– Det svåraste har nog varit att ingen annan har gjort det här tidigare. Vi har inte haft någon annan forskning att jämföra med. Det säger Rafael Mosberger om det projekt som nu lett till hans doktorsavhandling i datavetenskap vid Örebro universitet. Den handlar om en avancerad kamera för människodetektering som minskar risken för arbetsplatsolyckor.
Forskningen siktar in sig på att industriella arbetsplatser där människor och maskiner rör sig på ett oförutsägbart och oregelbundet sätt. Det innebär också ökade olycksrisker då det kan vara svårt för en maskinförare att se människor i rörelse i närheten eller omvänt, för människor på arbetsplatsen att förstå vart maskiner är på väg.
– Vi har använt en teknik med algoritmer för maskininlärning alltså att lära maskinen uppfatta olika situationer. Genom att bygga en modell från ett stort antal inmatade exempel lär sig maskinen känna igen reflektiva mönster. På så sätt kan vi få datorn att lära sig själv skilja mellan olika objekt, och bestämma om det till exempel handlar om en stolpe med en reflex eller en människa i en reflexväst, säger Rafael Mosberger
Nära infrarött
Tekniken bygger på att en kamera sänder ut det som kallas nära infrarött ljus (NIR) i ett smalt spektrum som reflekteras på de arbetskläder som används på arbetsplatsen till kameran. Ljusvågorna passerar ett filter, som nästan enbart släpper igenom NIR-ljuset och därmed filtrerar bort andra ljuskällor.
Via en sensor får algoritmen en bild av det som händer, kan bearbeta informationen och kan sända ett budskap till föraren.
– Vi har funnit att den här tekniken är robust och fungerar bättre på industriarbetsplatser än många befintliga tekniker. Det gäller speciellt under svåra ljusförhållanden, där vanliga kameror levererar bilder med sämre kontrast vilket gör att automatisk människodetektering kan vara svårt. Det mest intressanta är att vår teknik är effektiv och inte är beroende av dyra sensorer. Därför har den också potential att användas i verkligheten.
Mest bilar och trafik
Rafael Mosberger och hans forskarkolleger är förvånade över att det tidigare bedrivits så lite forskning om människodetektering på arbetsplatser.
– Biltrafik och förarassistanssystem är ett väldigt aktivt forskningsområde men det är inte mycket forskning som siktar på att anpassa systemen till industrins arbetsplatser. Vi hoppas att vår forskning ska minska skillnaderna mellan de här områdena. Här handlar det ofta om stora och tunga maskiner där föraren har begränsad sikt och risken är stor för allvarliga olyckor om det finna människor i närheten.
Steget mellan forskning och färdig produkt kan ofta vara långt. Rafael Mosberger och hans kolleger säger sig dock kommit en bit på väg mot målet att skapa en intelligent kameramodul, som monteras på tunga arbetsfordon. Kameran upptäcker själv folk som befinner sig nära fordonet och levererar information om det till föraren.
