SiteAssist verbessert die Baustellensicherheit durch die Verarbeitung von über 770.000 Bildern mit Ultralytics YOLO

Auf Baustellen gibt es risikoreiche Aktivitäten wie Hebevorgänge und Heißarbeiten, bei denen Teams vor Arbeitsbeginn strenge Sicherheitsverfahren befolgen müssen. Um diese Prüfungen zu bestätigen, laden Arbeiter normalerweise Fotos als Nachweis über digitale Arbeitsabläufe hoch.

Die Überprüfung dieser Bilder ist jedoch nicht immer einfach. Sie können unklar, unvollständig oder manchmal irreführend sein, was es schwierig macht festzustellen, ob Sicherheitsanforderungen tatsächlich erfüllt wurden, insbesondere bei Großprojekten.

SiteAssist unterstützt diese Arbeitsabläufe über seine digitale Plattform unter Verwendung einer Kombination aus Tools und KI. Insbesondere Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO Modelle werden eingesetzt, um hochgeladene Bilder zu analysieren. Dies hilft der Plattform zu verstehen, was auf der Baustelle geschieht, ungültige Einreichungen zu kennzeichnen und potenzielle Probleme hervorzuheben. Dies reduziert den manuellen Aufwand und ermöglicht es Teams, konsistente Sicherheitsstandards beizubehalten.

Link to this sectionVerbesserung von Sicherheit und Compliance auf Baustellen durch den Einsatz von KI#

SiteAssist ist eine Plattform zur Arbeitssteuerung, die für Teams entwickelt wurde, die risikoreiche Aktivitäten im Bauwesen, in der Infrastruktur und in anderen kritischen Branchen verwalten. Sie ersetzt komplexe, papierbasierte Prozesse durch strukturierte digitale Arbeitsabläufe und unterstützt Aufgaben wie Aushub, Heißarbeiten, Hebevorgänge und Arbeiten in engen Räumen.

Unternehmen wie Balfour Beatty, Taylor Woodrow (VINCI), Skanska und HG Construction nutzen SiteAssist, um die Konsistenz zu verbessern, die Compliance zu wahren und Projekte reibungslos am Laufen zu halten. Durch die Digitalisierung von Genehmigungen und Arbeitsabläufen hilft die Plattform Teams dabei, potenzielle Risiken zu identifizieren und sicherzustellen, dass Sicherheitsanforderungen einheitlich angewendet werden.

Heute unterstützt SiteAssist Tausende von Arbeitern und gibt Teams einen klareren Einblick in die täglichen Abläufe. Diese verbesserte Transparenz gibt den Teams eine bessere Kontrolle über Sicherheitsprozesse.

Link to this sectionWarum Sicherheitsprüfungen im Bauwesen bei zunehmender Größe scheitern#

Baustellen sicher zu halten und einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten, ist nicht einfach. Großprojekte umfassen oft Tausende von Arbeitern, die an mehreren Standorten tätig sind und jeweils risikoreiche Aufgaben ausführen, die vor Arbeitsbeginn strenge Sicherheitsprüfungen erfordern.

Um zu verifizieren, dass diese Prüfungen abgeschlossen wurden, müssen Arbeiter in der Regel Fotos als Nachweis in digitale Arbeitsabläufe oder Genehmigungssysteme hochladen. Doch die Überprüfung dieser Einreichungen ist nicht immer unkompliziert.

Bilder können unklar, unvollständig oder manchmal irreführend sein, was es schwierig macht zu bestätigen, ob Sicherheitsanforderungen tatsächlich erfüllt wurden. Prüfer müssen jede Einreichung manuell kontrollieren und dabei auf die korrekte Ausrüstung, den ordnungsgemäßen Aufbau und die allgemeine Compliance achten.

Mit zunehmender Anzahl der Einreichungen wird dieser Prozess zeitaufwendiger und schwerer konsistent zu verwalten. Gleichzeitig verlassen sich viele Projekte noch auf papierbasierte Genehmigungen oder teilweise digitalisierte Arbeitsabläufe.

Dies verlangsamt Genehmigungen, schafft Engpässe und begrenzt die Sichtbarkeit der Baustellenaktivitäten in Echtzeit. Teams müssen möglicherweise persönlich nachfassen oder Prüfungen wiederholen, was zu weiteren Verzögerungen führt.

Bei der Skalierung der Betriebsabläufe machen es diese Herausforderungen schwieriger, konsistente Sicherheitsstandards aufrechtzuerhalten, und erhöhen das Risiko für verpasste oder verzögerte Prüfungen.

Link to this sectionErmöglichung robuster Sicherheitsprüfungen mit Ultralytics YOLO Modellen#

SiteAssist vereinfacht Sicherheitsprüfungen durch die Kombination von Genehmigungsworkflows mit Echtzeit-Bildverifizierung. Anstatt sich auf manuelle Überprüfungen zu verlassen, können Teams Bilder direkt vor Ort aufnehmen und hochladen, wobei jede Einreichung validiert wird, bevor Genehmigungen erteilt werden. Dies trägt dazu bei, dass Sicherheitsprüfungen auch bei wechselnden Bedingungen konsistent durchgeführt werden.

Hinter den Kulissen wird jedes hochgeladene Bild unter Verwendung von Ultralytics YOLO Modellen analysiert, wobei Vision-Aufgaben wie Objekterkennung und Bildklassifizierung genutzt werden, um zu verstehen, was vor Ort vorhanden ist.

Modelle wie Ultralytics YOLO26 wurden auf den eigenen Datensätzen von SiteAssist feinabgestimmt, die aus Bildern stammen, die auf echten Baustellen über deren Plattform gesammelt wurden. Dies umfasst rund 45 baustellenbezogene Objekte, wie Feuerlöscher, Sicherheitsausrüstung, Gasflaschen sowie gängige Elektrowerkzeuge und Maschinen.

Das System identifiziert diese Objekte und prüft, ob die erforderlichen Gegenstände sichtbar sind, wobei alles markiert wird, was fehlt oder nicht den erwarteten Kriterien entspricht. Es kann auch ungültige Einreichungen hervorheben, wie z. B. Bilder, die nicht unter realen Baustellenbedingungen aufgenommen wurden. Über diese Einreichungen hinweg werden durchschnittlich 1,7 Objekte pro Bild erkannt, was auf 2,7 steigt, wenn Hintergrundbilder ausgeschlossen werden, was die Dichte an aussagekräftigen Aktivitäten vor Ort unterstreicht.

Hier sind ein paar Beispiele dafür, wie Ultralytics YOLO Modelle innerhalb von SiteAssist verwendet werden:

• Validierung von Live-Bildern: Das System kann erkennen, wenn ein hochgeladenes Bild nicht unter realen Bedingungen aufgenommen wurde, etwa als Foto eines Bildschirms, und es zur Überprüfung markieren.
• Erkennung und Zählung von Ausrüstung: Das System kann erforderliche Gegenstände wie Feuerlöscher identifizieren und prüfen, ob die korrekte Anzahl vorhanden ist. In einigen Fällen wird neben YOLO eine optische Zeichenerkennung (OCR) verwendet, um Text aus Bildern zu extrahieren, etwa um Etiketten zu lesen und den Typ der Ausrüstung zu bestimmen.

Abb. 1. Erkennung von Feuerlöschern mit Ultralytics YOLO Modellen auf SiteAssist (Quelle)

Link to this sectionWarum Ultralytics YOLO-Modelle wählen?#

Ultralytics YOLO Modelle bieten die Geschwindigkeit und Genauigkeit, die SiteAssist für die reale Bildvalidierung benötigt. Bilder können beim Hochladen schnell verarbeitet werden, was es einfacher macht, Sicherheitsprüfungen ohne Verzögerungen durchzuführen.

Tatsächlich hat SiteAssist seit Januar 2025 über 770.918 Bilder mit Ultralytics YOLO Modellen verarbeitet, dabei mehr als 1.302.315 Objekte erkannt und eine zuverlässige Leistung bei der Skalierung bewiesen.

Das Ultralytics Python-Paket macht es zudem unkompliziert, Modelle mit Daten zu trainieren und feinabzustimmen, die aus echten Baustellenabläufen stammen. Das bedeutet, dass die Modellleistung kontinuierlich verbessert werden kann, während im Laufe der Zeit mehr Daten erfasst werden.

Aus Bereitstellungsperspektive sind YOLO Modelle effizient und flexibel. SiteAssist verarbeitet Bilder derzeit in der Cloud als Teil seines Backends und wickelt Uploads von Arbeitergeräten in Echtzeit ab. Gleichzeitig können die Modelle auch lokal auf Geräten ausgeführt werden, was zukünftige Anwendungsfälle ermöglicht, bei denen die Verarbeitung direkt vor Ort stattfindet.

Darüber hinaus können die Ultralytics YOLO Modelle dank der Unterstützung für Exportformate wie ONNX und ExecuTorch in verschiedene Edge-Systeme integriert werden, ohne die Komplexität zu erhöhen. Dies bietet SiteAssist eine praktische und skalierbare Methode, um seine Vision-KI-Workflows aufzubauen und zu erweitern.

Link to this sectionSiteAssist und Ultralytics YOLO verbessern Sicherheitsprüfungen in Echtzeit#

Derzeit unterstützt SiteAssist rund 12.000 aktive Nutzer auf etwa 4.000 Geräten und ermöglicht es, Sicherheitsabläufe effizient für große, komplexe Projekte zu skalieren.

Durch die Einführung automatisierter Bildverifizierung haben Teams die Abhängigkeit von manuellen Überprüfungen reduziert und Genehmigungsprozesse beschleunigt. Aufgaben, die zuvor wiederholte Prüfungen erforderten, können nun schneller validiert werden, was dazu beiträgt, Arbeiten pünktlich zu beginnen und Verzögerungen zu reduzieren.

Die YOLO-basierte Bildanalyse hat zudem die Konsistenz bei der Durchführung von Sicherheitsprüfungen verbessert. Einreichungen werden strukturierter bewertet, was es einfacher macht, fehlende Ausrüstung, künstliche Bilder oder unvollständige Prüfungen zu identifizieren. Zu den am häufigsten erkannten Objekten seit Januar 2025 gehören über 283.000 Fahrzeuge und mehr als 201.000 Personen sowie fast 68.500 künstliche Bilder und über 55.000 Feuerlöscher.

Dies gibt Bauleitern einen klareren Überblick über die laufenden Arbeiten und mehr Zuversicht, dass Sicherheitsanforderungen erfüllt werden.

Abb. 2. Ein Beispiel für ein künstliches Foto, das von SiteAssist mit Ultralytics YOLO erkannt wurde.

Darüber hinaus hat die Reduzierung von manuellem Papierkram es den Teams ermöglicht, weniger Zeit mit Verwaltungsaufgaben und mehr Zeit vor Ort zu verbringen. Infolgedessen laufen die Betriebsabläufe reibungsloser und Sicherheitsprozesse werden über verschiedene Standorte hinweg zuverlässiger.

Link to this sectionBring Vision-gestützte Sicherheitsabläufe im Bauwesen an den Edge#

Mit Blick auf die Zukunft erforscht SiteAssist Edge-KI, um Ultralytics YOLO Modelle näher dort auszuführen, wo Daten vor Ort erfasst werden. Durch die Verarbeitung von Bildern direkt auf Geräten zielt das Team darauf ab, Cloud-Kosten zu senken, die Datensicherheit zu verbessern und die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu unterstützen. Sie planen, diese Fähigkeiten weiter auszubauen, um fortschrittlichere, echtzeitnahe Sicherheits- und betriebliche Abläufe zu ermöglichen.

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