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 24 heures sur 24.
La sécurité et l'efficacité sont essentielles dans les entrepôts. Ils abritent souvent des chariots élévateurs, des convoyeurs et des systèmes automatisés qui doivent fonctionner en continu, et des accidents peuvent parfois se produire. Par exemple, la sécurité des chariots élévateurs est une préoccupation majeure, l'Occupational Safety & Health Administration (OSHA) signalant environ 61 800 blessures mineures, 34 900 blessures graves et 85 décès chaque année.
Les mesures de sécurité traditionnelles, telles que les panneaux d'avertissement, les miroirs et la supervision manuelle, ont des limites. Les angles morts, les erreurs humaines et les réactions tardives peuvent rendre difficile la prévention des accidents avant qu'ils ne se produisent. En termes simples, assurer la sécurité de l'entrepôt nécessite une surveillance constante, ce qui n'est pas facile à faire pour les humains seuls.
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, les modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLO11 peuvent permettre la détection d'objets et de personnes afin de contribuer à des tâches telles que la prévention des collisions en temps réel.
Dans cet article, nous examinerons de plus près comment la vision par ordinateur peut améliorer la sécurité des entrepôts et améliorer les opérations logistiques.
Les entrepôts sont des environnements où les machines et les travailleurs opèrent à proximité les uns des autres, ce qui augmente le risque d'accidents. Il est essentiel d'assurer la sécurité des travailleurs, en particulier dans les zones très fréquentées où une visibilité limitée augmente le risque de collisions. Par exemple, les chariots élévateurs, les AGV (véhicules à guidage automatique) et les transpalettes fonctionnent en continu, et sans surveillance adéquate, les collisions entre les équipements ou les travailleurs peuvent entraîner des blessures graves.
De même, les bandes transporteuses peuvent présenter un risque pour la sécurité si les travailleurs ne font pas attention, en particulier autour des points d'accès ou des vêtements amples à proximité des pièces mobiles. Les ponts roulants et les équipements de levage nécessitent également une attention particulière, car des charges instables ou des problèmes mécaniques peuvent créer des dangers. Rester conscient de ces risques et les traiter en temps réel contribue à assurer la sécurité de tous dans l'entrepôt.
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 detect 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. De plus, les erreurs humaines, comme les réactions tardives, les erreurs de jugement et la fatigue, continuent de jouer un rôle important dans les accidents d'entrepôt, même avec des protocoles de sécurité stricts en place.
Bien que les mesures de sécurité traditionnelles telles que les miroirs et les signaux d'avertissement puissent 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 basée sur 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 detect objets, de track 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 detect 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 continu 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 à travers plusieurs images, permettant au système d'analyser les schémas de mouvement et de prédire leurs trajectoires.
Dans les environnements d'entrepôt dynamiques, le suivi d'objets est particulièrement utile lorsque des chariots élévateurs, des AGV, des transpalettes et même des colis 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 YOLO11permettent 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 YOLO11peut 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 detect 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 reconnaît une posture dangereuse, elle peut alerter instantanément les travailleurs ou les superviseurs, permettant ainsi une action corrective avant que des blessures ne surviennent. Cela peut réduire les blessures sur le lieu de travail, améliorer l'ergonomie et encourager des pratiques de levage et de mouvement 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 YOLO11peuvent 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 detect 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 une couche de sécurité supplémentaire en garantissant que les sorties de secours et les voies de sécurité restent dégagées. Si une obstruction, comme un groupe de personnes qui traînent, est détectée, le système alerte le personnel pour qu'il prenne des mesures, ce qui aide les organisations à rester conformes aux réglementations 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 toute autre technologie, il existe également certaines limites à prendre en compte lors de la mise en œuvre de solutions de vision par ordinateur :
Pour l'avenir, l'avenir de la sécurité des entrepôts basée sur l'IA et de la détection des dangers sera probablement façonné par l'intégration de capteurs IoT (Internet des objets) et de la connectivité 5G.
L'IoT désigne un réseau d'appareils, tels que des capteurs, des machines et des équipements, qui sont connectés à Internet et peuvent échanger des informations entre eux. Dans un entrepôt, cela signifie que des appareils tels que les chariots élévateurs, les robots et les systèmes d'inventaire peuvent communiquer en temps réel, en partageant des données importantes sur leur état ou leurs mouvements.
Combinés 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 configuration 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 des capteurs IoT, les systèmes automatisés peuvent ajuster leurs actions en fonction de ce qui se passe autour d'eux, réduisant ainsi les risques pour la sécurité et améliorant le flux de travail. Ces systèmes peuvent réagir rapidement aux changements de l'environnement.
La vision par ordinateur est en train de changer la façon dont les entrepôts abordent la sécurité en aidant à prévenir les accidents et à réduire les risques. À mesure que ces systèmes continuent de s'améliorer, 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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