A SiteAssist precisava de uma forma fiável de verificar o cumprimento das normas de segurança em grandes estaleiros de construção, onde as verificações manuais de imagens eram lentas, inconsistentes e, muitas vezes, pouco fiáveis.
AtravésYOLO Ultralytics , o SiteAssist automatizou a verificação de imagens, permitindo a deteção em tempo real de problemas de conformidade e simplificando os fluxos de trabalho de segurança para milhares de utilizadores e em vários locais.
Os estaleiros de construção envolvem atividades de alto risco, como operações de elevação e trabalhos a quente, nas quais as equipas têm de seguir procedimentos de segurança rigorosos antes do início dos trabalhos. Para confirmar essas verificações, os trabalhadores costumam enviar fotografias como prova através de fluxos de trabalho digitais.
No entanto, a análise destas imagens nem sempre é simples. Podem ser pouco nítidas, incompletas ou, por vezes, enganosas, o que torna difícil determinar se os requisitos de segurança foram efetivamente cumpridos, especialmente em projetos de grande envergadura.
O SiteAssist apoia estes fluxos de trabalho através da sua plataforma digital, recorrendo a uma combinação de ferramentas e IA. Em particular, são utilizados modelos de visão computacional, como YOLO Ultralytics , para analisar as imagens carregadas, ajudando a plataforma a compreender o que se passa no local, a sinalizar envios inválidos e a destacar potenciais problemas. Isto reduz o trabalho manual e permite às equipas manter padrões de segurança consistentes.
O SiteAssist é uma plataforma de controlo de trabalhos concebida para equipas que gerem atividades de alto risco nos setores da construção, infraestruturas e outras indústrias críticas. Substitui processos complexos baseados em papel por fluxos de trabalho digitais estruturados, dando apoio a tarefas como escavações, trabalhos a quente, operações de elevação e operações em espaços confinados.
Empresas como a Balfour Beatty, a Taylor Woodrow (VINCI), a Skanska e a HG Construction utilizam o SiteAssist para melhorar a consistência, garantir a conformidade e assegurar o bom andamento dos projetos. Ao digitalizar licenças e fluxos de trabalho, a plataforma ajuda as equipas a identificar riscos potenciais e a garantir que os requisitos de segurança são aplicados de forma consistente.
Atualmente, o SiteAssist apoia milhares de trabalhadores, proporcionando às equipas uma visão mais clara das operações do dia-a-dia. Esta maior visibilidade permite às equipas um maior controlo sobre os processos de segurança.
Manter os estaleiros de construção seguros e a funcionar sem problemas não é tarefa fácil. Os grandes projetos envolvem frequentemente milhares de trabalhadores em vários locais, cada um deles a realizar tarefas de alto risco que exigem rigorosas verificações de segurança antes do início dos trabalhos.
Para verificar se essas verificações foram concluídas, os trabalhadores são normalmente obrigados a carregar fotografias como prova em fluxos de trabalho digitais ou sistemas de autorização. No entanto, a análise desses envios nem sempre é simples.
As imagens podem ser pouco nítidas, incompletas ou, por vezes, enganosas, tornando difícil confirmar se os requisitos de segurança foram efetivamente cumpridos. Os responsáveis pela aprovação têm de verificar manualmente cada pedido, verificando se o equipamento está correto, se a configuração é adequada e se há conformidade geral.
À medida que o número de pedidos aumenta, este processo torna-se mais demorado e mais difícil de gerir de forma consistente. Ao mesmo tempo, muitos projetos continuam a depender de licenças em papel ou de fluxos de trabalho parcialmente digitalizados.
Isto atrasa as aprovações, cria estrangulamentos e limita a visibilidade em tempo real das atividades no local. As equipas podem ter de fazer um acompanhamento presencial ou repetir as verificações, o que acarreta mais atrasos.
À medida que as operações se expandem, estes desafios tornam mais difícil manter padrões de segurança consistentes e aumentam o risco de falhas ou atrasos nas verificações.
O SiteAssist simplifica as verificações de segurança ao combinar os fluxos de trabalho de autorizações com a verificação de imagens em tempo real. Em vez de depender de revisões manuais, as equipas podem capturar e carregar imagens diretamente do terreno, sendo cada envio validado antes de se proceder à aprovação. Isto ajuda a garantir que as verificações de segurança sejam realizadas de forma consistente, mesmo em condições variáveis.
Nos bastidores, cada imagem carregada é analisada utilizandoYOLO Ultralytics , recorrendo a tarefas de visão computacional, como a deteção de objetos e a classificação de imagens, para compreender o que se encontra no local.
Modelos como Ultralytics foram aperfeiçoados com base nos conjuntos de dados da própria SiteAssist, criados a partir de imagens recolhidas em estaleiros de construção reais através da sua plataforma. Estes incluem cerca de 45 objetos relacionados com a construção, tais como extintores, equipamento de segurança, botijas de gás e ferramentas elétricas e máquinas comuns.
O sistema identifica estes objetos e verifica se os elementos necessários estão visíveis, assinalando tudo o que falta ou não cumpre os critérios esperados. Também consegue destacar envios inválidos, tais como imagens que não foram captadas em condições reais no local. Em todos estes envios, é detetada uma média de 1,7 objetos por imagem, número que sobe para 2,7 quando se excluem as imagens de fundo, o que realça a densidade de atividade significativa no local.
Aqui estão alguns exemplos de comoYOLO Ultralytics são utilizados no SiteAssist:
YOLO Ultralytics oferecem a rapidez e a precisão de que o SiteAssist necessita para a validação de imagens no mundo real. As imagens podem ser processadas rapidamente à medida que são carregadas, facilitando a realização de verificações de segurança sem atrasos.
De facto, desde janeiro de 2025, o SiteAssist processou mais de 770 918 imagens utilizandoYOLO Ultralytics , detetando mais de 1 302 315 objetos e demonstrando um desempenho fiável em grande escala.
Python Ultralytics também facilita o treino e o ajuste fino de modelos utilizando dados recolhidos a partir de fluxos de trabalho reais no local. Isto significa que o desempenho dos modelos pode continuar a melhorar à medida que se recolhem mais dados ao longo do tempo.
Do ponto de vista da implementação, YOLO são eficientes e flexíveis. Atualmente, o SiteAssist processa imagens na nuvem como parte do seu backend, gerindo os envios a partir dos dispositivos dos trabalhadores em tempo real. Ao mesmo tempo, os modelos também podem ser executados localmente nos dispositivos, o que permite dar resposta a futuros casos de utilização em que o processamento ocorra diretamente no local.
Além disso, graças à compatibilidade com formatos de exportação como ONNX ExecuTorch, osYOLO Ultralytics podem ser integrados em diferentes sistemas de borda sem aumentar a complexidade. Isto proporciona ao SiteAssist uma forma prática e escalável de criar e expandir os seus fluxos de trabalho de IA de visão.
Atualmente, o SiteAssist dá suporte a cerca de 12 000 utilizadores ativos em aproximadamente 4 000 dispositivos, permitindo que os fluxos de trabalho de segurança sejam adaptados de forma eficiente a projetos de grande dimensão e complexidade.
Com a introdução da verificação automatizada de imagens, as equipas reduziram a dependência das revisões manuais e aceleraram os processos de aprovação. As tarefas que antes exigiam verificações repetidas podem agora ser validadas mais rapidamente, o que ajuda a iniciar o trabalho a tempo e a reduzir os atrasos.
A análise de imagens YOLO também melhorou a consistência na forma como as verificações de segurança são realizadas. As submissões são avaliadas de forma mais estruturada, facilitando a identificação de equipamento em falta, imagens artificiais ou verificações incompletas. Os objetos mais frequentemente detetados, desde janeiro de 2025, incluem mais de 283 000 veículos e mais de 201 000 pessoas, bem como cerca de 68 500 imagens artificiais e mais de 55 000 extintores.
Isto proporciona aos responsáveis pela obra uma visão mais clara dos trabalhos em curso e uma maior confiança de que os requisitos de segurança estão a ser cumpridos.
Além disso, a redução da burocracia manual permitiu que as equipas dedicassem menos tempo a tarefas administrativas e mais tempo no terreno. Consequentemente, as operações decorrem de forma mais harmoniosa e os processos de segurança tornam-se mais fiáveis em diferentes locais.
Olhando para o futuro, a SiteAssist está a explorar a IA de ponta para executarYOLO Ultralytics mais perto do local onde os dados são capturados no terreno. Ao processar imagens diretamente nos dispositivos, a equipa pretende reduzir os custos com a nuvem, melhorar a privacidade dos dados e apoiar a tomada de decisões em tempo real. Pretendem continuar a expandir estas capacidades para permitir fluxos de trabalho operacionais e de segurança mais avançados e em tempo real.
Quer integrar a IA de visão nas suas operações? Junte-se à nossa comunidade e conheça aplicações como a IA na área da saúde e a IA de visão na agricultura. Visite o nosso repositório no GitHub e descubra as opções de licenciamento para começar hoje mesmo!
Os modelos Ultralytics YOLO são arquitecturas de visão por computador desenvolvidas para analisar dados visuais de imagens e entradas de vídeo. Estes modelos podem ser treinados para tarefas que incluem a deteção de objectos, a classificação, a estimativa de pose, o seguimento e a segmentação de instânciasYOLO
YOLO11 Ultralytics YOLO11 é a versão mais recente dos nossos modelos de Visão Computacional. Tal como as versões anteriores, suporta todas as tarefas de visão computacional que a comunidade de IA de visão adorou no YOLOv8. O novo YOLO11, no entanto, vem com maior desempenho e precisão, tornando-o uma ferramenta poderosa e o aliado perfeito para os desafios da indústria do mundo real.
O modelo que escolher usar depende dos requisitos específicos do seu projeto. É fundamental ter em conta fatores como desempenho, precisão e necessidades de implementação. Aqui está uma visão geral rápida:
Os repositóriosYOLO Ultralytics , como o YOLOv5 e o YOLO11, são distribuídos sob a licença AGPL-3.0 por defeito. Esta licença aprovada pela OSI foi concebida para estudantes, investigadores e entusiastas, promovendo a colaboração aberta e exigindo que qualquer software que utilize componentes AGPL-3.0 seja também de fonte aberta. Embora assegure a transparência e promova a inovação, pode não se alinhar com casos de utilização comercial.
Se o seu projeto envolver a incorporação do software Ultralytics e dos modelos de IA em produtos ou serviços comerciais e pretender contornar os requisitos de código aberto da AGPL-3.0, uma Licença Empresarial é ideal.
Os benefícios da licença Enterprise incluem:
Para garantir uma integração perfeita e evitar as restrições AGPL-3.0 , solicite uma Licença Empresarial Ultralytics usando o formulário fornecido. A nossa equipa ajudá-lo-á a adaptar a licença às suas necessidades específicas.
Comece sua jornada com o futuro do aprendizado de máquina
%20(1).svg){kind=logo}
