С помощью моделей Ultralytics YOLO компания SiteAssist автоматизировала проверку изображений, обеспечив обнаружение нарушений требований в реальном времени и упростив процессы обеспечения безопасности для тысяч пользователей на различных объектах.
На строительных площадках выполняются работы с высоким уровнем риска, например подъёмные операции и огневые работы. Перед их началом команды должны соблюдать строгие процедуры безопасности. Чтобы подтвердить выполнение этих проверок, работники обычно загружают фотографии в цифровые рабочие процессы.
Однако проверять такие изображения не всегда просто. Они могут быть нечёткими, неполными или даже вводить в заблуждение, поэтому сложно понять, выполнены ли требования безопасности, особенно на крупных проектах.
SiteAssist поддерживает эти процессы с помощью цифровой платформы, объединяющей различные инструменты и ИИ. В частности, для анализа загруженных изображений используются модели компьютерного зрения, например модели Ultralytics YOLO. Они помогают платформе понимать, что происходит на объекте, отмечать недействительные материалы и выявлять потенциальные проблемы. Это сокращает объём ручной работы и помогает командам последовательно соблюдать стандарты безопасности.
Повышение безопасности и соблюдения требований на строительных площадках с помощью ИИ#
SiteAssist — это платформа управления производственными работами для команд, выполняющих задачи с высоким уровнем риска в строительстве, инфраструктуре и других критически важных отраслях. Она заменяет сложные бумажные процедуры структурированными цифровыми рабочими процессами и поддерживает такие задачи, как земляные работы, огневые работы, подъёмные операции и работы в замкнутых пространствах.
Такие компании, как Balfour Beatty, Taylor Woodrow (VINCI), Skanska и HG Construction, используют SiteAssist, чтобы повысить стабильность процессов, соблюдать требования и обеспечивать бесперебойную работу проектов. Переводя разрешения и рабочие процессы в цифровой формат, платформа помогает командам выявлять потенциальные риски и последовательно выполнять требования безопасности.
Сегодня SiteAssist поддерживает тысячи работников и помогает командам лучше понимать повседневную работу. Улучшенная видимость процессов даёт командам больше контроля над обеспечением безопасности.
Почему проверки безопасности на стройплощадках перестают работать при масштабировании#
Поддерживать безопасность и бесперебойную работу строительных площадок непросто. В крупных проектах часто задействованы тысячи работников на нескольких объектах, каждый из которых выполняет задачи с высоким уровнем риска, требующие строгих проверок безопасности до начала работ.
Чтобы подтвердить выполнение этих проверок, работники обычно должны загружать фотографии в качестве доказательства в цифровые рабочие процессы или системы разрешений. Но проверять такие материалы не всегда просто.
Изображения могут быть нечёткими, неполными или вводить в заблуждение, поэтому сложно подтвердить выполнение требований безопасности. Утверждающим приходится вручную проверять каждую заявку, обращая внимание на нужное оборудование, правильность его установки и общее соответствие требованиям.
По мере роста числа заявок этот процесс занимает больше времени, и его становится труднее выполнять последовательно. При этом многие проекты по-прежнему используют бумажные разрешения или частично оцифрованные рабочие процессы.
Это замедляет согласование, создаёт узкие места и ограничивает видимость работ на объекте в реальном времени. Командам может понадобиться лично уточнять информацию или повторять проверки, что приводит к дополнительным задержкам.
По мере расширения операций становится труднее поддерживать единые стандарты безопасности и возрастает риск пропущенных или запоздалых проверок.
Надёжные проверки безопасности с помощью моделей Ultralytics YOLO#
SiteAssist упрощает проверки безопасности, объединяя процессы выдачи разрешений с проверкой изображений в реальном времени. Вместо ручной проверки команды могут снимать и загружать изображения непосредственно с объекта, а каждая заявка проходит проверку до начала согласования. Это помогает стабильно проводить проверки безопасности даже при изменении условий.
В фоновом режиме каждое загруженное изображение анализируется моделями Ultralytics YOLO с использованием таких задач компьютерного зрения, как обнаружение объектов и классификация изображений, чтобы определить, что находится на объекте.
Модели, такие как Ultralytics YOLO26, дообучались на собственных наборах данных SiteAssist, собранных с помощью платформы на реальных строительных площадках. В них представлено около 45 объектов, связанных со строительством, включая огнетушители, средства защиты, газовые баллоны, распространённые электроинструменты и машины.
Система распознаёт эти объекты и проверяет, видны ли необходимые предметы, отмечая отсутствующие или не соответствующие заданным критериям. Она также может отмечать недействительные заявки, например изображения, снятые не в реальных условиях объекта. В среднем на таких изображениях обнаруживается 1,7 объекта, а без учёта фоновых изображений — 2,7, что показывает высокую плотность значимой активности на объекте.
Вот несколько примеров использования моделей Ultralytics YOLO в SiteAssist:
- Проверка изображений в реальных условиях: система может определить, что загруженное изображение снято не в реальных условиях, например является фотографией экрана, и отправить его на проверку.
- Обнаружение оборудования и подсчёт его количества: система может находить необходимые предметы, например огнетушители, и проверять, соответствует ли их количество требованиям. В некоторых случаях вместе с YOLO используется оптическое распознавание символов (OCR), чтобы извлекать текст с изображений, например читать маркировку и определять тип оборудования.
Рис. 1. Обнаружение огнетушителей с помощью моделей Ultralytics YOLO в SiteAssist (источник)
Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#
Модели Ultralytics YOLO обеспечивают необходимую SiteAssist скорость и точность проверки изображений в реальных условиях. Изображения можно быстро обрабатывать сразу после загрузки, что упрощает проверки безопасности и предотвращает задержки.
С января 2025 года SiteAssist обработала с помощью моделей Ultralytics YOLO более 770 918 изображений и обнаружила свыше 1 302 315 объектов, продемонстрировав надёжную работу при масштабировании.
Пакет Ultralytics для Python также упрощает обучение и дообучение моделей на данных, собранных в ходе реальных рабочих процессов на строительных площадках. Благодаря этому качество моделей может постоянно улучшаться по мере накопления данных.
С точки зрения развертывания модели YOLO эффективны и гибки. Сейчас SiteAssist обрабатывает изображения в облаке в рамках серверной части, получая загрузки с устройств работников в реальном времени. При этом модели также могут работать локально на устройствах, что позволит поддержать будущие сценарии использования, в которых обработка будет выполняться непосредственно на объекте.
Кроме того, благодаря поддержке форматов экспорта, таких как ONNX и ExecuTorch, модели Ultralytics YOLO можно интегрировать в различные периферийные системы без лишних сложностей. Это даёт SiteAssist практичный и масштабируемый способ создавать и развивать рабочие процессы визуального ИИ.
SiteAssist и Ultralytics YOLO ускоряют проверки безопасности в реальном времени#
Сейчас SiteAssist поддерживает около 12 000 активных пользователей на примерно 4 000 устройствах, помогая эффективно масштабировать процессы обеспечения безопасности для крупных и сложных проектов.
Автоматическая проверка изображений позволила командам меньше полагаться на ручную проверку и ускорить согласование. Задачи, которые раньше требовали многократных проверок, теперь можно подтверждать быстрее, помогая начинать работу вовремя и сокращая задержки.
Анализ изображений с помощью YOLO также повысил стабильность проверок безопасности. Заявки оцениваются более структурированно, что упрощает выявление отсутствующего оборудования, искусственных изображений или неполных проверок. С января 2025 года чаще всего обнаруживались транспортные средства — более 283 000 — и люди — более 201 000, а также почти 68 500 искусственных изображений и свыше 55 000 огнетушителей.
Это позволяет руководителям строительных площадок лучше видеть ход работ и увереннее проверять соблюдение требований безопасности.
Рис. 2. Пример искусственной фотографии, обнаруженной SiteAssist с помощью Ultralytics YOLO.
Кроме того, сокращение объёма бумажной работы позволило командам тратить меньше времени на административные задачи и больше — непосредственно на площадке. В результате операции выполняются бесперебойнее, а процессы обеспечения безопасности становятся надёжнее на разных объектах.
Перенос рабочих процессов обеспечения безопасности на стройплощадках, основанных на компьютерном зрении, на периферийные устройства#
В перспективе SiteAssist изучает возможности периферийного ИИ, чтобы запускать модели Ultralytics YOLO ближе к месту сбора данных на объекте. Обрабатывая изображения непосредственно на устройствах, команда стремится сократить расходы на облачные сервисы, повысить конфиденциальность данных и поддержать принятие решений в реальном времени. Компания планирует и дальше развивать эти возможности, чтобы обеспечить более продвинутые процессы обеспечения безопасности и управления операциями в реальном времени.
Хочешь внедрить визуальный ИИ в свои рабочие процессы? Присоединяйся к нашему сообществу и узнай о применениях, таких как ИИ в здравоохранении и визуальный ИИ в сельском хозяйстве. Посети наш репозиторий GitHub и ознакомься с вариантами лицензирования, чтобы начать уже сегодня!
