SiteAssist повышает безопасность объектов, обрабатывая более 770 тысяч изображений с помощью Ultralytics YOLO

Строительные площадки связаны с выполнением работ повышенной опасности, такими как подъемные операции и огневые работы, где команды должны следовать строгим процедурам безопасности до начала работы. Чтобы подтвердить выполнение этих проверок, работники обычно загружают фотографии в качестве доказательства через цифровые рабочие процессы.

Однако просмотр этих изображений не всегда прост. Они могут быть нечеткими, неполными или иногда вводящими в заблуждение, из-за чего трудно понять, действительно ли были соблюдены требования безопасности, особенно во время крупных проектов.

SiteAssist поддерживает эти рабочие процессы через свою цифровую платформу, используя комбинацию инструментов и ИИ. В частности, модели компьютерного зрения, такие как модели Ultralytics YOLO, используются для анализа загруженных изображений, помогая платформе понимать, что происходит на объекте, помечать недействительные заявки и выделять потенциальные проблемы. Это сокращает объем ручной работы и позволяет командам поддерживать последовательные стандарты безопасности.

Link to this sectionУлучшение безопасности и соблюдения требований на строительных площадках с помощью ИИ#

SiteAssist — это платформа управления рабочими процессами, предназначенная для команд, занимающихся выполнением работ повышенной опасности в строительстве, инфраструктуре и других критически важных отраслях. Она заменяет сложные бумажные процессы структурированными цифровыми рабочими процессами, поддерживая такие задачи, как земляные работы, огневые работы, подъем грузов и работы в замкнутом пространстве.

Такие компании, как Balfour Beatty, Taylor Woodrow (VINCI), Skanska и HG Construction, используют SiteAssist для повышения согласованности, поддержания соответствия требованиям и обеспечения бесперебойной работы проектов. Оцифровывая разрешения и рабочие процессы, платформа помогает командам выявлять потенциальные риски и обеспечивать последовательное применение требований безопасности.

Сегодня SiteAssist поддерживает тысячи работников, предоставляя командам более ясное представление о повседневных операциях. Наличие такой улучшенной видимости дает командам больший контроль над процессами безопасности.

Link to this sectionПочему проверки безопасности в строительстве не работают в больших масштабах#

Обеспечение безопасности и бесперебойной работы строительных площадок — задача непростая. Крупные проекты часто вовлекают тысячи работников, действующих на нескольких участках, каждый из которых выполняет задачи повышенной опасности, требующие строгих проверок безопасности перед началом работы.

Чтобы подтвердить, что эти проверки были выполнены, от работников обычно требуется загрузка фотографий в качестве доказательства в цифровые рабочие процессы или системы разрешений. Но проверка этих материалов не всегда проста.

Изображения могут быть нечеткими, неполными или иногда вводящими в заблуждение, что затрудняет подтверждение того, что требования безопасности действительно были соблюдены. Утверждающим лицам приходится вручную проверять каждую заявку, выискивая наличие правильного оборудования, надлежащую установку и общее соответствие требованиям.

По мере увеличения количества заявок этот процесс становится более трудоемким и его труднее последовательно контролировать. В то же время многие проекты до сих пор полагаются на бумажные разрешения или частично оцифрованные рабочие процессы.

Это замедляет процесс утверждения, создает «узкие места» и ограничивает видимость деятельности на объекте в режиме реального времени. Командам может потребоваться личная проверка или повторные инспекции, что приводит к дальнейшим задержкам.

По мере масштабирования операций эти проблемы затрудняют поддержание единых стандартов безопасности и повышают риск пропуска или задержки проверок.

Link to this sectionОбеспечение надежных проверок безопасности с помощью моделей Ultralytics YOLO#

SiteAssist упрощает проверки безопасности, объединяя рабочие процессы разрешений с проверкой изображений в реальном времени. Вместо того чтобы полагаться на ручные проверки, команды могут делать и загружать изображения непосредственно с поля, при этом каждая заявка проверяется перед утверждением. Это помогает обеспечить последовательное выполнение проверок безопасности даже в меняющихся условиях.

За кулисами каждое загруженное изображение анализируется с помощью моделей Ultralytics YOLO, использующих такие задачи зрения, как обнаружение объектов и классификация изображений, чтобы понять, что присутствует на объекте.

Модели, такие как Ultralytics YOLO26, были дообучены на собственных наборах данных SiteAssist, созданных на основе изображений, собранных с реальных строительных площадок через ее платформу. Это включает около 45 объектов, связанных со строительством, таких как огнетушители, защитное снаряжение, газовые баллоны, а также распространенные электроинструменты и оборудование.

Система идентифицирует эти объекты и проверяет, видны ли необходимые предметы, помечая все, что отсутствует или не соответствует ожидаемым критериям. Она также может выделять недействительные заявки, например, изображения, снятые не в реальных условиях площадки. По всем этим заявкам в среднем обнаруживается 1,7 объекта на изображение, этот показатель возрастает до 2,7 при исключении фоновых изображений, что подчеркивает плотность значимой активности на площадке.

Вот пара примеров того, как модели Ultralytics YOLO используются в SiteAssist:

• Проверка «живых» изображений: Система может обнаруживать, когда загруженное изображение снято не в реальных условиях, например, это фотография экрана, и помечать ее для проверки.
• Обнаружение и подсчет оборудования: Система может идентифицировать необходимые предметы, например, огнетушители, и проверять, присутствует ли их правильное количество. В некоторых случаях вместе с YOLO используется оптическое распознавание символов (OCR) для извлечения текста из изображений, например, для чтения этикеток, чтобы определить тип оборудования.

Рис. 1. Обнаружение огнетушителей с помощью моделей Ultralytics YOLO в SiteAssist (Источник)

Link to this sectionПочему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#

Модели Ultralytics YOLO обеспечивают скорость и точность, необходимые SiteAssist для проверки изображений в реальных условиях. Изображения могут быстро обрабатываться по мере их загрузки, что упрощает выполнение проверок безопасности без задержек.

Фактически, с января 2025 года SiteAssist обработала более 770 918 изображений с помощью моделей Ultralytics YOLO, обнаружив более 1 302 315 объектов и продемонстрировав надежную производительность при масштабировании.

Пакет Ultralytics Python также упрощает обучение и дообучение моделей с использованием данных, собранных из реальных рабочих процессов на площадке. Это означает, что производительность модели может продолжать улучшаться по мере сбора данных с течением времени.

С точки зрения развертывания, модели YOLO эффективны и гибки. В настоящее время SiteAssist обрабатывает изображения в облаке как часть своей серверной части, обрабатывая загрузки с устройств работников в режиме реального времени. В то же время модели могут запускаться локально на устройствах, что делает возможным поддержку будущих сценариев использования, где обработка происходит непосредственно на площадке.

Более того, благодаря поддержке форматов экспорта, таких как ONNX и ExecuTorch, модели Ultralytics YOLO могут быть интегрированы в различные периферийные системы без добавления сложности. Это дает SiteAssist практичный и масштабируемый способ создания и расширения своих рабочих процессов компьютерного зрения.

Link to this sectionSiteAssist и Ultralytics YOLO ускоряют проверки безопасности в реальном времени#

На данный момент SiteAssist поддерживает около 12 000 активных пользователей на примерно 4 000 устройств, что позволяет эффективно масштабировать рабочие процессы безопасности для крупных и сложных проектов.

Внедрив автоматизированную проверку изображений, команды уменьшили зависимость от ручного просмотра и ускорили процессы утверждения. Задачи, которые ранее требовали повторных проверок, теперь могут быть проверены быстрее, что помогает начать работу вовремя и сократить задержки.

Анализ изображений на базе YOLO также улучшил согласованность проведения проверок безопасности. Заявки оцениваются более структурировано, что упрощает идентификацию отсутствующего оборудования, искусственных изображений или неполных проверок. Наиболее часто обнаруживаемые объекты с января 2025 года включают более 283 000 транспортных средств и более 201 000 человек, а также почти 68 500 искусственных изображений и более 55 000 огнетушителей.

Это дает руководителям площадок более ясное представление о текущей работе и большую уверенность в том, что требования безопасности соблюдаются.

Рис. 2. Пример искусственного фото, обнаруженного SiteAssist с помощью Ultralytics YOLO.

В дополнение к этому, сокращение бумажной работы позволило командам тратить меньше времени на административные задачи и больше времени на объекте. В результате операции проходят более гладко, а процессы безопасности становятся более надежными в разных местах.

Link to this sectionПеренос рабочих процессов обеспечения безопасности в строительстве на базе зрения на периферию#

Заглядывая вперед, SiteAssist изучает возможности периферийного ИИ для запуска моделей Ultralytics YOLO ближе к месту сбора данных на объекте. Обрабатывая изображения непосредственно на устройствах, команда стремится сократить облачные расходы, улучшить конфиденциальность данных и поддержать принятие решений в реальном времени. Они планируют продолжать расширение этих возможностей для обеспечения более продвинутых рабочих процессов обеспечения безопасности и операционной деятельности в реальном времени.

Хочешь внедрить визуальный ИИ в свои рабочие процессы? Присоединяйся к нашему сообществу и узнай о таких сферах применения, как ИИ в здравоохранении и визуальный ИИ в сельском хозяйстве. Загляни в наш репозиторий GitHub и изучи варианты лицензирования, чтобы начать работу уже сегодня!