人工智能黑科技：使用穿戴设备识别工人活动

   随着德国工业4.0和日本社会5.0政策的推出，制造业正逐步应用人工智能、机器人以及自动化技术对生产进行加速创新。与此同时，物联网技术也能够对人员和设备在内所有“物体”的状态和动作进行采集和识别，帮助企业生产正常运行同时防止人为失误。依靠这两项技术的进步近年来开发出了利用摄像头进行监测的系统，可以对工人的错误操作和生产线上的设备故障进行预测性诊断。

    而较近，德国人工智能研究中心智慧数据与知识服务部门的研究人员与日本家公司共同开发出了用于识别人类活动的项较新的人工智能技术。这项技术是摄像头监测技术的升版，它并非简单地通过摄像头拍摄图片获取数据，而是通过工人佩戴的穿戴设备采集多种数据来识别工人的活动。这项人工智能技术具有以下几个特点：

    1.工人佩带的眼球追踪眼镜可以对注视物体进行识别。这项技术可以识别“螺丝”和“起子”等物体，而且不受目标物所处环境，比如背景的深浅或旁边其他物体的干扰。工人佩带智能眼镜后，通过工人的眼球运动判断注视点，抓取注视点的数据，并能利用图像识别技术进行深度学习。

    2. 通过穿戴的臂环设备识别工人的基本动作，可以对“拧”和“按”等臂部动作进行识别。手臂上的传感器通过监测会发出细小的瞬时信号，通过抓取身体相关动作的数据来判断工人正在进行的动作。

    3. 通过将注视物体和工人动作结合，利用“层动作识别模型”识别工人的活动行为。结合以上两项技术开发出来的“层动作识别模型”可以识别工人的活动，比如判断工人正在“拧螺丝”。基于以上这些技术开发，人工智能技术可以在工人实时作业的过程中，识别“检查任务”中正在进行的“拧螺丝”和“按开关”的活动。