Comment la vision par ordinateur renforce la sécurité des entrepôts 24 heures sur 24

La sécurité et l'efficacité sont essentielles lorsqu'il s'agit d'entrepôts. Ils abritent souvent des chariots élévateurs, des bandes transporteuses et des systèmes automatisés qui doivent fonctionner en permanence, et des accidents peuvent parfois se produire. Par exemple, la sécurité des chariots élévateurs est une préoccupation majeure, l'Occupational Safety & Health Administration (OSHA) faisant état d'environ 61 800 blessures mineures, 34 900 blessures graves et 85 décès chaque année.

Les mesures de sécurité traditionnelles, telles que les panneaux d'avertissement, les miroirs et la supervision manuelle, ont des limites. Les angles morts, les erreurs humaines et les réactions retardées peuvent rendre difficile la prévention des accidents avant qu'ils ne se produisent. En termes simples, assurer la sécurité des entrepôts nécessite une surveillance constante, ce qui n'est pas facile à faire pour les humains seuls.

Cependant, la vision par ordinateur, une branche de l'intelligence artificielle (IA), peut améliorer la sécurité des entrepôts en assurant une surveillance en temps réel et une détection proactive des dangers. Plus précisément, les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 peuvent permettre la détection d'objets et de personnes pour faciliter des tâches telles que la prévention des collisions en temps réel.

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Dans cet article, nous allons voir de plus près comment la vision par ordinateur peut améliorer la sécurité des entrepôts et les opérations logistiques.

Les défis liés à la sécurité des entrepôts

Les entrepôts sont des environnements en mouvement rapide où les machines et les travailleurs opèrent à proximité les uns des autres, ce qui augmente le risque d'accident. Il est crucial d'assurer la sécurité des travailleurs, en particulier dans les zones surpeuplées où la visibilité limitée augmente le risque de collisions. Par exemple, les chariots élévateurs, les AGV (véhicules à guidage automatique) et les transpalettes fonctionnent en continu, et sans une surveillance appropriée, les collisions entre les équipements ou les travailleurs peuvent entraîner des blessures graves.

De même, les bandes transporteuses peuvent représenter un risque pour la sécurité si les travailleurs ne font pas attention, en particulier autour des points d'accès ou des vêtements amples près des pièces en mouvement. Les ponts roulants et les équipements de levage doivent également faire l'objet d'une attention particulière, car les charges instables ou les problèmes mécaniques peuvent créer des dangers. Rester conscient de ces risques et les traiter en temps réel permet de garder l'entrepôt sûr pour tout le monde.

L'un des plus grands défis liés à la sécurité dans les entrepôts est la visibilité limitée. Les angles morts, les vues obstruées et les hauts rayonnages de stockage rendent difficile la détection des dangers avant qu'un accident ne se produise. 

Les glissades, les trébuchements et les chutes sont des risques courants, en particulier dans les environnements très fréquentés. De plus, les erreurs humaines, comme les réactions retardées, les mauvais jugements et la fatigue, continuent de jouer un rôle important dans les accidents d'entrepôt, même si des protocoles de sécurité stricts ont été mis en place. 

Si les mesures de sécurité traditionnelles telles que les miroirs et les signaux d'avertissement peuvent aider, elles dépendent du fait que les travailleurs remarquent les dangers et réagissent rapidement. En revanche, la vision par ordinateur adopte une approche proactive, en utilisant une surveillance en temps réel pilotée par l'IA pour identifier les risques et prévenir les accidents avant qu'ils ne se produisent.

Comment la vision par ordinateur améliore la sécurité dans les entrepôts

La vision par ordinateur aide les machines à analyser les données visuelles et à y répondre. Elle peut être utilisée pour traiter des images et des vidéos en temps réel, ce qui permet aux systèmes d'entrepôt de vision par ordinateur de détecter des objets, de suivre les mouvements et de prévenir les accidents.

Par rapport à la surveillance manuelle, l'automatisation alimentée par l'IA rend la sécurité des entrepôts plus efficace et plus fiable. Cela est rendu possible grâce à des modèles de vision par ordinateur comme YOLO11, qui peuvent analyser les flux vidéo en temps réel.

En particulier, les tâches de vision par ordinateur telles que la détection d'objets et la segmentation d'instances qui sont prises en charge par YOLO11 peuvent identifier les obstacles tels que les chariots élévateurs, les transpalettes et les stocks mal placés afin de réduire les risques de collision dans les environnements très fréquentés. 

Il peut également être utilisé pour détecter les travailleurs et surveiller leur proximité avec les chariots élévateurs et autres machines, ce qui permet de prévenir les accidents. Ces systèmes Vision AI peuvent être programmés pour fournir des alertes en temps réel et avertir les opérateurs des dangers potentiels, ce qui permet d'agir rapidement avant qu'un incident ne se produise.

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Principales applications de YOLO11 dans la sécurité des entrepôts

Ensuite, nous discuterons des applications spécifiques de la vision par ordinateur qui peuvent contribuer à améliorer la sécurité dans les entrepôts. Nous verrons également comment YOLO11 peut être utilisé pour améliorer la prévention des accidents et la gestion des risques.

Suivi d'objets pour éviter les collisions

Le suivi d'objets est une tâche de vision par ordinateur qui surveille continuellement le mouvement des objets en temps réel. Contrairement à la détection d'objets, qui identifie et étiquette les objets dans une seule image, le suivi d'objets suit ces objets sur plusieurs images, ce qui permet au système d'analyser les modèles de mouvement et de prédire leurs trajectoires. 

Dans les environnements dynamiques des entrepôts, le suivi des objets est particulièrement utile lorsque les chariots élévateurs, les AGV, les transpalettes et même les colis individuels sont constamment en mouvement. En comprenant comment les objets se déplacent et interagissent, les entrepôts peuvent améliorer la sécurité et l'efficacité.

Les capacités de suivi des objets de YOLO11permettent de surveiller facilement le mouvement des véhicules et des équipements, de prédire les collisions potentielles et d'émettre des alertes lorsque les objets se rapprochent trop les uns des autres. De plus, l'estimation de la profondeur basée sur l'IA peut améliorer les calculs de distance, réduisant ainsi les fausses alertes et améliorant la précision des avertissements de collision. 

Au-delà du suivi des machines, YOLO11 peut également calculer la distance entre les colis, ce qui garantit un espacement adéquat pour les systèmes de stockage et de récupération automatisés. Lorsqu'elle est intégrée aux systèmes de gestion d'entrepôt (WMS), cette technologie peut envoyer des alertes en temps réel aux opérateurs ou ajuster les trajectoires de déplacement de façon dynamique. Une approche proactive permet de prévenir les accidents et optimise également la navigation dans l'entrepôt et l'organisation des stocks.

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L'estimation de la pose peut augmenter la sécurité des travailleurs 

La prise en charge de l'estimation de la pose par YOLO11peut améliorer la sécurité des travailleurs en analysant la posture du corps et en détectant les risques ergonomiques en temps réel. L'estimation de la pose fonctionne en cartographiant la structure squelettique d'un travailleur à l'aide de points clés, tels que les positions des articulations et les angles des membres, afin d'analyser les schémas de mouvement. En suivant ces points en temps réel, le système peut déterminer si une posture est sûre ou potentiellement dangereuse.

Ce faisant, les systèmes Vision AI intégrés à YOLO11 peuvent détecter les flexions dangereuses, les techniques de levage inappropriées et les postures liées à la fatigue qui augmentent le risque de lésions dues à l'effort. 

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Lorsqu'une telle solution de vision par ordinateur reconnaît une posture dangereuse, elle peut instantanément alerter les travailleurs ou les superviseurs, ce qui permet de prendre des mesures correctives avant que des blessures ne se produisent. Cela peut réduire les accidents du travail, améliorer l'ergonomie et encourager des pratiques de levage et de déplacement plus sûres dans les entrepôts.

Utiliser la détection d'objets pour détecter les dangers 

Les palettes tombées, les stocks mal placés ou les débris peuvent créer des risques de sécurité dans un entrepôt s'ils ne sont pas rapidement pris en compte. Les capacités de détection d'objets de YOLO11peuvent aider en balayant continuellement le sol et en identifiant les obstacles qui pourraient être manqués par les superviseurs humains.

En plus de repérer les objets solides, la vision par ordinateur peut également être utilisée pour surveiller l'état des sols afin de détecter les déversements de liquides susceptibles de provoquer des glissades ou des dérapages de chariots élévateurs. En analysant les reflets et les textures de surface, le système peut distinguer les zones sûres des zones dangereuses, ce qui contribue à prévenir les accidents.

La détection des personnes ajoute une autre couche de sécurité en veillant à ce que les sorties de secours et les voies de sécurité restent dégagées. Si un obstacle tel qu'un groupe de personnes flânant est détecté, le système alerte le personnel pour qu'il prenne des mesures, ce qui aide les organisations à rester en conformité avec les règles de sécurité et à réduire les risques dans les situations d'urgence.

Les avantages et les inconvénients de la vision par ordinateur dans la sécurité des entrepôts.

Voici quelques avantages clés de l'utilisation de la vision par ordinateur pour la sécurité des entrepôts.

• Évolutivité : Les systèmes de vision par ordinateur intégrés à YOLO11 peuvent être déployés dans des entrepôts de toutes tailles, des petites installations de stockage aux centres de distribution à grande échelle, en s'adaptant aux différents besoins opérationnels.
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• Formation sur mesure pour les conditions spécifiques à l'entrepôt: YOLO11 peut être formé sur des ensembles de données spécifiques à l'entrepôt pour reconnaître les dangers, les équipements et les schémas de flux de travail uniques, ce qui améliore la précision de la détection.
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• Surveillance et contrôle constants: Contrairement aux superviseurs humains, les systèmes de vision par ordinateur peuvent fonctionner 24 heures sur 24 et surveiller en permanence l'activité de l'entrepôt sans fatigue ni baisse d'attention.

Cependant, comme toute autre technologie, il y a aussi certaines limites à prendre en compte lors de la mise en œuvre de solutions de vision par ordinateur : 

• Limites environnementales : Les systèmes d'entrepôt à vision par ordinateur peuvent avoir du mal à supporter un mauvais éclairage, des surfaces réfléchissantes ou des reflets, ce qui nécessite la fusion de plusieurs capteurs pour améliorer la précision.
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• Intégration avec les systèmes existants : Les plateformes d'automatisation d'entrepôt existantes peuvent nécessiter des modifications ou une infrastructure supplémentaire pour prendre pleinement en charge les modèles de vision par ordinateur.
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• Occlusion et angles morts : Les objets ou les travailleurs peuvent être bloqués par l'équipement ou les étagères, ce qui réduit la précision de la détection. Pour y remédier, les caméras peuvent être placées stratégiquement pour couvrir tous les angles et minimiser les angles morts.

L'avenir de la sécurité des entrepôts pilotée par l'IA

À l'avenir, la sécurité des entrepôts et la détection des dangers alimentées par l'IA seront probablement façonnées par l'intégration des capteurs IoT (Internet des objets) et de la connectivité 5G.

L'IdO désigne un réseau d'appareils, comme des capteurs, des machines et des équipements, qui sont connectés à Internet et peuvent échanger des informations entre eux. Dans un entrepôt, cela signifie que des appareils comme les chariots élévateurs, les robots et les systèmes d'inventaire peuvent communiquer en temps réel et partager des données importantes sur leur état ou leurs mouvements. 

Lorsqu'ils sont associés à la 5G (la technologie sans fil la plus récente et la plus rapide), ces systèmes peuvent envoyer et recevoir des informations presque instantanément, ce qui améliore l'efficacité et la réactivité globales.

Cette configuration connectée permet d'utiliser la vision par ordinateur pour s'assurer que les chariots élévateurs et les robots peuvent travailler sans problème aux côtés des travailleurs humains. Grâce aux données en temps réel fournies par les capteurs IoT, les systèmes automatisés peuvent ajuster leurs actions en fonction de ce qui se passe autour d'eux, ce qui permet de réduire les risques de sécurité et d'améliorer le flux de travail. Ces systèmes peuvent réagir rapidement aux changements dans l'environnement.