KI in der Lade-Sicherheit: Ein neuer Ansatz

Ladesicherheit ist ein super wichtiger Punkt für jede Logistikfirma. 2020 wurden viele Lkw-Inspektionen gemacht und dabei wurden fast 10% der Kontrollen Verstösse gegen die Ladesicherheitsregeln gefunden. Jeder Verstoss kann saftige Strafen nach sich ziehen und den Ruf des Unternehmens schädigen. Wenn ein Logistikdienstleister Probleme mit der Ladesicherheit hat, betrifft das sowohl die Fahrer als auch die Ladesachverständigen. Wenn etwas schiefgeht, das andere Leute betrifft, könnte das Unternehmen auch rechtlichen Ansprüchen ausgesetzt sein. Daher ist es entscheidend, die Sicherheit der Ladungen zu gewährleisten, bevor die Trucks auf die Strasse gehen.

#Rolle von Fotos bei der Bewertung der Ladesicherheit

Um zu bestätigen, dass sie die Ladesicherheitsgesetze einhalten, machen Logistikunternehmen oft Fotos von der Ladung in den Trucks, bevor sie losfahren. Manche Firmen haben geschultes Personal, das diese Fotos überprüft und sicherstellt, dass alles den Sicherheitsstandards entspricht, bevor die Trucks abfahren. Allerdings kann dieser Prozess sehr langsam sein, besonders wenn die Fotos von schlechter Qualität sind. Bilder können unklar sein oder nicht die nötigen Details zeigen, die man braucht, um die Sicherheit effektiv zu bewerten.

#Wie KI bei Ladesicherheitsprüfungen helfen kann

Dieser Artikel schaut sich an, wie künstliche Intelligenz (KI) die Aufgabe, die Ladesicherheit zu überprüfen, leichter machen kann. Ziel ist es, Fotos von Ladungen in drei Kategorien zu klassifizieren: I) sicher geladene Ladung, II) unsicher geladene Ladung und III) unbrauchbare Bilder. Mit Computerprogrammen, die Bilder analysieren, kann man den Qualitätssicherungsteams helfen zu bestimmen, ob eine Ladung sicher ist oder nicht.

KI-Systeme können entwickelt werden, um unbrauchbare Bilder von denen zu trennen, die bewertet werden können. Das ist wichtig, denn manchmal machen Fahrer Bilder, die die Ladung oder die Truckstruktur nicht klar zeigen. In Fällen, in denen die KI feststellt, dass ein Foto nicht verwendet werden kann, kann ein Mensch dann die Sicherheit der Ladung in den nutzbaren Bildern bewerten.

#Vorschlag für ein zentrales System

Eine Möglichkeit, diesen Prozess zu verbessern, besteht darin, eine zentrale Plattform zu nutzen. Mit so einem System können alle Logistikdaten, inklusive Fotos, an einem Ort gespeichert und bewertet werden. Das könnte in der Cloud gehostet oder auf einem internen Server betrieben werden. Eine solche Einrichtung kann helfen, die Sicherheit der Ladungen zu gewährleisten, indem Bilder mit den Sicherheitsanforderungen verglichen werden.

Um die Ladesicherheit sicherzustellen, brauchen Firmen Systeme, die die Ladung verifizieren können, auch wenn die Fahrer keine festen Angestellten sind. Ladungen werden oft von Subunternehmern geladen und anschliessend von Mitarbeitern überprüft. Wenn ein Mitarbeiter feststellt, dass eine Ladung sicher ist, macht er ein Foto und reicht es über die zentrale Plattform ein. Durch die Integration von KI in diese Plattform könnte der Prozess die Arbeitslast für das Qualitätssicherungspersonal erheblich verringern.

#Grundlagen von künstlichen neuronalen Netzen (ANN)

Künstliche neuronale Netze (ANN) sind vielseitige Werkzeuge, die für verschiedene Aufgaben wie die Klassifizierung von Bildern verwendet werden. Sie können verschiedene Merkmale in Fotos erkennen, wie Kanten und Farben. Wenn sie richtig trainiert werden, lernen ANNs zu erkennen, welche Merkmale wichtig sind, um festzustellen, ob eine Ladung sicher ist.

Für Aufgaben der Bildklassifizierung wie die Bewertung der Ladesicherheit sind Convolutional Neural Networks (CNN) besonders effektiv. CNNs konzentrieren sich darauf, relevante Aspekte von Bildern zu erkennen, was beim Bewerten der Ladesicherheit entscheidend ist.

#Datenvorbereitung für ANN

Ein wichtiger Teil des Trainings von ANNs besteht darin, sicherzustellen, dass genügend qualitativ hochwertige Daten vorhanden sind. Bei der Ausbildung von KI-Modellen ist es wichtig, ausgewogene Datensätze zu haben. Wenn einige Kategorien zu viele oder zu wenige Beispiele haben, könnte die KI Schwierigkeiten haben, richtig zu lernen.

Um dem entgegenzuwirken, können Techniken zur Datenaugmentation angewendet werden. Dieser Prozess erhöht künstlich die Menge an Daten, indem bestehende Bilder durch Techniken wie Drehen, Wenden und Ändern der Helligkeit modifiziert werden. So entstehen neue Bilder, die helfen, ANNs effektiver zu trainieren.

#Bildklassifizierung für Ladesicherheit

Die Aufgabe, die Ladesicherheit zu bewerten, beinhaltet das Sortieren von Bildern in die drei zuvor genannten Kategorien. Das kann auf zwei Hauptarten geschehen. Eine Methode besteht darin, Bilder direkt als sicher, unsicher oder unbrauchbar zu klassifizieren. Die andere Methode nutzt einen Entscheidungsbaum, bei dem der erste Schritt darin besteht, festzustellen, ob ein Bild nutzbar ist oder nicht. Wenn ja, ist der nächste Schritt, es als sicher oder unsicher zu klassifizieren.

Die Verwendung eines Entscheidungsbaums kann den Klassifizierungsprozess vereinfachen. Unbrauchbare Bilder sind oft leicht zu identifizieren. Allerdings kann es schwieriger sein, zu bestimmen, ob eine Ladung sicher oder unsicher ist, obwohl das derzeit von Menschen bewertet wird, was es der KI möglich macht, diese Aufgabe mit entsprechender Schulung zu übernehmen.

#Struktur des Datensatzes

Der Datensatz, der für das Training der KI verwendet wird, enthält über 5.700 Bilder, die während der Ladungsversendungen aufgenommen wurden. Alle Fotos zeigen die Rückansicht von Lkw, die von Mitarbeitern gemacht wurden, die für die Überprüfung der Ladesicherheit verantwortlich sind. Da diese Bilder aus dem tatsächlichen Versandprozess eines Logistikunternehmens stammen, repräsentieren sie reale Szenarien, was die Daten wertvoll für das Training des KI-Modells macht.

Die Bilder sind in drei Klassen kategorisiert:

• I) 1.813 Bilder von sicher geladenen Ladungen.
• II) 2.355 Bilder von unsicher geladenen Ladungen.
• III) 1.544 unbrauchbare Bilder, die die notwendigen Details für Sicherheitsprüfungen nicht enthalten.

#Herausforderungen mit dem Datensatz

Obwohl die Verwendung von realen Bildern vorteilhaft ist, bringt sie auch Herausforderungen mit sich. Menschliche Fehler können zu Fehlklassifikationen der Bilder führen, entweder aufgrund schlechter Fotoqualität oder unterschiedlicher Standards, die während der Bewertungen verwendet werden. Trotzdem helfen diese realen Beispiele, KI-Systeme besser auf praktische Anwendungen vorzubereiten.

Die Bilder haben in der Regel eine Auflösung von 3456x4608 Pixeln und sind im RGB-Farbformat. Die drei Klassen von Bildern sind klar definiert, was das Training der KI unterstützt.

#Bedeutung der Datenaugmentation

Datenaugmentation ist entscheidend für das Training von KI-Modellen, um effektives Lernen zu ermöglichen. Sie hilft, Überanpassung zu verhindern, indem sie dem KI-Modell mehr Beispiele zum Lernen bietet, besonders wenn die Datensätze begrenzt sind. Techniken wie das Wenden von Fotos oder das Ändern der Helligkeit können einen erheblichen Einfluss auf die Trainingsergebnisse haben.

#Verschiedene verwendete CNN-Architekturen

Für das Projekt wurden mehrere CNN-Architekturen getestet, darunter zwei tiefe Modelle (InceptionV3 und ResNet101) und ein flaches Modell (LogisticNet basierend auf AlexNet). Jede dieser Architekturen hat einzigartige Eigenschaften, die die Leistung bei der Klassifizierung von Bildern beeinflussen können.

• Die InceptionV3-Architektur erzielte die höchste Genauigkeit im Test und zeigte grosses Potenzial für die Bewertung der Ladesicherheit.
• ResNet101 lieferte ebenfalls solide Ergebnisse, hatte aber Probleme mit Überanpassung.
• LogisticNet war einfacher und effektiv, konnte aber nicht mit den anderen mithalten.

Die Schulung jedes dieser Modelle über 300 Epochen ermöglichte es ihnen, Muster zu lernen und Merkmale in den Bildern der Ladung zu erkennen.

#Ergebnisse und Genauigkeit

Nach dem Training zeigten die CNN-Modelle vielversprechende Ergebnisse bei der Unterscheidung zwischen nutzbaren und unbrauchbaren Bildern für Ladesicherheitsprüfungen. Alle Modelle erreichten eine Genauigkeit von über 90% bei der Identifizierung, ob Bilder auf Sicherheit bewertet werden konnten.

Allerdings sank die Effektivität der KI, wenn es darum ging, zwischen sicher geladenen und unsicher geladenen Ladungen zu unterscheiden. Obwohl einige Modelle sichere Ladungen korrekt identifizieren konnten, gab es häufigere Fehlklassifizierungen, was darauf hindeutet, dass die KI Schwierigkeiten hatte, nuancierte Fälle zu differenzieren.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI die Bewertungen der Ladesicherheit für Logistikunternehmen erheblich unterstützen kann. Indem unbrauchbare Bilder vor der menschlichen Bewertung herausgefiltert werden, reduziert es die Belastung der Qualitätssicherungssysteme. Allerdings erfordert die genaue Klassifizierung von sicheren und unsicheren Ladungen weitere Verfeinerung. Die Implementierung dieser Funktionalität in einer zentralen Logistikplattform kann die Effizienz der Sicherheitsprüfungen verbessern, während dennoch eine Aufsicht durch menschliche Betreiber erforderlich bleibt. Der gewerbliche Transportsektor kann von der Verbesserung der Ladesicherheitsprotokolle durch die Integration von KI profitieren, obwohl Herausforderungen weiterhin angegangen werden müssen.