Ao utilizar modelos Ultralytics YOLO, a 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 vários locais.
Os canteiros de obras envolvem atividades de alto risco, como operações de elevação e trabalhos a quente, nas quais as equipas precisam de seguir procedimentos de segurança rigorosos antes do início dos trabalhos. Para confirmar essas verificações, os trabalhadores geralmente carregam fotografias como comprovativo através de fluxos de trabalho digitais.
No entanto, a análise dessas imagens nem sempre é simples. Elas podem ser pouco nítidas, incompletas ou, por vezes, enganosas, o que dificulta saber se os requisitos de segurança foram realmente cumpridos, especialmente durante projetos de grande dimensão.
A SiteAssist apoia estes fluxos de trabalho através da sua plataforma digital, utilizando uma combinação de ferramentas e IA. Em particular, modelos de visão computacional, como os modelos Ultralytics YOLO, são utilizados para analisar imagens carregadas, ajudando a plataforma a compreender o que está a acontecer no local, sinalizar envios inválidos e destacar possíveis problemas. Isto reduz o esforço manual e permite que as equipas mantenham padrões de segurança consistentes.
Melhorar a segurança e a conformidade nos canteiros de obras com IA#
A SiteAssist é uma plataforma de controlo de trabalhos concebida para equipas que gerem atividades de alto risco na construção, nas infraestruturas e noutros setores críticos. Substitui processos complexos baseados em papel por fluxos de trabalho digitais estruturados, apoiando tarefas como escavações, trabalhos a quente, operações de elevação e trabalhos em espaços confinados.
Empresas como a Balfour Beatty, a Taylor Woodrow (VINCI), a Skanska e a HG Construction utilizam a SiteAssist para melhorar a consistência, manter a conformidade e manter os projetos a decorrer sem problemas. Ao digitalizar licenças e fluxos de trabalho, a plataforma ajuda as equipas a identificar possíveis riscos e a garantir que os requisitos de segurança são aplicados de forma consistente.
Atualmente, a SiteAssist apoia milhares de trabalhadores, proporcionando às equipas uma visão mais clara das operações do dia a dia. Esta visibilidade melhorada dá às equipas maior controlo sobre os processos de segurança.
Porque é que as verificações de segurança na construção falham em grande escala#
Manter os canteiros de obras seguros e a funcionar sem problemas não é simples. Os grandes projetos envolvem frequentemente milhares de trabalhadores a operar em vários locais, cada um a realizar tarefas de alto risco que exigem verificações de segurança rigorosas antes do início dos trabalhos.
Para verificar se essas verificações foram concluídas, normalmente é exigido aos trabalhadores que carreguem fotografias como comprovativo em fluxos de trabalho digitais ou sistemas de licenças. Mas a análise desses envios nem sempre é simples.
As imagens podem ser pouco nítidas, incompletas ou, por vezes, enganosas, o que dificulta confirmar se os requisitos de segurança foram realmente cumpridos. Os responsáveis pela aprovação têm de verificar manualmente cada envio, procurando o equipamento correto, uma configuração adequada e a conformidade geral.
À medida que o número de envios aumenta, este processo torna-se mais demorado e 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 o acompanhamento presencialmente ou repetir verificações, o que provoca atrasos adicionais.
À medida que as operações aumentam de escala, estes desafios dificultam a manutenção de padrões de segurança consistentes e aumentam o risco de verificações falhadas ou atrasadas.
Permitir verificações de segurança robustas com modelos Ultralytics YOLO#
A SiteAssist simplifica as verificações de segurança ao combinar fluxos de trabalho de licenças com verificação de imagens em tempo real. Em vez de dependerem de análises manuais, as equipas podem captar e carregar imagens diretamente no local, com cada envio a ser validado antes de as aprovações avançarem. Isto ajuda a garantir que as verificações de segurança acontecem de forma consistente, mesmo em condições variáveis.
Nos bastidores, cada imagem carregada é analisada com modelos Ultralytics YOLO, utilizando tarefas de visão como deteção de objetos e classificação de imagens para compreender o que está presente no local.
Modelos como o Ultralytics YOLO26 foram ajustados com os próprios conjuntos de dados da SiteAssist, criados a partir de imagens recolhidas em canteiros de obras reais através da sua plataforma. Isto inclui cerca de 45 objetos relacionados com a construção, como extintores, equipamento de segurança, botijas de gás e ferramentas elétricas e maquinaria comuns.
O sistema identifica estes objetos e verifica se os itens necessários estão visíveis, sinalizando qualquer elemento em falta ou que não cumpra os critérios esperados. Também pode destacar envios inválidos, como imagens que não foram captadas em condições reais no local. No conjunto destes envios, é detetada uma média de 1,7 objetos por imagem, aumentando para 2,7 quando as imagens de fundo são excluídas, o que evidencia a densidade de atividade relevante no local.
Eis alguns exemplos de como os modelos Ultralytics YOLO são utilizados na SiteAssist:
- Validar imagens captadas no local: o sistema consegue detetar quando uma imagem carregada não foi captada em condições reais, como uma fotografia de um ecrã, e sinalizá-la para análise.
- Detetar e contar equipamentos: o sistema consegue identificar itens necessários, como extintores, e verificar se está presente o número correto. Em alguns casos, o reconhecimento ótico de caracteres (OCR) é utilizado em conjunto com YOLO para extrair texto das imagens, como ler etiquetas para determinar o tipo de equipamento.
Fig. 1. Deteção de extintores utilizando modelos Ultralytics YOLO na SiteAssist (Fonte)
Porquê escolher os modelos Ultralytics YOLO?#
Os modelos Ultralytics YOLO proporcionam a velocidade e a precisão de que a SiteAssist necessita para a validação de imagens no mundo real. As imagens podem ser processadas rapidamente à medida que são carregadas, facilitando a execução de verificações de segurança sem atrasos.
De facto, desde janeiro de 2025, a SiteAssist processou mais de 770 918 imagens utilizando modelos Ultralytics YOLO, detetando mais de 1 302 315 objetos e demonstrando um desempenho fiável em grande escala.
O pacote Ultralytics Python também facilita o treino e o ajuste fino de modelos utilizando dados recolhidos em fluxos de trabalho reais no local. Isto significa que o desempenho dos modelos pode continuar a melhorar à medida que são recolhidos mais dados ao longo do tempo.
Do ponto de vista da implementação, os modelos YOLO são eficientes e flexíveis. Atualmente, a SiteAssist processa imagens na cloud como parte do seu backend, tratando em tempo real os carregamentos provenientes dos dispositivos dos trabalhadores. Ao mesmo tempo, os modelos também podem ser executados localmente nos dispositivos, tornando possível apoiar futuros casos de utilização em que o processamento ocorra diretamente no local.
Além disso, com suporte para formatos de exportação como ONNX e ExecuTorch, os modelos Ultralytics YOLO podem ser integrados em diferentes sistemas de edge sem acrescentar complexidade. Isto proporciona à SiteAssist uma forma prática e escalável de criar e expandir os seus fluxos de trabalho de IA de visão.
A SiteAssist e o Ultralytics YOLO impulsionam as verificações de segurança em tempo real#
Atualmente, a SiteAssist suporta cerca de 12 000 utilizadores ativos em aproximadamente 4 000 dispositivos, permitindo que os fluxos de trabalho de segurança cresçam de forma eficiente para projetos grandes e complexos.
Ao introduzir a verificação automatizada de imagens, as equipas reduziram a dependência de análises manuais e aceleraram os processos de aprovação. As tarefas que anteriormente exigiam verificações repetidas podem agora ser validadas mais rapidamente, ajudando os trabalhos a começar a horas e reduzindo os atrasos.
A análise de imagens com YOLO também melhorou a consistência na forma como as verificações de segurança são realizadas. Os envios são avaliados de forma mais estruturada, facilitando a identificação de equipamentos em falta, imagens artificiais ou verificações incompletas. Os objetos detetados com maior frequência, desde janeiro de 2025, incluem mais de 283 000 veículos e mais de 201 000 pessoas, bem como quase 68 500 imagens artificiais e mais de 55 000 extintores.
Isto proporciona aos gestores dos locais uma visão mais clara dos trabalhos em curso e maior confiança de que os requisitos de segurança estão a ser cumpridos.
Fig. 2. Exemplo de uma fotografia artificial detetada pela SiteAssist com o Ultralytics YOLO.
Além disso, a redução da documentação manual permitiu que as equipas passassem menos tempo em tarefas administrativas e mais tempo no local. Como resultado, as operações decorrem com maior fluidez e os processos de segurança tornam-se mais fiáveis em diferentes locais.
Levar fluxos de trabalho de segurança na construção orientados por visão para o edge#
Olhando para o futuro, a SiteAssist está a explorar a IA de edge para executar modelos Ultralytics YOLO mais perto do local onde os dados são captados. Ao processar imagens diretamente nos dispositivos, a equipa pretende reduzir os custos da cloud, melhorar a privacidade dos dados e apoiar a tomada de decisões em tempo real. A empresa planeia continuar a expandir estas capacidades para permitir fluxos de trabalho de segurança e operacionais mais avançados e em tempo real.
Queres integrar a IA de visão nas tuas operações? Junta-te à nossa comunidade e aprende mais sobre aplicações como IA na saúde e IA de visão na agricultura. Visita o nosso repositório no GitHub e descobre as opções de licenciamento para começares hoje!
