Mithilfe von Ultralytics YOLO-Modellen automatisierte SiteAssist die Bildüberprüfung. Dadurch wurden Compliance-Probleme in Echtzeit erkannt und Sicherheitsabläufe für Tausende von Nutzern an verschiedenen Standorten effizienter gestaltet.
Auf Baustellen gibt es risikoreiche Tätigkeiten wie Hebearbeiten und Heißarbeiten, bei denen Teams vor Arbeitsbeginn strenge Sicherheitsverfahren einhalten müssen. Um diese Prüfungen zu bestätigen, laden Mitarbeitende in der Regel als Nachweis Fotos über digitale Abläufe hoch.
Die Prüfung dieser Bilder ist jedoch nicht immer einfach. Sie können unklar, unvollständig oder manchmal irreführend sein, sodass sich nur schwer feststellen lässt, ob die Sicherheitsanforderungen tatsächlich erfüllt wurden – insbesondere bei großen Projekten.
SiteAssist unterstützt diese Abläufe über seine digitale Plattform, die verschiedene Werkzeuge und KI kombiniert. Insbesondere werden Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics-YOLO-Modelle verwendet, um hochgeladene Bilder zu analysieren. So kann die Plattform erfassen, was auf der Baustelle geschieht, ungültige Einreichungen markieren und auf mögliche Probleme hinweisen. Dadurch wird der manuelle Aufwand reduziert und Teams können einheitliche Sicherheitsstandards einhalten.
Verbesserung von Sicherheit und Compliance auf Baustellen durch KI#
SiteAssist ist eine Plattform zur Steuerung von Arbeitsabläufen für Teams, die risikoreiche Tätigkeiten im Bauwesen, in der Infrastruktur und anderen kritischen Branchen verwalten. Sie ersetzt komplexe papierbasierte Prozesse durch strukturierte digitale Abläufe und unterstützt Aufgaben wie Erdarbeiten, Heißarbeiten, Hebearbeiten und Arbeiten in engen Räumen.
Unternehmen wie Balfour Beatty, Taylor Woodrow (VINCI), Skanska und HG Construction nutzen SiteAssist, um die Einheitlichkeit zu verbessern, Compliance aufrechtzuerhalten und Projekte reibungslos durchzuführen. Durch die Digitalisierung von Genehmigungen und Abläufen hilft die Plattform Teams dabei, potenzielle Risiken zu erkennen und sicherzustellen, dass Sicherheitsanforderungen konsequent angewendet werden.
Heute unterstützt SiteAssist Tausende von Mitarbeitenden und verschafft Teams einen klareren Einblick in die täglichen Abläufe. Diese verbesserte Transparenz gibt Teams mehr Kontrolle über die Sicherheitsprozesse.
Warum Sicherheitsprüfungen auf Baustellen bei großem Umfang scheitern#
Baustellen sicher zu halten und reibungslos zu betreiben, ist nicht einfach. An großen Projekten sind oft Tausende von Mitarbeitenden an mehreren Standorten beteiligt. Sie führen risikoreiche Tätigkeiten aus, die vor Arbeitsbeginn strenge Sicherheitsprüfungen erfordern.
Um zu überprüfen, ob diese Prüfungen abgeschlossen wurden, müssen Mitarbeitende normalerweise als Nachweis Fotos in digitale Abläufe oder Genehmigungssysteme hochladen. Die Prüfung dieser Einreichungen ist jedoch nicht immer einfach.
Bilder können unklar, unvollständig oder manchmal irreführend sein, sodass sich nur schwer bestätigen lässt, ob die Sicherheitsanforderungen tatsächlich erfüllt wurden. Genehmigende Personen müssen jede Einreichung manuell prüfen und dabei auf die richtige Ausrüstung, den ordnungsgemäßen Aufbau und die allgemeine Compliance achten.
Mit zunehmender Zahl der Einreichungen wird dieser Prozess zeitaufwendiger und schwieriger einheitlich zu verwalten. Gleichzeitig sind viele Projekte weiterhin auf papierbasierte Genehmigungen oder teilweise digitalisierte Abläufe angewiesen.
Das verlangsamt Genehmigungen, verursacht Engpässe und schränkt die Echtzeittransparenz bei Aktivitäten auf der Baustelle ein. Teams müssen möglicherweise persönlich nachfassen oder Prüfungen wiederholen, was zu weiteren Verzögerungen führt.
Mit zunehmendem Umfang der Abläufe erschweren diese Herausforderungen die Einhaltung einheitlicher Sicherheitsstandards und erhöhen das Risiko übersehener oder verspäteter Prüfungen.
Zuverlässige Sicherheitsprüfungen mit Ultralytics-YOLO-Modellen ermöglichen#
SiteAssist vereinfacht Sicherheitsprüfungen, indem es Genehmigungsabläufe mit Bildüberprüfung in Echtzeit kombiniert. Statt sich auf manuelle Prüfungen zu verlassen, können Teams Bilder direkt vor Ort aufnehmen und hochladen, wobei jede Einreichung vor der weiteren Genehmigung validiert wird. So wird sichergestellt, dass Sicherheitsprüfungen auch unter wechselnden Bedingungen einheitlich durchgeführt werden.
Im Hintergrund wird jedes hochgeladene Bild mithilfe von Ultralytics-YOLO-Modellen analysiert. Dabei werden Vision-Aufgaben wie Objekterkennung und Bildklassifizierung eingesetzt, um zu erfassen, was vor Ort vorhanden ist.
Modelle wie Ultralytics YOLO26 wurden mit eigenen Datensätzen von SiteAssist feinabgestimmt, die aus Bildern erstellt wurden, die über die Plattform auf echten Baustellen gesammelt wurden. Dazu gehören etwa 45 baustellenbezogene Objekte, darunter Feuerlöscher, Schutzausrüstung, Gasbehälter sowie gängige Elektrowerkzeuge und Maschinen.
Das System identifiziert diese Objekte und prüft, ob die erforderlichen Elemente sichtbar sind. Fehlende Elemente oder solche, die die erwarteten Kriterien nicht erfüllen, werden markiert. Außerdem kann es ungültige Einreichungen hervorheben, etwa Bilder, die nicht unter realen Bedingungen auf der Baustelle aufgenommen wurden. Über alle Einreichungen hinweg werden durchschnittlich 1,7 Objekte pro Bild erkannt; ohne Hintergrundbilder steigt dieser Wert auf 2,7. Das verdeutlicht die Dichte sinnvoller Aktivitäten vor Ort.
Hier sind einige Beispiele dafür, wie Ultralytics-YOLO-Modelle innerhalb von SiteAssist eingesetzt werden:
- Überprüfung von Bildern aus der Praxis: Das System kann erkennen, wenn ein hochgeladenes Bild nicht unter realen Bedingungen aufgenommen wurde, beispielsweise ein Foto eines Bildschirms, und es zur Prüfung markieren.
- Erkennen und Zählen von Ausrüstung: Das System kann erforderliche Elemente wie Feuerlöscher identifizieren und prüfen, ob die richtige Anzahl vorhanden ist. In manchen Fällen wird optische Zeichenerkennung (OCR) zusätzlich zu YOLO eingesetzt, um Text aus Bildern auszulesen, beispielsweise Beschriftungen zur Bestimmung der Ausrüstungsart.
Abb. 1. Erkennung von Feuerlöschern mit Ultralytics-YOLO-Modellen in SiteAssist (Quelle)
Warum Ultralytics YOLO-Modelle wählen?#
Ultralytics-YOLO-Modelle bieten die Geschwindigkeit und Genauigkeit, die SiteAssist für die Bildvalidierung unter realen Bedingungen benötigt. Bilder können direkt beim Hochladen schnell verarbeitet werden, sodass Sicherheitsprüfungen ohne Verzögerungen durchgeführt werden können.
Seit Januar 2025 hat SiteAssist tatsächlich mehr als 770.918 Bilder mit Ultralytics-YOLO-Modellen verarbeitet und dabei über 1.302.315 Objekte erkannt. Das zeigt die zuverlässige Leistung bei großem Umfang.
Das Ultralytics-Python-Paket macht es ebenfalls einfach, Modelle mit Daten aus realen Abläufen auf Baustellen zu trainieren und feinabzustimmen. Dadurch kann die Modellleistung kontinuierlich verbessert werden, wenn im Laufe der Zeit weitere Daten erfasst werden.
Aus Sicht der Bereitstellung sind YOLO-Modelle effizient und flexibel. SiteAssist verarbeitet Bilder derzeit als Teil seines Backends in der Cloud und bearbeitet Uploads von den Geräten der Mitarbeitenden in Echtzeit. Gleichzeitig können die Modelle auch lokal auf Geräten ausgeführt werden, sodass künftige Anwendungsfälle unterstützt werden können, bei denen die Verarbeitung direkt vor Ort erfolgt.
Darüber hinaus lassen sich die Ultralytics-YOLO-Modelle dank der Unterstützung für Exportformate wie ONNX und ExecuTorch ohne zusätzliche Komplexität in verschiedene Edge-Systeme integrieren. Dadurch erhält SiteAssist eine praktische und skalierbare Möglichkeit, seine KI-Abläufe für die visuelle Analyse aufzubauen und zu erweitern.
SiteAssist und Ultralytics YOLO verbessern Sicherheitsprüfungen in Echtzeit#
Derzeit unterstützt SiteAssist rund 12.000 aktive Nutzer auf etwa 4.000 Geräten und ermöglicht so eine effiziente Skalierung von Sicherheitsabläufen für große, komplexe Projekte.
Durch die Einführung der automatisierten Bildüberprüfung sind Teams weniger auf manuelle Prüfungen angewiesen und können Genehmigungsprozesse beschleunigen. Aufgaben, für die zuvor wiederholte Prüfungen erforderlich waren, lassen sich nun schneller validieren. So kann die Arbeit pünktlich beginnen und Verzögerungen werden reduziert.
Die bildbasierte Analyse mit YOLO hat außerdem die Einheitlichkeit bei der Durchführung von Sicherheitsprüfungen verbessert. Einreichungen werden strukturierter bewertet, sodass fehlende Ausrüstung, künstlich erzeugte Bilder oder unvollständige Prüfungen leichter erkannt werden können. Zu den seit Januar 2025 am häufigsten erkannten Objekten gehören über 283.000 Fahrzeuge und mehr als 201.000 Personen sowie fast 68.500 künstlich erzeugte Bilder und über 55.000 Feuerlöscher.
Dadurch erhalten Baustellenleitungen einen klareren Überblick über die laufenden Arbeiten und mehr Sicherheit, dass die Sicherheitsanforderungen erfüllt werden.
Abb. 2. Beispiel für ein von SiteAssist mit Ultralytics YOLO erkanntes künstlich erzeugtes Foto.
Darüber hinaus können Teams dank des geringeren manuellen Papieraufwands weniger Zeit für Verwaltungsaufgaben und mehr Zeit vor Ort aufwenden. Dadurch laufen die Abläufe reibungsloser, und Sicherheitsprozesse werden an verschiedenen Standorten zuverlässiger.
Visionsbasierte Sicherheitsabläufe im Bauwesen auf Edge-Geräte bringen#
Mit Blick auf die Zukunft untersucht SiteAssist Edge-KI, um Ultralytics-YOLO-Modelle näher am Ort der Datenerfassung auf der Baustelle auszuführen. Durch die direkte Verarbeitung von Bildern auf Geräten möchte das Team Cloud-Kosten senken, den Datenschutz verbessern und Entscheidungen in Echtzeit unterstützen. Die entsprechenden Funktionen sollen weiter ausgebaut werden, um fortschrittlichere Sicherheits- und Betriebsabläufe in Echtzeit zu ermöglichen.
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