos, esta tecnologia integra e analisa as relações entre várias características com diferentes representações, tais como poses humanas, informação de classe de objetos, posições de seres humanos e objetos, e características visuais dos ambientes circundantes, o que é importante para reconhecer o conteúdo de uma atividade. Isto permite reconhecer simultaneamente uma grande variedade de atividades de trabalho, tais como “escavação”, “compactação”, “nivelamento”, “nivelamento de betão”, “derrame de betão”, “transporte de carrinhos” e “montagem de barras”, realizadas em estaleiros de construção.

 Reconhecimento estável das atividades de trabalho, mesmo em ambientes sobrelotados

Habitualmente, é difícil reconhecer com precisão as atividades dos trabalhadores em ambientes sobrelotados, como estaleiros de construção. Esta tecnologia pondera de forma adaptativa características importantes através de aprendizagem profunda quando analisa relações entre várias características, de modo que mesmo que algumas características não sejam detetadas devido à sobreposição humana, etc., elas possam ser complementadas por outras funcionalidades. Mesmo quando um grande número de pessoas estão juntas, é possível identificar com precisão a relação entre um humano e um objeto, focando na informação de posição. Isto permite reconhecer a atividade laboral num ambiente sobrelotado.

Visão geral dos testes de verificação conjunta

A NEC, em colaboração com a Daiwa House Industry Co., Ltd., realizou testes de demonstração desta tecnologia entre março e maio de 2022, num estaleiro utilizado para construção de casas isoladas. Em resultado disso, foi possível reconhecer com precisão múltiplas atividades de trabalho, tais como “compactação”, “corte de raízes e posterior preenchimento”, “colocação de betão”, e “montagem de barras”, e estimar com menos de 10% de erro o tempo de trabalho gasto para cada atividade pelos trabalhadores no local.