24 février 2025
Découvrez comment la vision par ordinateur améliore la sécurité des entrepôts en détectant les dangers, en prévenant les collisions et en améliorant la protection des travailleurs en permanence.
La sécurité et l'efficacité sont essentielles dans les entrepôts. Ils abritent souvent des chariots élévateurs, des bandes transporteuses et des systèmes automatisés qui doivent fonctionner en permanence, et des accidents peuvent parfois se produire. Par exemple, la sécurité des chariots élévateurs est une préoccupation majeure, l'Occupational Safety & Health Administration (OSHA) faisant état d'environ 61 800 blessures légères, 34 900 blessures graves et 85 décès chaque année.
Les mesures de sécurité traditionnelles, telles que les panneaux d'avertissement, les miroirs et la surveillance manuelle, ont leurs limites. Les angles morts, les erreurs humaines et les réactions différées peuvent rendre difficile la prévention des accidents avant qu'ils ne se produisent. En d'autres termes, assurer la sécurité des entrepôts nécessite une surveillance constante, ce qui n'est pas facile à faire pour un être humain seul.
Cependant, la vision par ordinateur, une branche de l'intelligence artificielle (IA), peut améliorer la sécurité des entrepôts en assurant une surveillance en temps réel et une détection proactive des dangers. Plus précisément, des modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLO11 peuvent permettre la détection d'objets et de personnes afin de faciliter des tâches telles que la prévention des collisions en temps réel.
Dans cet article, nous allons examiner de plus près comment la vision par ordinateur peut améliorer la sécurité des entrepôts et les opérations logistiques.
Les entrepôts sont des environnements en mouvement rapide où les machines et les travailleurs opèrent à proximité les uns des autres, ce qui accroît le risque d'accident. Il est essentiel d'assurer la sécurité des travailleurs, en particulier dans les zones encombrées où la visibilité limitée augmente le risque de collision. Par exemple, les chariots élévateurs, les véhicules à guidage automatique (AGV) et les transpalettes fonctionnent en continu et, sans une surveillance adéquate, les collisions entre les équipements ou les travailleurs peuvent entraîner des blessures graves.
De même, les bandes transporteuses peuvent constituer un risque pour la sécurité si les travailleurs ne font pas attention, en particulier aux points d'accès ou aux vêtements amples près des pièces en mouvement. Les ponts roulants et les équipements de levage doivent également faire l'objet d'une attention particulière, car les charges instables ou les problèmes mécaniques peuvent créer des dangers. Le fait d'être conscient de ces risques et de les traiter en temps réel contribue à maintenir l'entrepôt sûr pour tout le monde.
L'un des plus grands défis liés à la sécurité dans les entrepôts est la visibilité limitée. Les angles morts, les vues obstruées et les hauts rayonnages rendent difficile la détection des dangers avant qu'un accident ne se produise.
Les glissades, les trébuchements et les chutes sont des risques courants, en particulier dans les environnements très fréquentés. En outre, les erreurs humaines, telles que les réactions tardives, les erreurs d'appréciation et la fatigue, continuent de jouer un rôle important dans les accidents d'entrepôt, même si des protocoles de sécurité stricts ont été mis en place.
Si les mesures de sécurité traditionnelles, telles que les miroirs et les signaux d'avertissement, peuvent être utiles, elles dépendent de la capacité des travailleurs à remarquer les dangers et à réagir rapidement. En revanche, la vision par ordinateur adopte une approche proactive, en utilisant une surveillance en temps réel pilotée par l'IA pour identifier les risques et prévenir les accidents avant qu'ils ne se produisent.
La vision par ordinateur aide les machines à analyser les données visuelles et à y répondre. Elle peut être utilisée pour traiter des images et des vidéos en temps réel, ce qui permet aux systèmes d'entrepôt de vision par ordinateur de détecter des objets, de suivre les mouvements et de prévenir les accidents.
Comparée à la surveillance manuelle, l'automatisation basée sur l'IA rend la sécurité des entrepôts plus efficace et plus fiable. Cela est possible grâce à des modèles de vision artificielle tels que YOLO11, qui peuvent analyser les flux vidéo en temps réel.
En particulier, les tâches de vision artificielle telles que la détection d'objets et la segmentation d'instances qui sont prises en charge par YOLO11 permettent d'identifier les obstacles tels que les chariots élévateurs, les transpalettes et les stocks mal placés, afin de réduire les risques de collision dans les environnements très fréquentés.
Il peut également être utilisé pour détecter les travailleurs et surveiller leur proximité avec les chariots élévateurs et autres machines, afin de prévenir les accidents. Ces systèmes Vision AI peuvent être programmés pour fournir des alertes en temps réel et avertir les opérateurs des dangers potentiels, ce qui permet d'agir rapidement avant qu'un incident ne se produise.
Ensuite, nous aborderons les applications spécifiques de vision par ordinateur qui peuvent contribuer à améliorer la sécurité dans les entrepôts. Nous verrons également comment YOLO11 peut être utilisé pour améliorer la prévention des accidents et la gestion des risques.
Le suivi d'objets est une tâche de vision par ordinateur qui surveille en permanence le mouvement des objets en temps réel. Contrairement à la détection d'objets, qui identifie et étiquette les objets dans une seule image, le suivi d'objets suit ces objets sur plusieurs images, ce qui permet au système d'analyser les modèles de mouvement et de prédire leurs trajectoires.
Dans les environnements dynamiques des entrepôts, le suivi des objets est particulièrement utile lorsque les chariots élévateurs, les AGV, les transpalettes et même les paquets individuels sont constamment en mouvement. En comprenant comment les objets se déplacent et interagissent, les entrepôts peuvent améliorer la sécurité et l'efficacité.
Les capacités de suivi des objets de YOLO11 permettent de surveiller facilement les mouvements des véhicules et des équipements, de prévoir les collisions potentielles et d'émettre des alertes lorsque les objets se rapprochent trop les uns des autres. En outre, l'estimation de la profondeur basée sur l'IA permet d'améliorer les calculs de distance, de réduire les fausses alertes et d'améliorer la précision des avertissements de collision.
Outre le suivi des machines, YOLO11 peut également calculer la distance entre les colis, ce qui garantit un espacement adéquat pour les systèmes de stockage et de récupération automatisés. Lorsqu'elle est intégrée aux systèmes de gestion d'entrepôt (WMS), cette technologie peut envoyer des alertes en temps réel aux opérateurs ou ajuster dynamiquement les trajectoires de déplacement. Une approche proactive permet de prévenir les accidents et d'optimiser la navigation dans l'entrepôt et l'organisation des stocks.
La prise en charge de l'estimation de la pose par YOLO11 peut améliorer la sécurité des travailleurs en analysant la posture du corps et en détectant les risques ergonomiques en temps réel. L'estimation de la posture consiste à cartographier la structure squelettique d'un travailleur en utilisant des points clés, tels que la position des articulations et l'angle des membres, afin d'analyser les schémas de mouvement. En suivant ces points en temps réel, le système peut déterminer si une posture est sûre ou potentiellement dangereuse.
Les systèmes Vision AI intégrés à YOLO11 peuvent ainsi détecter les flexions dangereuses, les techniques de levage inappropriées et les postures liées à la fatigue qui augmentent le risque de lésions dues à l'effort.
Lorsqu'une telle solution de vision par ordinateur détecte une posture dangereuse, elle peut instantanément alerter les travailleurs ou les superviseurs, ce qui permet de prendre des mesures correctives avant que des blessures ne se produisent. Cela permet de réduire les accidents du travail, d'améliorer l'ergonomie et d'encourager des pratiques de levage et de déplacement plus sûres dans les entrepôts.
Les palettes tombées, les stocks mal placés ou les débris peuvent créer des risques pour la sécurité dans un entrepôt s'ils ne sont pas traités rapidement. Les capacités de détection d'objets de YOLO11 peuvent aider en balayant continuellement le sol et en identifiant les obstacles qui pourraient être manqués par les superviseurs humains.
Outre le repérage d'objets solides, la vision par ordinateur peut également être utilisée pour surveiller l'état des sols et détecter les déversements de liquides susceptibles de provoquer des glissades ou le dérapage des chariots élévateurs. En analysant les reflets et les textures de surface, le système peut distinguer les zones sûres des zones dangereuses, ce qui contribue à prévenir les accidents.
La détection de personnes ajoute un niveau de sécurité supplémentaire en veillant à ce que les sorties de secours et les voies de sécurité restent dégagées. Si un obstacle, tel qu'un groupe de personnes flânant, est détecté, le système alerte le personnel pour qu'il prenne des mesures, aidant ainsi les organisations à rester en conformité avec les règles de sécurité et à réduire les risques dans les situations d'urgence.
Voici quelques avantages clés de l'utilisation de la vision par ordinateur pour la sécurité des entrepôts
Cependant, comme pour toute autre technologie, il existe certaines limites à prendre en compte lors de la mise en œuvre de solutions de vision par ordinateur :
À l'avenir, la sécurité des entrepôts et la détection des dangers alimentées par l'IA seront probablement façonnées par l'intégration des capteurs IoT (Internet des objets) et de la connectivité 5G.
L'IdO désigne un réseau d'appareils, tels que des capteurs, des machines et des équipements, qui sont connectés à l'internet et peuvent échanger des informations entre eux. Dans un entrepôt, cela signifie que des appareils comme les chariots élévateurs, les robots et les systèmes d'inventaire peuvent communiquer en temps réel et partager des données importantes sur leur état ou leurs mouvements.
Associés à la 5G (la technologie sans fil la plus récente et la plus rapide), ces systèmes peuvent envoyer et recevoir des informations presque instantanément, ce qui améliore l'efficacité et la réactivité globales.
Cette installation connectée permet d'utiliser la vision par ordinateur pour s'assurer que les chariots élévateurs et les robots peuvent travailler en douceur aux côtés des travailleurs humains. Grâce aux données en temps réel fournies par les capteurs IoT, les systèmes automatisés peuvent ajuster leurs actions en fonction de ce qui se passe autour d'eux, ce qui réduit les risques pour la sécurité et améliore le flux de travail. Ces systèmes peuvent réagir rapidement aux changements de l'environnement.
La vision par ordinateur modifie la façon dont les entrepôts abordent la sécurité en aidant à prévenir les accidents et à réduire les risques. Au fur et à mesure que ces systèmes s'améliorent, les entrepôts bénéficieront d'une détection plus précise, d'un traitement plus rapide et d'une meilleure automatisation.
Les modèles de vision par ordinateur tels que YOLO11 améliorent encore la sécurité dans les entrepôts grâce à des tâches telles que la détection d'objets et l'estimation de la pose. En adoptant la vision par ordinateur pour la sécurité des chariots élévateurs, les entreprises peuvent réduire les risques, améliorer l'efficacité opérationnelle et créer des environnements de travail plus sûrs.
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