24 февраля 2025 г.
Узнайте, как компьютерное зрение повышает безопасность на складе, обнаруживая опасности, предотвращая столкновения и улучшая защиту работников в круглосуточном режиме.
Безопасность и эффективность имеют решающее значение для складов. На них часто используются вилочные погрузчики, конвейерные ленты и автоматизированные системы, которые должны работать непрерывно, и время от времени могут происходить несчастные случаи. Например, безопасность вилочных погрузчиков вызывает серьезную озабоченность: по данным Управления по охране труда и здоровья (OSHA), ежегодно происходит 61 800 мелких травм, 34 900 серьезных травм и 85 смертельных случаев.
Традиционные меры безопасности, такие как предупреждающие знаки, зеркала и ручной контроль, имеют свои ограничения. Слепые зоны, человеческий фактор и замедленная реакция могут затруднить предотвращение несчастных случаев до того, как они произойдут. Проще говоря, обеспечение безопасности на складе требует постоянного контроля, что нелегко сделать человеку в одиночку.
Однако компьютерное зрение, отрасль искусственного интеллекта (ИИ), может повысить безопасность склада, обеспечив мониторинг в реальном времени и упреждающее обнаружение опасностей. В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, позволяют обнаруживать объекты и людей, что помогает решать такие задачи, как предотвращение столкновений в режиме реального времени.
В этой статье мы подробно рассмотрим, как компьютерное зрение может повысить безопасность на складе и улучшить логистические операции.
Склады - это быстро меняющаяся среда, где машины и рабочие работают в непосредственной близости друг от друга, что повышает риск несчастных случаев. Обеспечение безопасности работников имеет решающее значение, особенно в местах скопления людей, где ограниченная видимость повышает риск столкновений. Например, вилочные погрузчики, AGV (автоматизированные управляемые транспортные средства) и домкраты для паллет работают непрерывно, и без надлежащего контроля столкновения между оборудованием и работниками могут привести к серьезным травмам.
Аналогичным образом, конвейерные ленты могут представлять угрозу безопасности, если работники не будут осторожны, особенно в местах доступа или в свободной одежде вблизи движущихся частей. Мостовые краны и подъемное оборудование также требуют внимания, поскольку нестабильные грузы или механические неисправности могут создать опасность. Осознание этих рисков и их устранение в режиме реального времени помогает поддерживать безопасность на складе для всех.
Одной из самых серьезных проблем, связанных с безопасностью на складе, является ограниченная видимость. Слепые зоны, загораживающие обзор, высокие складские стеллажи затрудняют обнаружение опасностей до того, как произойдет несчастный случай.
Подскользнуться, споткнуться и упасть - распространенные риски, особенно в оживленной обстановке. Кроме того, человеческие ошибки, такие как замедленная реакция, неверные суждения и усталость, продолжают играть значительную 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, заметят ли работники опасность и быстро ли отреагируют. В отличие от них, компьютерное зрение использует упреждающий подход, используя мониторинг в реальном времени на основе ИИ для выявления рисков и предотвращения несчастных случаев до их возникновения.
Компьютерное зрение помогает машинам анализировать и реагировать на визуальные данные. Оно может использоваться для обработки изображений и видео в режиме реального времени, позволяя системам склада компьютерного зрения обнаруживать объекты, отслеживать движение и предотвращать аварии.
По сравнению с ручным мониторингом, автоматизация на основе искусственного интеллекта делает безопасность на складе более эффективной и надежной. Это стало возможным благодаря моделям компьютерного зрения, таким как YOLO11, которые могут анализировать видеопоток в режиме реального времени.
В частности, задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, поддерживаемые YOLO11, позволяют выявлять такие препятствия, как вилочные погрузчики, паллетные домкраты и неправильно размещенные товарные запасы, что снижает риск столкновений в оживленной обстановке.
Он также может использоваться для обнаружения работников и контроля их приближения к вилочным погрузчикам и другим механизмам, предотвращая несчастные случаи. Такие системы Vision AI могут быть запрограммированы на выдачу предупреждений в режиме реального времени и уведомление операторов о потенциальных опасностях, что позволяет быстро принять меры до возникновения инцидентов.
Далее мы обсудим конкретные приложения компьютерного зрения, которые могут помочь повысить безопасность на складе. Мы также рассмотрим, как YOLO11 можно использовать для предотвращения несчастных случаев и управления рисками.
Отслеживание объектов - это задача компьютерного зрения, позволяющая непрерывно следить за перемещением объектов в реальном времени. В отличие от обнаружения объектов, которое идентифицирует и маркирует объекты в одном кадре, отслеживание объектов сопровождает их на протяжении нескольких кадров, позволяя системе анализировать паттерны движения и предсказывать их траектории.
В динамичной складской среде отслеживание объектов особенно полезно, когда погрузчики, AGV, домкраты для паллет и даже отдельные упаковки постоянно находятся в движении. Понимание того, как движутся и взаимодействуют объекты, позволяет повысить безопасность и эффективность работы складов.
Возможности YOLO11 по отслеживанию объектов позволяют легко контролировать перемещение транспортных средств и оборудования, прогнозировать возможные столкновения и выдавать предупреждения, когда объекты приближаются слишком близко друг к другу. Кроме того, оценка глубины с помощью искусственного интеллекта позволяет улучшить расчет расстояния, уменьшить количество ложных срабатываний и повысить точность предупреждений о столкновении.
Помимо отслеживания техники, YOLO11 может рассчитывать расстояние между упаковками, обеспечивая правильное расстояние между ними для автоматизированных систем хранения и поиска. При интеграции с системами управления складом (WMS) эта технология может отправлять операторам предупреждения в режиме реального времени или динамически корректировать траекторию движения. Проактивный подход помогает предотвратить несчастные случаи, а также оптимизировать навигацию по складу и организацию инвентаризации.
Поддержка оценки позы в YOLO11 позволяет повысить безопасность труда за счет анализа позы тела и выявления эргономических рисков в режиме реального времени. Оценка позы осуществляется путем отображения 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 искусственного интеллекта Vision, интегрированные с YOLO11, могут обнаруживать небезопасные наклоны, неправильные методы подъема и позы, связанные с усталостью, которые повышают риск получения травм от растяжения.
Когда такое решение на основе компьютерного зрения распознает опасную позу, оно может мгновенно предупредить работников или руководителей, что позволит принять меры по исправлению ситуации до того, как произойдет травма. Это может снизить травматизм на рабочем месте, улучшить эргономику и стимулировать более безопасные методы подъема и перемещения грузов на складах.
Упавшие паллеты, неправильно расставленные товары или мусор могут создать угрозу безопасности на складе, если их быстро не устранить. Возможности YOLO11 по обнаружению объектов могут помочь, постоянно сканируя пол и выявляя препятствия, которые могут быть пропущены человеком.
Помимо обнаружения твердых объектов, компьютерное зрение можно использовать для мониторинга состояния пола, чтобы выявить разливы жидкостей, которые могут стать причиной скольжения или заноса погрузчика. Анализируя отражения и текстуру поверхности, система может различать безопасные и опасные зоны, помогая предотвратить несчастные случаи.
Обнаружение людей добавляет еще один уровень безопасности, обеспечивая свободные аварийные выходы и безопасные пути. При обнаружении препятствия, например группы людей, система предупреждает персонал о необходимости принять меры, помогая организациям соблюдать правила безопасности и снижая риски в чрезвычайных ситуациях.
Вот некоторые ключевые преимущества использования компьютерного зрения для обеспечения безопасности на складе
Однако, как и в любой другой технологии, при внедрении решений на основе компьютерного зрения необходимо учитывать определенные ограничения:
Будущее безопасности и обнаружения опасностей на складах с помощью искусственного интеллекта, скорее всего, будет определяться интеграцией датчиков IoT (Интернета вещей) и связи 5G.
IoT - 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 общаться в режиме реального времени, обмениваясь важными данными о своем состоянии или перемещениях.
В сочетании с 5G (новейшей и самой быстрой технологией беспроводной связи) эти системы могут отправлять и получать информацию практически мгновенно, повышая общую эффективность и скорость реагирования.
Благодаря этому подключению можно использовать компьютерное зрение для обеспечения бесперебойной работы вилочных погрузчиков и роботов вместе с людьми. Благодаря данным, получаемым в режиме реального времени от датчиков IoT, автоматизированные системы могут корректировать свои действия в зависимости от того, что происходит вокруг, снижая риски для безопасности и улучшая рабочий процесс. Эти системы могут быстро реагировать на изменения в окружающей среде.
Компьютерное зрение меняет подход к обеспечению безопасности на складах, помогая предотвратить несчастные случаи и снизить риски. По мере совершенствования этих систем склады будут становиться все более точными в обнаружении, быстрее обрабатываться и лучше автоматизироваться.
Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, еще больше повышают безопасность на складе благодаря таким задачам, как обнаружение объектов и оценка позы. Применяя компьютерное зрение для обеспечения безопасности вилочных погрузчиков, организации могут снизить риски, повысить эффективность работы и создать более безопасную рабочую среду.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы глубже погрузиться в мир искусственного интеллекта. Хотите создавать собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими возможностями лицензирования. Узнайте, как компьютерное зрение в здравоохранении повышает эффективность, и изучите влияние ИИ на производство, посетив страницы наших решений!
