SiteAssist nâng cao an toàn tại công trường xây dựng với Ultralytics YOLO

Các công trường xây dựng thường tiềm ẩn nhiều rủi ro, chẳng hạn như các hoạt động nâng hạ và làm việc với nhiệt độ cao, đòi hỏi các đội thi công phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy trình an toàn trước khi bắt đầu công việc. Để xác nhận những kiểm tra này, công nhân thường tải ảnh lên làm bằng chứng thông qua các quy trình làm việc kỹ thuật số.

Tuy nhiên, việc xem xét những hình ảnh này không phải lúc nào cũng dễ dàng. Chúng có thể không rõ ràng, không đầy đủ hoặc đôi khi gây hiểu nhầm, khiến việc xác định xem các yêu cầu an toàn đã thực sự được đáp ứng hay chưa trở nên khó khăn, đặc biệt là trong các dự án lớn.

SiteAssist hỗ trợ các quy trình làm việc này thông qua nền tảng kỹ thuật số của mình, sử dụng sự kết hợp giữa các công cụ và trí tuệ nhân tạo (AI). Cụ thể, các mô hình thị giác máy tính như mô hình YOLO của Ultralytics được sử dụng để phân tích hình ảnh được tải lên, giúp nền tảng hiểu được những gì đang xảy ra trên trang web, gắn cờ các nội dung không hợp lệ và làm nổi bật các vấn đề tiềm ẩn. Điều này giúp giảm thiểu công sức thủ công và cho phép các nhóm duy trì các tiêu chuẩn an toàn nhất quán.

Nâng cao an toàn và tuân thủ quy định tại các công trường xây dựng bằng trí tuệ nhân tạo (AI).

SiteAssist là một nền tảng quản lý công việc được thiết kế cho các nhóm quản lý các hoạt động rủi ro cao trong ngành xây dựng, cơ sở hạ tầng và các ngành công nghiệp trọng yếu khác. Nó thay thế các quy trình phức tạp, dựa trên giấy tờ bằng các quy trình làm việc kỹ thuật số có cấu trúc, hỗ trợ các nhiệm vụ như đào đất, làm việc với nhiệt độ cao, nâng hạ và vận hành trong không gian hạn chế.

Các công ty như Balfour Beatty, Taylor Woodrow (VINCI), Skanska và HG Construction sử dụng SiteAssist để cải thiện tính nhất quán, duy trì sự tuân thủ và đảm bảo các dự án diễn ra suôn sẻ. Bằng cách số hóa giấy phép và quy trình làm việc, nền tảng này giúp các nhóm xác định các rủi ro tiềm ẩn và đảm bảo các yêu cầu an toàn được áp dụng nhất quán.

Hiện nay, SiteAssist hỗ trợ hàng nghìn công nhân, giúp các nhóm có cái nhìn rõ ràng hơn về hoạt động hàng ngày. Khả năng hiển thị được cải thiện này giúp các nhóm kiểm soát tốt hơn các quy trình an toàn.

Vì sao việc kiểm tra an toàn xây dựng lại gặp trục trặc ở quy mô lớn?

Đảm bảo an toàn và vận hành trơn tru các công trường xây dựng không phải là điều đơn giản. Các dự án lớn thường liên quan đến hàng nghìn công nhân làm việc tại nhiều địa điểm khác nhau, mỗi người thực hiện các nhiệm vụ có rủi ro cao, đòi hỏi phải kiểm tra an toàn nghiêm ngặt trước khi bắt đầu công việc. 

Để xác minh rằng các bước kiểm tra này đã được hoàn tất, người lao động thường được yêu cầu tải ảnh làm bằng chứng lên quy trình làm việc kỹ thuật số hoặc hệ thống cấp phép. Tuy nhiên, việc xem xét các hồ sơ này không phải lúc nào cũng dễ dàng. 

Hình ảnh có thể không rõ ràng, không đầy đủ hoặc đôi khi gây hiểu nhầm, khiến việc xác nhận liệu các yêu cầu an toàn đã thực sự được đáp ứng hay chưa trở nên khó khăn. Người phê duyệt phải kiểm tra thủ công từng hồ sơ, tìm kiếm thiết bị chính xác, thiết lập đúng cách và sự tuân thủ tổng thể. 

Khi số lượng hồ sơ nộp tăng lên, quy trình này trở nên tốn thời gian hơn và khó quản lý một cách nhất quán hơn. Đồng thời, nhiều dự án vẫn dựa vào giấy phép trên giấy hoặc quy trình làm việc được số hóa một phần. 

Điều này làm chậm quá trình phê duyệt, tạo ra các điểm nghẽn và hạn chế khả năng theo dõi hoạt động tại chỗ theo thời gian thực. Các nhóm có thể cần phải trực tiếp theo dõi hoặc kiểm tra lại nhiều lần, điều này lại càng gây thêm chậm trễ. 

Khi quy mô hoạt động mở rộng, những thách thức này khiến việc duy trì các tiêu chuẩn an toàn nhất quán trở nên khó khăn hơn và làm tăng nguy cơ bỏ sót hoặc trì hoãn các khâu kiểm tra.

Cho phép thực hiện các kiểm tra an toàn mạnh mẽ với Ultralytics YOLO mô hình

SiteAssist đơn giản hóa việc kiểm tra an toàn bằng cách kết hợp quy trình cấp phép với xác minh hình ảnh theo thời gian thực. Thay vì dựa vào việc xem xét thủ công, các nhóm có thể chụp và tải hình ảnh trực tiếp từ hiện trường, mỗi hình ảnh được xác thực trước khi được phê duyệt. Điều này giúp đảm bảo việc kiểm tra an toàn được thực hiện nhất quán, ngay cả trong điều kiện thay đổi.

Về mặt kỹ thuật, mỗi hình ảnh được tải lên đều được phân tích bằng cách sử dụng... Ultralytics YOLO các mô hình, tận dụng các tác vụ thị giác như phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh để hiểu những gì hiện có tại địa điểm. 

Các mô hình như Ultralytics YOLO26 đã được tinh chỉnh trên bộ dữ liệu riêng của SiteAssist, được xây dựng từ hình ảnh thu thập được trên các công trường xây dựng thực tế thông qua nền tảng của họ. Điều này bao gồm khoảng 45 vật thể liên quan đến xây dựng, chẳng hạn như bình chữa cháy, thiết bị an toàn, bình gas và các dụng cụ điện và máy móc thông dụng.

Hệ thống xác định các đối tượng này và kiểm tra xem các mục cần thiết có hiển thị hay không, gắn cờ bất kỳ mục nào bị thiếu hoặc không đáp ứng các tiêu chí mong đợi. Nó cũng có thể làm nổi bật các bài nộp không hợp lệ, chẳng hạn như hình ảnh không được chụp trong điều kiện thực tế tại hiện trường. Trên tất cả các bài nộp này, trung bình có 1,7 đối tượng được phát hiện trên mỗi hình ảnh, tăng lên 2,7 khi loại trừ hình ảnh nền, cho thấy mật độ hoạt động có ý nghĩa tại hiện trường.

Dưới đây là một vài ví dụ về cách thức Ultralytics YOLO Các mô hình được sử dụng trong SiteAssist:

• Xác thực hình ảnh trực tiếp : Hệ thống có thể detect Khi một hình ảnh được tải lên không được chụp trong điều kiện thực tế, chẳng hạn như ảnh chụp màn hình, hãy gắn cờ để xem xét.
• Phát hiện và đếm thiết bị : Hệ thống có thể xác định các vật dụng cần thiết, chẳng hạn như bình chữa cháy, và kiểm tra xem số lượng có đúng hay không. Trong một số trường hợp, công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) được sử dụng song song. YOLO Trích xuất văn bản từ hình ảnh, ví dụ như đọc nhãn để xác định loại thiết bị.

‍

Tại sao chọn Ultralytics YOLO mô hình?

Ultralytics YOLO Các mô hình này cung cấp tốc độ và độ chính xác mà SiteAssist cần để xác thực hình ảnh trong điều kiện thực tế. Hình ảnh có thể được xử lý nhanh chóng ngay khi được tải lên, giúp việc chạy các kiểm tra an toàn trở nên dễ dàng hơn mà không bị chậm trễ.

Trên thực tế, kể từ tháng 1 năm 2025, SiteAssist đã xử lý hơn 770.918 hình ảnh bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO các mô hình này đã phát hiện hơn 1.302.315 đối tượng và chứng minh hiệu suất đáng tin cậy ở quy mô lớn.

Gói Ultralytics Python cũng giúp việc huấn luyện và tinh chỉnh mô hình trở nên dễ dàng hơn bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập từ quy trình làm việc thực tế tại các trang web. Điều này có nghĩa là hiệu suất của mô hình có thể tiếp tục được cải thiện khi có thêm dữ liệu được thu thập theo thời gian.

Từ góc độ triển khai, YOLO Các mô hình này hiệu quả và linh hoạt. Hiện tại, SiteAssist xử lý hình ảnh trên đám mây như một phần của hệ thống phụ trợ, xử lý việc tải lên từ thiết bị của người dùng trong thời gian thực. Đồng thời, các mô hình cũng có thể chạy cục bộ trên thiết bị, giúp hỗ trợ các trường hợp sử dụng trong tương lai, nơi việc xử lý diễn ra trực tiếp tại chỗ.

Ngoài ra, máy còn hỗ trợ các định dạng xuất như... ONNX và ExecuTorch, Ultralytics YOLO Các mô hình có thể được tích hợp vào các hệ thống biên khác nhau mà không làm tăng độ phức tạp. Điều này mang lại cho SiteAssist một cách thức thiết thực và có khả năng mở rộng để xây dựng và phát triển quy trình làm việc AI thị giác của mình.

SiteAssist và Ultralytics YOLO tăng cường kiểm tra an toàn theo thời gian thực

Hiện tại, SiteAssist hỗ trợ khoảng 12.000 người dùng hoạt động trên khoảng 4.000 thiết bị, cho phép quy trình làm việc an toàn mở rộng hiệu quả cho các dự án lớn và phức tạp.

Bằng cách triển khai quy trình xác minh hình ảnh tự động, các nhóm đã giảm bớt sự phụ thuộc vào việc xem xét thủ công và đẩy nhanh quá trình phê duyệt. Những công việc trước đây cần kiểm tra nhiều lần giờ đây có thể được xác nhận nhanh hơn, giúp công việc bắt đầu đúng thời hạn và giảm thiểu sự chậm trễ.

YOLO Phân tích hình ảnh dựa trên công nghệ cũng đã cải thiện tính nhất quán trong cách thức thực hiện kiểm tra an toàn. Các báo cáo được đánh giá một cách có cấu trúc hơn, giúp dễ dàng xác định thiết bị bị thiếu, hình ảnh giả mạo hoặc các kiểm tra chưa hoàn chỉnh. Kể từ tháng 1 năm 2025, các đối tượng được phát hiện phổ biến nhất bao gồm hơn 283.000 phương tiện và hơn 201.000 người, cũng như gần 68.500 hình ảnh giả mạo và hơn 55.000 bình chữa cháy. 

Điều này giúp các nhà quản lý công trường có cái nhìn rõ ràng hơn về tiến độ công việc và tự tin hơn rằng các yêu cầu an toàn đang được đáp ứng.

‍

Thêm vào đó, việc giảm thiểu thủ tục giấy tờ thủ công đã giúp các nhóm dành ít thời gian hơn cho các công việc hành chính và nhiều thời gian hơn tại hiện trường. Kết quả là, hoạt động diễn ra suôn sẻ hơn và các quy trình an toàn trở nên đáng tin cậy hơn ở các địa điểm khác nhau.

Đưa quy trình an toàn xây dựng dựa trên tầm nhìn đến tận cùng.

Nhìn về phía trước, SiteAssist đang khám phá AI biên để vận hành. Ultralytics YOLO Các mô hình được đặt gần hơn với nơi dữ liệu được thu thập tại hiện trường. Bằng cách xử lý hình ảnh trực tiếp trên thiết bị, nhóm nghiên cứu đặt mục tiêu giảm chi phí điện toán đám mây, cải thiện quyền riêng tư dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực. Họ dự định tiếp tục mở rộng các khả năng này để cho phép các quy trình vận hành và an toàn theo thời gian thực tiên tiến hơn.

Bạn muốn ứng dụng trí tuệ nhân tạo thị giác vào hoạt động kinh doanh của mình? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và tìm hiểu về các ứng dụng như trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe và trí tuệ nhân tạo thị giác trong nông nghiệp . Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và khám phá các tùy chọn cấp phép để bắt đầu ngay hôm nay!