Com os modelos Ultralytics YOLO, a SiteAssist automatizou a verificação de imagens, permitindo detectar problemas de conformidade em tempo real e otimizar os fluxos de trabalho de segurança para milhares de usuários em diversos locais.
Canteiros de obras envolvem atividades de alto risco, como operações de içamento e trabalhos a quente, nas quais as equipes precisam seguir procedimentos de segurança rigorosos antes do início do trabalho. Para confirmar que essas verificações foram feitas, os trabalhadores geralmente carregam fotos como comprovantes por meio de fluxos de trabalho digitais.
No entanto, analisar essas imagens nem sempre é simples. Elas podem ser pouco nítidas, incompletas ou, às vezes, enganosas, dificultando a confirmação de que os requisitos de segurança foram realmente cumpridos, especialmente em grandes projetos.
A SiteAssist oferece suporte a esses fluxos de trabalho por meio de sua plataforma digital, que combina várias ferramentas e IA. Em particular, modelos de visão computacional, como os modelos Ultralytics YOLO, são usados para analisar as imagens carregadas, ajudando a plataforma a entender o que está acontecendo no local, sinalizar envios inválidos e destacar possíveis problemas. Isso reduz o trabalho manual e permite que as equipes mantenham padrões de segurança consistentes.
Melhoria da segurança e da conformidade em canteiros de obras com IA#
A SiteAssist é uma plataforma de controle de atividades projetada para equipes que gerenciam atividades de alto risco na construção civil, na infraestrutura e em outros setores críticos. Ela substitui processos complexos baseados em papel por fluxos de trabalho digitais estruturados, oferecendo suporte a tarefas como escavações, trabalhos a quente, içamentos e operações em espaços confinados.
Empresas como Balfour Beatty, Taylor Woodrow (VINCI), Skanska e HG Construction usam a SiteAssist para melhorar a consistência, manter a conformidade e garantir o bom andamento dos projetos. Ao digitalizar permissões e fluxos de trabalho, a plataforma ajuda as equipes a identificar possíveis riscos e garantir a aplicação consistente dos requisitos de segurança.
Hoje, a SiteAssist oferece suporte a milhares de trabalhadores, proporcionando às equipes uma visão mais clara das operações diárias. Essa visibilidade aprimorada dá às equipes maior controle sobre os processos de segurança.
Por que as verificações de segurança em obras falham em grande escala#
Manter os canteiros de obras seguros e funcionando sem problemas não é simples. Grandes projetos frequentemente envolvem milhares de trabalhadores em vários locais, cada um realizando tarefas de alto risco que exigem verificações de segurança rigorosas antes do início do trabalho.
Para comprovar que essas verificações foram concluídas, normalmente é necessário que os trabalhadores carreguem fotos como comprovantes em fluxos de trabalho digitais ou sistemas de permissões. Mas analisar esses envios nem sempre é simples.
As imagens podem ser pouco nítidas, incompletas ou, às vezes, enganosas, dificultando a confirmação de que os requisitos de segurança foram realmente cumpridos. Os responsáveis pela aprovação precisam verificar manualmente cada envio, procurando os equipamentos corretos, a configuração adequada e a conformidade geral.
À medida que aumenta o número de envios, esse processo consome mais tempo e fica mais difícil de gerenciar com consistência. Ao mesmo tempo, muitos projetos ainda dependem de permissões em papel ou de fluxos de trabalho parcialmente digitalizados.
Isso atrasa as aprovações, cria gargalos e limita a visibilidade em tempo real das atividades no local. As equipes talvez precisem fazer acompanhamentos presenciais ou repetir verificações, o que causa ainda mais atrasos.
À medida que as operações crescem, esses desafios dificultam a manutenção de padrões de segurança consistentes e aumentam o risco de verificações não realizadas ou atrasadas.
Verificações de segurança robustas com modelos Ultralytics YOLO#
A SiteAssist simplifica as verificações de segurança ao combinar fluxos de trabalho de permissões com a verificação de imagens em tempo real. Em vez de depender de análises manuais, as equipes podem capturar e carregar imagens diretamente do local, e cada envio é validado antes da aprovação. Isso ajuda a garantir que as verificações de segurança sejam realizadas de forma consistente, mesmo quando as condições mudam.
Nos bastidores, cada imagem carregada é analisada com modelos Ultralytics YOLO, que aproveitam tarefas de visão como detecção de objetos e classificação de imagens para identificar o que está presente no local.
Modelos como o Ultralytics YOLO26 foram ajustados com conjuntos de dados próprios da SiteAssist, criados a partir de imagens coletadas em canteiros de obras reais por meio da plataforma. Isso inclui cerca de 45 objetos relacionados à construção, como extintores de incêndio, equipamentos de segurança, cilindros de gás e ferramentas elétricas e máquinas comuns.
O sistema identifica esses objetos e verifica se os itens exigidos estão visíveis, sinalizando qualquer item ausente ou que não atenda aos critérios esperados. Ele também pode destacar envios inválidos, como imagens que não foram tiradas em condições reais no local. Entre esses envios, são detectados em média 1,7 objeto por imagem, número que sobe para 2,7 quando as imagens de fundo são excluídas, o que destaca a densidade de atividades relevantes no local.
Veja alguns exemplos de como os modelos Ultralytics YOLO são usados na SiteAssist:
- Validação de imagens ao vivo: O sistema pode detectar quando uma imagem carregada não foi capturada em condições reais, como uma foto de uma tela, e sinalizá-la para análise.
- Detecção e contagem de equipamentos: O sistema pode identificar itens obrigatórios, como extintores de incêndio, e verificar se a quantidade correta está presente. Em alguns casos, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é usado junto com o YOLO para extrair texto das imagens, por exemplo, lendo etiquetas para determinar o tipo de equipamento.
Fig. 1. Detecção de extintores de incêndio usando modelos Ultralytics YOLO na SiteAssist (Fonte)
Por que escolher os modelos Ultralytics YOLO?#
Os modelos Ultralytics YOLO oferecem a velocidade e a precisão de que a SiteAssist precisa para validar imagens em situações reais. As imagens podem ser processadas rapidamente à medida que são carregadas, facilitando a realização de verificações de segurança sem atrasos.
De fato, desde janeiro de 2025, a SiteAssist processou mais de 770,918 imagens usando modelos Ultralytics YOLO, detectando mais de 1,302,315 objetos e demonstrando desempenho confiável em grande escala.
O pacote Ultralytics para Python também facilita o treinamento e o ajuste fino de modelos usando dados coletados em fluxos de trabalho reais no local. Isso permite continuar melhorando o desempenho dos modelos à medida que mais dados são coletados ao longo do tempo.
Do ponto de vista da implantação, os modelos YOLO são eficientes e flexíveis. Atualmente, a SiteAssist processa imagens na nuvem como parte de seu back-end, tratando em tempo real os envios feitos pelos dispositivos dos trabalhadores. Ao mesmo tempo, os modelos também podem ser executados localmente nos dispositivos, permitindo oferecer suporte a futuros casos de uso em que o processamento ocorra diretamente no local.
Além disso, com suporte a formatos de exportação como ONNX e ExecuTorch, os modelos Ultralytics YOLO podem ser integrados a diferentes sistemas de borda sem aumentar a complexidade. Isso oferece à SiteAssist uma maneira prática e escalável de criar e ampliar seus fluxos de trabalho de IA visual.
SiteAssist e Ultralytics YOLO aprimoram as verificações de segurança em tempo real#
Atualmente, a SiteAssist oferece suporte a cerca de 12,000 usuários ativos em aproximadamente 4,000 dispositivos, permitindo escalar com eficiência os fluxos de trabalho de segurança em projetos grandes e complexos.
Com a introdução da verificação automatizada de imagens, as equipes reduziram a dependência de análises manuais e aceleraram os processos de aprovação. Tarefas que antes exigiam verificações repetidas agora podem ser validadas com mais rapidez, ajudando o trabalho a começar no prazo e reduzindo atrasos.
A análise de imagens com tecnologia YOLO também melhorou a consistência na execução das verificações de segurança. Os envios são avaliados de forma mais estruturada, facilitando a identificação de equipamentos ausentes, imagens artificiais ou verificações incompletas. Desde janeiro de 2025, os objetos detectados com mais frequência incluem mais de 283,000 veículos e mais de 201,000 pessoas, além de quase 68,500 imagens artificiais e mais de 55,000 extintores de incêndio.
Isso oferece aos gerentes do local uma visão mais clara do trabalho em andamento e mais confiança de que os requisitos de segurança estão sendo cumpridos.
Fig. 2. Exemplo de foto artificial detectada pela SiteAssist com o Ultralytics YOLO.
Além disso, reduzir a papelada manual permitiu que as equipes dedicassem menos tempo a tarefas administrativas e mais tempo ao trabalho no local. Como resultado, as operações fluem melhor e os processos de segurança se tornam mais confiáveis em diferentes locais.
Levar para a borda fluxos de trabalho de segurança na construção civil orientados por visão computacional#
Olhando para o futuro, a SiteAssist está explorando a IA de borda para executar modelos Ultralytics YOLO mais perto de onde os dados são capturados no local. Ao processar imagens diretamente nos dispositivos, a equipe busca reduzir os custos de nuvem, melhorar a privacidade dos dados e oferecer suporte à tomada de decisões em tempo real. A empresa planeja continuar expandindo esses recursos para permitir fluxos de trabalho de segurança e operações mais avançados e em tempo real.
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