Узнай, как компьютерное зрение повышает безопасность на складе, обнаруживая опасности, предотвращая столкновения и улучшая защиту работников в круглосуточном режиме.
Безопасность и эффективность крайне важны, когда речь идет о складах. На них часто находятся вилочные погрузчики, конвейерные ленты и автоматизированные системы, которые должны работать непрерывно, и время от времени могут происходить несчастные случаи. Например, безопасность вилочных погрузчиков является одной из главных проблем: по данным Управления по охране труда и здоровья (OSHA), ежегодно происходит примерно 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 запоздалые реакции могут затруднить предотвращение несчастных случаев до того, как они произойдут. Проще говоря, обеспечение безопасности на складе требует постоянного контроля, с чем человеку нелегко справиться в одиночку.
Однако компьютерное зрение, направление искусственного интеллекта (ИИ), может повысить безопасность склада, обеспечив мониторинг в реальном времени и проактивное 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 крайне важно, особенно в местах скопления людей, где ограниченная видимость повышает риск столкновений. Например, вилочные погрузчики, AGV (Automated Guided Vehicles) и паллетные домкраты работают непрерывно, и без должного контроля столкновения между техникой и рабочими могут привести к серьезным травмам.
Точно так же 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, так как нестабильные грузы или механические неполадки могут создать опасность. Осознание этих рисков и их устранение в режиме реального времени поможет сохранить склад в безопасности для всех.
Одна из самых больших проблем, связанных с безопасностью на складе, - это 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 существенную 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 проактивный подход, используя мониторинг в реальном времени на основе ИИ, чтобы выявить риски и предотвратить несчастные случаи до их возникновения.
Компьютерное зрение помогает машинам анализировать и реагировать на визуальные данные. С его помощью можно обрабатывать изображения и видео в режиме реального времени, что позволяет системам склада компьютерного зрения обнаруживать объекты, отслеживать движение и предотвращать аварии.
По сравнению с ручным наблюдением автоматизация на базе ИИ делает безопасность на складе более эффективной и надежной. Это стало возможным благодаря моделям компьютерного зрения вроде YOLO11, которые могут анализировать видеопоток в режиме реального времени.
В частности, задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, которые поддерживаются YOLO11 , могут выявлять такие препятствия, как вилочные погрузчики, паллетные домкраты и неправильно расставленные инвентаризации, чтобы снизить риск столкновений в оживлённой обстановке.
Его также можно использовать для обнаружения работников и отслеживания их близости к погрузчикам и другой технике, предотвращая несчастные случаи. Такие системы Vision AI можно запрограммировать так, чтобы они выдавали предупреждения в реальном времени и уведомляли операторов о потенциальных опасностях, позволяя быстро принять меры до того, как произойдет инцидент.
Далее обсудим конкретные приложения компьютерного зрения, которые могут помочь повысить безопасность на складе. Также мы расскажем, как можно использовать YOLO11 для улучшения профилактики несчастных случаев и управления рисками.
Отслеживание объектов - это задача компьютерного зрения, которая постоянно следит за перемещением объектов в реальном времени. В отличие от обнаружения объектов, которое идентифицирует и маркирует объекты в одном кадре, слежение за объектами происходит на протяжении нескольких кадров, позволяя системе анализировать паттерны движения и предсказывать их траектории.
В динамичной складской среде отслеживание объектов особенно полезно, когда погрузчики, AGV, паллетные домкраты и даже отдельные упаковки постоянно находятся в движении. Понимая, как движутся и взаимодействуют объекты, склады могут повысить безопасность и эффективность.
Возможности YOLO11 по отслеживанию объектов позволяют легко следить за перемещением транспортных средств и оборудования, предсказывать возможные столкновения и выдавать предупреждения, когда объекты оказываются слишком близко друг к другу. Кроме того, оценка глубины с помощью искусственного интеллекта может улучшить расчет расстояния, уменьшая количество ложных срабатываний и повышая точность предупреждений о столкновении.
Помимо отслеживания техники, YOLO11 также 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 оповещения 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 YOLO11может повысить безопасность работников, анализируя позу тела и выявляя эргономические риски в режиме реального времени. Оценка позы работает путем отображения скелетной структуры работника с использованием ключевых точек, таких как положение суставов и углы конечностей, для анализа моделей движения. Отслеживая эти точки в реальном времени, система может определить, является ли та или иная поза безопасной или потенциально вредной.
Благодаря этому системы искусственного интеллекта Vision, интегрированные с YOLO11 , могут обнаружить небезопасные наклоны, неправильную технику подъема и позы, связанные с усталостью, которые повышают риск получения травм от растяжения.
Когда такая система компьютерного зрения распознает опасную позу, она может мгновенно предупредить работников или руководителей, что позволит принять корректирующие меры 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 YOLO11по обнаружению объектов могут помочь в этом, постоянно сканируя пол и выявляя препятствия, которые могут быть пропущены человеком-надсмотрщиком.
Помимо обнаружения твердых объектов, компьютерное зрение можно использовать для контроля состояния пола, чтобы выявить разливы жидкостей, которые могут стать причиной поскользнуться или заноса погрузчика. Анализируя отражения и текстуры поверхности, система может различать безопасные и опасные зоны, помогая предотвратить несчастные случаи.
Обнаружение людей добавляет еще один уровень безопасности, гарантируя, что аварийные выходы и безопасные пути остаются свободными. Если обнаруживается препятствие, например группа людей, которые слоняются без дела, система оповещает персонал о необходимости принять меры, помогая организациям соблюдать правила безопасности и снижая риски в чрезвычайных ситуациях.
Вот несколько ключевых преимуществ использования компьютерного зрения для обеспечения безопасности на складе
Однако, как и у любой другой технологии, здесь тоже есть определенные ограничения, которые нужно учитывать при внедрении решений на основе компьютерного зрения:
Забегая вперед, скажу, что будущее безопасности и обнаружения опасностей на складах с помощью ИИ, скорее всего, будет определяться интеграцией датчиков IoT (Интернета вещей) и 5G-связи.
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 погрузчики, роботы и системы инвентаризации, могут общаться в режиме реального времени, обмениваясь важными данными о своем состоянии или перемещениях.
В сочетании с 5G (новейшей, самой быстрой технологией беспроводной связи) эти системы могут отправлять и получать информацию практически мгновенно, повышая общую эффективность и скорость реакции.
Такая подключенная установка позволяет использовать компьютерное зрение для того, чтобы погрузчики и роботы могли бесперебойно работать рядом с людьми. Получая данные в реальном времени от IoT-датчиков, автоматизированные системы могут корректировать свои действия в зависимости от того, что происходит вокруг, снижая риски безопасности и улучшая рабочий процесс. Такие системы могут быстро реагировать на изменения в окружающей среде.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
