工作場所安全領域出現了許多創新。 這些創新的重點是提高員工安全、加強安保、提高營運效率以及培養前瞻性的安全文化。
當我們站在古老的安全標準和尖端創新的十字路口時，值得反思我們已經走了多遠。 如今，我們擁有全自動電腦視覺（也稱為視覺 AI 系統），可提供 PPE（個人防護裝備）偵測等解決方案和其他用於提高工作場所安全的寶貴工具。 這些解決方案可協助眾多 EHS（環境、健康與安全）專業人員確保工作場所的萬無一失的安全。
回想起來：在個人防護裝備偵測時代到來之前，曾有一段時間個人防護裝備本身並不存在。
在智慧相機和人工智慧演算法發展之前，工作場所安全主要靠直覺和謹慎。 隨著工業化的加速，對更安全工作環境的呼聲導致了個人防護裝備的誕生。 從基本的皮手套和基本的眼罩到複雜的呼吸防護裝備，個人防護裝備的演變追溯了人類創造更安全的工作環境的努力。 在掌握這段歷史背景的過程中，我們可以驚嘆於 Vision AI 如何提升這份遺產。
常見PPE及其使用
下一代系統
視覺人工智慧解決方案即時檢測潛在危險和不合規情況，並提供預測分析。 這使 EHS 專業人員能夠提高安全標準和實踐，從而採取更積極主動的方法，並確保為所有人提供一個穩健、無危險的環境。
今天，我們探索視覺人工智慧與個人防護裝備偵測的突破性集成，證明了人類的聰明才智與人工智慧的融合。
解碼：視覺 AI 如何用於 PPE 檢測
讓我們分解一個現實生活場景
想像一下熙熙攘攘的工廠車間，機器嗡嗡作響，傳送帶滾動，工人快速移動。 讓我們深入研究一下基於視覺人工智慧的個人防護裝備偵測在確保工廠人員安全方面發揮關鍵作用的場景。
設置
視覺人工智慧解決方案可以插入到在以下戰略點設定的現有相機中：
- 工廠車間的入口
- 裝配線區域
- 重型機械區
- 焊接工段
- 不合規區域
實時監控
隨著這一天的開始，工人們開始陸續進入工廠車間，大多數人都遵守個人防護裝備準則。 視覺人工智慧系統全天不斷掃描工廠車間，分析現場錄影。 它使用預先訓練的演算法來識別工人及其各自的個人防護裝備。 如果沒有 PPE 偵測，這項責任就完全落在 EHS 專業人員的肩上，他們需要手動監控和識別不合規情況。
這種手動方法具有固有的缺點，因為：
- 疲勞導致疏忽
- 人為錯誤很常見
- 總是有誤判的可能
- 延遲偵測
但透過即時PPE 監控，EHS 專業人員可以依靠系統對違規行為的即時檢測，並迅速將他們的專業知識從重複性監控任務轉移到更細緻的活動，例如評估後分析、事件審查和安全策略制定等領域。他們的專業知識和技能確實不可或缺。
現在讓我們繼續看看當 Vision AI 發現不合規情況時會發生什麼
一名工人約翰進入工廠車間，將頭盔忘在更衣室。 當他踏入工廠車間時，Vision AI 系統立即識別出失去的個人防護裝備（在本例中為頭盔）。 接下來是即時警報
警報
一旦發現安全違規行為，系統會迅速啟動警報序列。 各種警報機制包括：
- 在指定的監測站啟動聽覺訊號。
- 在監視介面上，會顯示視覺提示，展示個人（例如約翰）並註釋違規行為的具體性質，例如沒有戴頭盔。
- 同時，透過簡訊或專用應用程式向樓層主管和首席安全官發送通知，詳細說明觀察到的個人防護裝備違規行為的性質和細節。
迅速行動
樓層主管收到警報後，可以接近違規人員並提醒他注意疏忽。
系統日誌與分析
接下來，我們有一個系統日誌和分析，它確保 所有個人防護裝備違規行為均由 Vision AI 系統記錄。 可以產生每月或每週報告，提供有關常見違規行為、違規高峰時間和違規最多區域的見解。 這些數據有助於工廠管理層進行有針對性的安全培訓和介入。
簡而言之
透過 Vision AI 掌舵個人防護裝備偵測，發現工人可能跳過必要防護裝備的情況變得非常簡單。 Vision AI 可即時監控個人防護裝備的使用情況、即時偵測不合規情況並快速發出警報通知。 當偵測到此類疏忽時，自動化系統會立即發出警報並通知安全經理和主管。
說到數據，視覺人工智慧系統不僅提供即時安全合規監控，還提供寶貴的數據驅動見解，幫助工廠創造更安全、更主動的工作環境。
此外，在工作場所部署 Vision AI 比以往任何時候都更容易。 視覺人工智慧框架可以輕鬆地與您現有的相機基礎設施集成，這些基礎設施通常僅用於監控。
但為什麼個人防護裝備偵測如此重要？
正如職業安全與健康管理局 (OSHA) 所強調的那樣，有效使用個人防護裝備可以預防近 37.6% 的與工作相關的健康風險。 為了說明這一點，讓我們看看國際勞工組織 (ILO) 報告的這一驚人數字，該組織指出，全球每年發生 340 億起職業事故和 160 億起與工作相關的疾病，令人震驚。 然而，不遵守個人防護裝備仍然是一個非常常見的疏忽。
雇主必須明白，他們的責任不僅僅是提供必要的設備； 確保其一致和正確的利用是至關重要的。
由於監測的複雜性，嚴格的系統對於確保個人防護裝備的一致遵守至關重要。
簡化：視覺 AI 模型的技術功能
核心概念涉及使用深度學習技術，特別是在物件辨識中，來精確定位 PPE 並將其與視覺快照中的其他元素分開。
這些解決方案基於檢測模型，這些模型是使用在不同實際場景下捕獲的數千張圖像進行嚴格訓練後開發的，涵蓋了現實世界的細微差別並鞏固了其精度。 經過徹底的評估和集成，這些框架會仔細檢查實時視頻流的每個片段，識別個人防護裝備使用中的失誤或其不正確的應用，不留任何偏差的空間，並顯著降低工作場所事故和嚴重傷害的風險。
視覺 AI 模型如何克服召喚常見挑戰
遮擋和透視： 即使橫樑等障礙物部分遮擋了頭盔，或從非常規角度看到安全背心，Vision AI 也不會受到影響。 由於使用捕捉這些確切挑戰的影像進行了廣泛的訓練，該系統能夠在這些複雜的情況下識別個人防護裝備。
動態環境： 無論是夕陽的移動陰影還是車頭燈的突然眩光，Vision AI 都善於適應環境變化，確保一致的個人防護裝備偵測。
透過理解這些複雜的機制，我們獲得了一扇進入視覺人工智慧世界的窗口，
人類創造的奇蹟與機器精度的嚴格要求在這裡相遇。
最後的思考
融合視覺AI不僅是科技的升級，更是人們的改變。 當工作場所使用 Vision AI 時，他們處理安全問題的方式就會改變。 人工智慧系統始終密切關注，而不是工人不斷地手動檢查。 這不是要發現錯誤並進行懲罰；而是要發現錯誤。 這是為了發現風險以確保每個人的安全。 這樣，每個人都會有維護安全的共同責任感，因為知道系統始終處於戒備狀態。
在巨大的技術進步中，用於 PPE 檢測的視覺 AI 工具脫穎而出，成為前景和潛力的燈塔。 隨著我們不斷前進，我們會發現這不僅僅是一個工具，而且是安全文化的革命。 它提醒我們，當創新被用於更大的利益時，可以開創一個時代，安全不僅得到實踐，而且融入我們日常營運的根本之中。 透過 Vision AI，我們不僅可以想像一個更安全的未來，還可以想像一個更安全的未來。 我們積極地設計它，一次發出警報。
