24 февраля 2025 г.
Узнайте, как компьютерное зрение повышает безопасность на складе, обнаруживая опасности, предотвращая столкновения и улучшая защиту работников круглосуточно.
Безопасность и эффективность имеют решающее значение, когда речь идет о складах. На них часто размещаются вилочные погрузчики, конвейерные ленты и автоматизированные системы, которые должны работать непрерывно, и иногда могут происходить несчастные случаи. Например, безопасность вилочных погрузчиков является серьезной проблемой: Управление по охране труда и здоровья (OSHA) сообщает о примерно 61 800 незначительных травмах, 34 900 серьезных травмах и 85 смертельных случаях каждый год.
Традиционные меры безопасности, такие как предупреждающие знаки, зеркала и ручной надзор, имеют ограничения. Слепые зоны, человеческие ошибки и задержки в реакции могут затруднить предотвращение несчастных случаев до того, как они произойдут. Проще говоря, обеспечение безопасности склада требует постоянного мониторинга, что нелегко для людей.
Однако, компьютерное зрение, раздел искусственного интеллекта (ИИ), может повысить безопасность склада, обеспечивая мониторинг в реальном времени и проактивное обнаружение опасностей. В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут обеспечить обнаружение объектов и обнаружение людей для помощи в таких задачах, как предотвращение столкновений в реальном времени.
В этой статье мы более подробно рассмотрим, как компьютерное зрение может повысить безопасность склада и улучшить логистические операции.
Склады – это динамичные среды, где машины и рабочие работают в непосредственной близости друг от друга, что повышает риск несчастных случаев. Обеспечение безопасности работников имеет решающее значение, особенно в переполненных зонах, где ограниченная видимость увеличивает риск столкновений. Например, вилочные погрузчики, автоматизированные управляемые транспортные средства (AGV) и гидравлические тележки работают непрерывно, и без надлежащего контроля столкновения между оборудованием или работниками могут привести к серьезным травмам.
Аналогично, конвейерные ленты могут представлять опасность для безопасности, если работники не будут осторожны, особенно вблизи точек доступа или при наличии свободной одежды рядом с движущимися частями. Мостовые краны и подъемное оборудование также требуют внимания, поскольку нестабильные грузы или механические проблемы могут создавать опасности. Постоянное осознание этих рисков и их устранение в режиме реального времени помогает обеспечить безопасность склада для всех.
Одной из самых больших проблем, связанных с безопасностью на складе, является ограниченная видимость. Слепые зоны, загроможденные виды и высокие стеллажи затрудняют обнаружение опасностей до того, как произойдут несчастные случаи.
Скольжения, спотыкания и падения являются распространенными рисками, особенно в оживленных местах. Помимо этого, человеческие ошибки, такие как задержка реакции, неправильные суждения и усталость, продолжают играть существенную роль в несчастных случаях на складе, даже при наличии строгих протоколов безопасности.
Хотя традиционные меры безопасности, такие как зеркала и предупреждающие сигналы, могут помочь, они зависят от того, насколько быстро работники замечают опасности и реагируют на них. В отличие от этого, компьютерное зрение использует проактивный подход, применяя мониторинг на основе ИИ в реальном времени для выявления рисков и предотвращения несчастных случаев до их возникновения.
Компьютерное зрение помогает машинам анализировать визуальные данные и реагировать на них. Его можно использовать для обработки изображений и видео в режиме реального времени, что позволяет складским системам компьютерного зрения обнаруживать объекты, отслеживать перемещения и предотвращать несчастные случаи.
По сравнению с ручным мониторингом, автоматизация на основе ИИ делает складскую безопасность более эффективной и надежной. Это стало возможным благодаря моделям компьютерного зрения, таким как YOLO11, которые могут анализировать видеопотоки в режиме реального времени.
В частности, такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, которые поддерживаются YOLO11, могут идентифицировать препятствия, такие как вилочные погрузчики, гидравлические тележки и неправильно размещенные запасы, чтобы снизить риск столкновений в оживленных условиях.
Его также можно использовать для обнаружения рабочих и контроля их близости к вилочным погрузчикам и другому оборудованию, предотвращая несчастные случаи. Такие системы Vision AI могут быть запрограммированы на предоставление оповещений в режиме реального времени и уведомление операторов о потенциальных опасностях, позволяя быстро принимать меры до возникновения инцидентов.
Далее давайте обсудим конкретные приложения компьютерного зрения, которые могут помочь повысить безопасность на складе. Мы также рассмотрим, как YOLO11 можно использовать для улучшения предотвращения несчастных случаев и управления рисками.
Отслеживание объектов — это задача компьютерного зрения, которая непрерывно отслеживает движение объектов в реальном времени. В отличие от обнаружения объектов, которое идентифицирует и маркирует объекты в одном кадре, отслеживание объектов следует за этими объектами в нескольких кадрах, позволяя системе анализировать закономерности движения и прогнозировать их траектории.
В динамичных складских средах отслеживание объектов особенно полезно там, где вилочные погрузчики, автоматизированные управляемые транспортные средства, гидравлические тележки и даже отдельные упаковки постоянно находятся в движении. Понимая, как объекты движутся и взаимодействуют, склады могут повысить безопасность и эффективность.
Возможности отслеживания объектов в YOLO11 позволяют легко контролировать перемещение транспортных средств и оборудования, прогнозировать возможные столкновения и выдавать предупреждения, когда объекты приближаются друг к другу. Кроме того, оценка глубины с помощью ИИ может повысить точность расчетов расстояния, уменьшая количество ложных срабатываний и повышая точность предупреждений о столкновениях.
Помимо отслеживания оборудования, YOLO11 также может рассчитывать расстояние между упаковками, обеспечивая надлежащий интервал для автоматизированных систем хранения и извлечения. При интеграции с системами управления складом (WMS) эта технология может отправлять операторам оповещения в режиме реального времени или динамически корректировать траектории движения. Такой проактивный подход помогает предотвратить несчастные случаи, а также оптимизирует навигацию по складу и организацию инвентаря.
Поддержка оценки позы в YOLO11 может повысить безопасность работников за счет анализа осанки и выявления эргономических рисков в режиме реального времени. Оценка позы работает путем картирования скелетной структуры работника с использованием ключевых точек, таких как положение суставов и углы конечностей, для анализа моделей движения. Отслеживая эти точки в режиме реального времени, система может определить, является ли поза безопасной или потенциально вредной.
Благодаря этому системы Vision AI, интегрированные с YOLO11, могут обнаруживать небезопасные наклоны, неправильные методы подъема и позы, связанные с усталостью, которые увеличивают риск травм от перенапряжения.
Когда такое решение компьютерного зрения распознает опасную позу, оно может мгновенно предупредить рабочих или руководителей, позволяя принять меры до того, как произойдут травмы. Это может снизить количество производственных травм, улучшить эргономику и способствовать более безопасным методам подъема и перемещения грузов на складах.
Упавшие поддоны, неправильно размещенная инвентаризация или мусор могут создать угрозу безопасности на складе, если их быстро не устранить. Возможности обнаружения объектов YOLO11 могут помочь, непрерывно сканируя пол и выявляя препятствия, которые могут быть не замечены руководителями.
В дополнение к обнаружению твердых объектов, компьютерное зрение также можно использовать для мониторинга состояния пола для обнаружения разливов жидкости, которые могут привести к скольжению или заносу вилочного погрузчика. Анализируя отражения и текстуры поверхности, система может различать безопасные и опасные зоны, помогая предотвратить несчастные случаи.
Обнаружение людей добавляет еще один уровень безопасности, гарантируя, что аварийные выходы и пути эвакуации остаются свободными. Если обнаруживается препятствие, такое как группа праздношатающихся людей, система предупреждает персонал о необходимости принять меры, помогая организациям соблюдать правила техники безопасности и снижая риски в чрезвычайных ситуациях.
Вот несколько ключевых преимуществ использования компьютерного зрения для обеспечения безопасности на складе:
Однако, как и у любой другой технологии, существуют определенные ограничения, которые следует учитывать при внедрении решений компьютерного зрения:
Заглядывая вперед, можно сказать, что будущее безопасности складов на основе AI и обнаружения опасностей, вероятно, будет определяться интеграцией датчиков IoT (Интернета вещей) и подключением 5G.
IoT (Интернет вещей) — это сеть устройств, таких как датчики, машины и оборудование, которые подключены к Интернету и могут обмениваться информацией друг с другом. На складе это означает, что такие устройства, как вилочные погрузчики, роботы и системы инвентаризации, могут обмениваться данными в режиме реального времени, передавая важную информацию о своем состоянии или перемещениях.
В сочетании с 5G (новейшей и самой быстрой беспроводной технологией) эти системы могут отправлять и получать информацию практически мгновенно, повышая общую эффективность и скорость реагирования.
Эта подключенная установка позволяет использовать компьютерное зрение, чтобы убедиться, что вилочные погрузчики и роботы могут бесперебойно работать вместе с людьми. Благодаря данным в реальном времени от датчиков IoT, автоматизированные системы могут корректировать свои действия в зависимости от того, что происходит вокруг них, снижая риски для безопасности и улучшая рабочий процесс. Эти системы могут быстро реагировать на изменения в окружающей среде.
Компьютерное зрение меняет подход к безопасности на складах, помогая предотвращать несчастные случаи и снижать риски. По мере того, как эти системы продолжают совершенствоваться, на складах будет наблюдаться более точное обнаружение, более быстрая обработка и лучшая автоматизация.
Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, еще больше повышают безопасность склада благодаря таким задачам, как обнаружение объектов и оценка позы. Применяя компьютерное зрение для обеспечения безопасности вилочных погрузчиков, организации могут снизить риски, повысить операционную эффективность и создать более безопасные условия труда.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы глубже погрузиться в ИИ. Хотите создать свои собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования. Узнайте, как компьютерное зрение в здравоохранении повышает эффективность, и изучите влияние ИИ в производстве, посетив страницы наших решений!
