باستخدام نماذج Ultralytics YOLO، أتمتت SiteAssist التحقق من الصور، ما أتاح الكشف الفوري عن مشكلات الامتثال وتبسيط إجراءات السلامة لآلاف المستخدمين وفي مواقع متعددة.
تشمل مواقع البناء أنشطة عالية المخاطر، مثل عمليات الرفع والأعمال الساخنة، حيث يتعين على الفرق اتباع إجراءات سلامة صارمة قبل بدء العمل. وللتأكد من تنفيذ هذه الفحوصات، يرفع العمال عادةً صورًا إثباتية عبر مسارات العمل الرقمية.
لكن مراجعة هذه الصور ليست سهلة دائمًا. فقد تكون غير واضحة أو ناقصة أو مضللة أحيانًا، ما يصعّب معرفة ما إذا كانت متطلبات السلامة قد استوفيت فعلًا، ولا سيما في المشروعات الكبيرة.
تدعم SiteAssist مسارات العمل هذه عبر منصتها الرقمية، باستخدام مجموعة من الأدوات والذكاء الاصطناعي. وعلى وجه الخصوص، تُستخدم نماذج الرؤية الحاسوبية، مثل نماذج Ultralytics YOLO، لتحليل الصور المرفوعة ومساعدة المنصة على فهم ما يجري في الموقع، والإبلاغ عن عمليات الإرسال غير الصالحة، وإبراز المشكلات المحتملة. وهذا يقلل الجهد اليدوي ويمكّن الفرق من الحفاظ على معايير سلامة متسقة.
تحسين السلامة والامتثال في مواقع البناء باستخدام الذكاء الاصطناعي#
SiteAssist منصة لإدارة الأعمال مصممة للفرق التي تدير أنشطة عالية المخاطر في قطاعات البناء والبنية التحتية وغيرها من القطاعات الحيوية. وهي تستبدل العمليات المعقدة القائمة على الورق بمسارات عمل رقمية منظّمة، وتدعم مهامًا مثل الحفر والأعمال الساخنة والرفع والعمل في الأماكن المحصورة.
تستخدم شركات مثل Balfour Beatty وTaylor Woodrow (VINCI) وSkanska وHG Construction منصة SiteAssist لتحسين الاتساق والحفاظ على الامتثال وضمان سير المشروعات بسلاسة. ومن خلال رقمنة التصاريح ومسارات العمل، تساعد المنصة الفرق على تحديد المخاطر المحتملة وضمان تطبيق متطلبات السلامة باتساق.
تدعم SiteAssist اليوم آلاف العمال، وتمنح الفرق رؤية أوضح للعمليات اليومية. وتمنح هذه الرؤية المحسّنة الفرق قدرة أكبر على التحكم في إجراءات السلامة.
لماذا تتعثر فحوصات السلامة في مواقع البناء عند توسيع نطاقها؟#
ليس من السهل الحفاظ على سلامة مواقع البناء وضمان سير العمل فيها بسلاسة. فكثيرًا ما تضم المشروعات الكبيرة آلاف العمال في مواقع متعددة، ينفذ كل منهم مهام عالية المخاطر تتطلب فحوصات سلامة صارمة قبل بدء العمل.
وللتحقق من إتمام هذه الفحوصات، يُطلب من العمال عادةً رفع صور إثباتية إلى مسارات العمل الرقمية أو أنظمة التصاريح. لكن مراجعة هذه المواد المرسلة ليست سهلة دائمًا.
قد تكون الصور غير واضحة أو ناقصة أو مضللة أحيانًا، ما يصعّب التأكد من استيفاء متطلبات السلامة فعلًا. ويتعين على المعتمدين مراجعة كل مادة مرسلة يدويًا، والتحقق من وجود المعدات المناسبة وإعدادها على النحو الصحيح والامتثال العام.
ومع ازدياد عدد المواد المرسلة، تستغرق هذه العملية وقتًا أطول ويصعب إدارتها باتساق. وفي الوقت نفسه، لا تزال مشروعات كثيرة تعتمد على تصاريح ورقية أو مسارات عمل مرقمنة جزئيًا.
ويؤدي ذلك إلى إبطاء الموافقات وخلق اختناقات والحد من الرؤية الفورية لأنشطة الموقع. وقد تضطر الفرق إلى المتابعة حضوريًا أو تكرار الفحوصات، ما يضيف مزيدًا من التأخير.
ومع توسع العمليات، تجعل هذه التحديات الحفاظ على معايير سلامة متسقة أكثر صعوبة، وتزيد مخاطر إغفال الفحوصات أو تأخرها.
تمكين فحوصات سلامة موثوقة باستخدام نماذج Ultralytics YOLO#
تُبسّط SiteAssist فحوصات السلامة من خلال الجمع بين مسارات عمل التصاريح والتحقق من الصور في الوقت الفعلي. وبدلًا من الاعتماد على المراجعات اليدوية، يمكن للفرق التقاط الصور ورفعها مباشرةً من الميدان، مع التحقق من صحة كل مادة مرسلة قبل متابعة الموافقات. ويساعد ذلك على ضمان إجراء فحوصات السلامة باتساق، حتى في الظروف المتغيرة.
في الخلفية، يُحلل كل ملف صورة مرفوع باستخدام نماذج Ultralytics YOLO، مستفيدًا من مهام الرؤية مثل اكتشاف الأجسام وتصنيف الصور لفهم ما هو موجود في الموقع.
ضُبطت نماذج مثل Ultralytics YOLO26 بدقة باستخدام مجموعات بيانات SiteAssist الخاصة، التي أُنشئت من صور جُمعت عبر منصتها في مواقع بناء حقيقية. وتشمل هذه المجموعات نحو 45 جسمًا مرتبطًا بالبناء، مثل طفايات الحريق ومعدات السلامة وأسطوانات الغاز والأدوات الكهربائية والآلات الشائعة.
يحدّد النظام هذه الأجسام ويتحقق من ظهور العناصر المطلوبة، مع الإبلاغ عن أي عنصر مفقود أو لا يستوفي المعايير المتوقعة. ويمكنه أيضًا إبراز المواد المرسلة غير الصالحة، مثل الصور التي لم تُلتقط في ظروف موقع حقيقية. ويُكتشف في المتوسط 1.7 جسمًا في كل صورة من هذه المواد، ويرتفع العدد إلى 2.7 عند استبعاد صور الخلفية، ما يسلط الضوء على كثافة الأنشطة ذات الدلالة في الموقع.
فيما يلي مثالان على استخدام نماذج Ultralytics YOLO ضمن SiteAssist:
- التحقق من الصور الحية: يستطيع النظام اكتشاف الصور المرفوعة التي لم تُلتقط في ظروف حقيقية، مثل صورة لشاشة، والإبلاغ عنها لمراجعتها.
- اكتشاف المعدات وعدّها: يستطيع النظام تحديد العناصر المطلوبة، مثل طفايات الحريق، والتحقق من وجود العدد الصحيح منها. وفي بعض الحالات، يُستخدم التعرّف الضوئي على الحروف (OCR) إلى جانب YOLO لاستخراج النص من الصور، مثل قراءة الملصقات لتحديد نوع المعدات.
الشكل 1. اكتشاف طفايات الحريق باستخدام نماذج Ultralytics YOLO على SiteAssist (المصدر)
لماذا اختيار نماذج Ultralytics YOLO؟#
توفر نماذج Ultralytics YOLO السرعة والدقة اللتين تحتاج إليهما SiteAssist للتحقق من الصور في العالم الحقيقي. ويمكن معالجة الصور بسرعة عند رفعها، ما يسهّل إجراء فحوصات السلامة من دون تأخير.
وفي الواقع، عالجت SiteAssist منذ يناير 2025 أكثر من 770,918 صورة باستخدام نماذج Ultralytics YOLO، واكتشفت أكثر من 1,302,315 جسمًا، ما يبرهن على موثوقية الأداء عند توسيع النطاق.
كما تتيح حزمة Python من Ultralytics تدريب النماذج وضبطها بدقة بسهولة باستخدام البيانات التي تُجمع من مسارات العمل الفعلية في المواقع. وهذا يعني أن أداء النماذج يواصل التحسن مع جمع مزيد من البيانات بمرور الوقت.
ومن منظور النشر، تتميز نماذج YOLO بالكفاءة والمرونة. وتعالج SiteAssist حاليًا الصور سحابيًا ضمن أنظمتها الخلفية، مع التعامل الفوري مع عمليات الرفع من أجهزة العمال. وفي الوقت نفسه، يمكن تشغيل النماذج محليًا على الأجهزة أيضًا، ما يتيح دعم حالات استخدام مستقبلية تجري فيها المعالجة مباشرةً في الموقع.
إضافةً إلى ذلك، وبفضل دعم تنسيقات التصدير مثل ONNX وExecuTorch، يمكن دمج نماذج Ultralytics YOLO في أنظمة طرفية مختلفة من دون إضافة تعقيد. وهذا يمنح SiteAssist طريقة عملية وقابلة للتوسع لبناء مسارات عمل الذكاء الاصطناعي البصري وتوسيعها.
SiteAssist وUltralytics YOLO يعززان فحوصات السلامة في الوقت الفعلي#
تدعم SiteAssist حاليًا نحو 12,000 مستخدم نشط على ما يقارب 4,000 جهاز، ما يتيح توسيع نطاق مسارات عمل السلامة بكفاءة في المشروعات الكبيرة والمعقدة.
من خلال تطبيق التحقق الآلي من الصور، قللت الفرق اعتمادها على المراجعات اليدوية وسرّعت عمليات الموافقة. وأصبح بالإمكان التحقق بوتيرة أسرع من المهام التي كانت تتطلب فحوصات متكررة، ما يساعد على بدء العمل في موعده والحد من التأخير.
كما حسّن تحليل الصور المعتمد على YOLO اتساق تنفيذ فحوصات السلامة. إذ تُقيَّم المواد المرسلة بطريقة أكثر تنظيمًا، ما يسهّل تحديد المعدات المفقودة أو الصور الاصطناعية أو الفحوصات غير المكتملة. ومنذ يناير 2025، شملت الأجسام الأكثر اكتشافًا أكثر من 283,000 مركبة وأكثر من 201,000 شخص، إضافةً إلى نحو 68,500 صورة اصطناعية وأكثر من 55,000 طفاية حريق.
وهذا يمنح مديري المواقع رؤية أوضح للأعمال الجارية وثقة أكبر في استيفاء متطلبات السلامة.
الشكل 2. مثال على صورة اصطناعية اكتشفتها SiteAssist باستخدام Ultralytics YOLO.
وفوق ذلك، أتاح الحد من الأعمال الورقية اليدوية للفرق قضاء وقت أقل في المهام الإدارية ووقت أطول في الموقع. ونتيجة لذلك، تسير العمليات بسلاسة أكبر وتصبح إجراءات السلامة أكثر موثوقية في مختلف المواقع.
نقل مسارات عمل السلامة في البناء المعتمدة على الرؤية الحاسوبية إلى الحافة#
تستكشف SiteAssist مستقبلًا الذكاء الاصطناعي الطرفي لتشغيل نماذج Ultralytics YOLO بالقرب من أماكن جمع البيانات في الموقع. ومن خلال معالجة الصور مباشرةً على الأجهزة، يهدف الفريق إلى خفض تكاليف السحابة وتحسين خصوصية البيانات ودعم اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. ويخطط الفريق لمواصلة توسيع هذه الإمكانات لإتاحة مسارات عمل أكثر تطورًا للسلامة والعمليات في الوقت الفعلي.
هل ترغب في إدخال الذكاء الاصطناعي البصري إلى عملياتك؟ انضم إلى مجتمعنا وتعرّف على تطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة. تفضّل بزيارة مستودع GitHub واكتشف خيارات الترخيص للبدء اليوم!
