计算机视觉如何全天候提高仓库安全

仓库的安全和效率至关重要。仓库中通常存放着叉车、传送带和自动化系统，这些设备必须持续运行，偶尔也会发生事故。例如，叉车安全是一个重大问题，据美国职业安全与健康管理局（OSHA）报告，估计每年有 61,800 起轻伤、34,900 起重伤和 85 起死亡事故。

传统的安全措施，如警告标志、镜子和人工监督，都有其局限性。盲点、人为失误和延迟反应都会使事故难以防患于未然。简而言之，确保仓库安全需要持续监控，而这对人类来说并非易事。

然而，计算机视觉作为人工智能（AI）的一个分支，可以通过提供实时监控和主动危险检测来加强仓库安全。具体来说，计算机视觉模型如 Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型可以实现物体检测和人员检测，帮助完成实时防止碰撞等任务。

‍

在本文中，我们将详细介绍计算机视觉如何提高仓库安全和改善物流操作。

与仓库安全有关的挑战

仓库是一个快速移动的环境，机器和工人的操作距离很近，增加了发生事故的风险。确保工人的安全至关重要，尤其是在拥挤的区域，有限的能见度会增加碰撞的风险。例如，叉车、AGV（自动导引车）和托盘升降机都在连续运行，如果没有适当的监控，设备或工人之间的碰撞可能会导致严重伤害。

同样，如果工人不小心，传送带也可能存在安全风险，尤其是在靠近移动部件的通道或宽松衣物周围。高架起重机和起重设备也需要注意，因为不稳定的负载或机械问题都可能造成危险。保持对这些风险的警觉并实时加以解决，有助于确保仓库内每个人的安全。

仓库安全面临的最大挑战之一就是能见度有限。由于存在盲点、视线受阻以及存储架较高，因此很难在事故发生前发现危险。 

滑倒、绊倒和跌倒是常见的风险，尤其是在繁忙的环境中。此外，即使制定了严格的安全规程，反应迟缓、判断失误和疲劳等人为失误仍是仓库事故的主要原因。 

虽然镜子和警告信号等传统安全措施可以起到帮助作用，但它们依赖于工人注意到危险并迅速做出反应。相比之下，计算机视觉采取的是一种积极主动的方法，利用人工智能驱动的实时监控来识别风险，并在事故发生前加以预防。

计算机视觉如何改善仓库安全

计算机视觉帮助机器分析和响应视觉数据。它可用于实时处理图像和视频，使计算机视觉仓库系统能够检测物体、跟踪运动和预防事故。

与人工监控相比，人工智能驱动的自动化使仓库安全更加高效可靠。这得益于YOLO11 等计算机视觉模型，它可以实时分析视频馈送。

特别是YOLO11 支持的对象检测和实例分割等计算机视觉任务，可以识别叉车、托盘千斤顶和错放的库存等障碍物，从而降低繁忙环境中的碰撞风险。 

它还可用于检测工人，监控他们与叉车和其他机械的接近程度，防止事故发生。这种视觉人工智能系统可以进行编程，以提供实时警报，并通知操作员潜在的危险，从而在事故发生前迅速采取行动。

‍

YOLO11 在仓库安全方面的主要应用

接下来，我们将讨论有助于改善仓库安全的具体计算机视觉应用。我们还将介绍如何利用YOLO11 改善事故预防和风险管理。

物体跟踪以避免碰撞

物体跟踪是一项计算机视觉任务，可持续实时监控物体的移动。与在单帧中识别和标记物体的物体检测不同，物体跟踪是在多个帧中跟踪这些物体，让系统分析运动模式并预测其运动轨迹。 

在动态仓库环境中，叉车、AGV、托盘千斤顶甚至单个包裹都在不断移动，因此物体跟踪尤其有用。通过了解物体如何移动和互动，仓库可以提高安全性和效率。

YOLO11的物体跟踪功能可以轻松监控车辆和设备的移动，预测潜在的碰撞，并在物体过于接近时发出警报。此外，人工智能深度估算功能还能增强距离计算，减少误报并提高碰撞警告的准确性。 

除了跟踪机器，YOLO11 还能计算包裹之间的距离，确保自动存储和检索系统的适当间距。与仓库管理系统（WMS）集成后，该技术可以向操作员发送实时警报或动态调整移动路径。积极主动的方法有助于防止事故发生，还能优化仓库导航和库存组织。

‍

姿势估计可提高工人的安全性 

YOLO11对姿势估计的支持可以通过分析身体姿势和实时检测人体工学风险来提高工人的安全性。姿势估计通过使用关节位置和肢体角度等关键点映射工人的骨骼结构来分析运动模式。通过实时跟踪这些点，系统可以确定姿势是安全的还是可能有害的。

通过这种方式，与YOLO11 集成的视觉人工智能系统可以检测到不安全的弯腰、不正确的提升技术以及与疲劳有关的姿势，这些都会增加劳损的风险。 

‍

当这种计算机视觉解决方案识别到危险姿势时，它可以立即向工人或主管发出警报，从而在伤害发生之前采取纠正措施。这可以减少工伤事故，改善人体工程学，并鼓励在仓库中采取更安全的提升和移动措施。

利用物体检测进行危险检测 

如果不迅速处理掉落的托盘、放错位置的存货或杂物，就会给仓库带来安全隐患。YOLO11的物体检测功能可以持续扫描地面，识别人工监管人员可能忽略的障碍物。

除了发现固体物体外，计算机视觉还可用于监控地面状况，检测可能导致滑倒或叉车打滑的液体溢出。通过分析反射和表面纹理，系统可以区分安全区域和危险区域，帮助防止事故发生。

人员检测可确保紧急出口和安全通道保持畅通，从而为安全提供了另一层保障。如果检测到一群人在闲逛等障碍物，系统就会提醒工作人员采取行动，帮助企业遵守安全规定，降低紧急情况下的风险。

计算机视觉在仓库安全方面的利弊

以下是计算机视觉在仓库安全方面的一些主要优势

• 可扩展性：
  ‍
• 定制培训 针对仓库的特定条件：YOLO11 可在特定仓库数据集上进行训练，以识别独特的危险、设备和工作流程模式，从而提高检测准确性。
  ‍
• 持续监视和监控：与人工监管人员不同，计算机视觉系统可以全天候运行，持续监控仓库活动，不会出现疲劳或注意力不集中的情况。

不过，与其他任何技术一样，在实施计算机视觉解决方案时也要考虑某些限制因素： 

• 环境限制：
  ‍
• 与传统系统集成：
  ‍
• 遮挡和盲点： 物体或工人可能会被设备或货架遮挡，从而降低检测精度。为解决这一问题，可战略性地放置摄像头，以覆盖所有角度并尽量减少盲点。

人工智能驱动仓库安全的未来

展望未来，IoT（物联网）传感器和 5G 连接的整合可能会塑造人工智能驱动的仓库安全和危险检测的未来。

物联网指的是由传感器、机器和设备等设备组成的网络，这些设备与互联网相连，可以相互交换信息。在仓库中，这意味着叉车、机器人和库存系统等设备可以实时通信，共享有关其状态或移动情况的重要数据。 

当与 5G（最新、最快的无线技术）相结合时，这些系统几乎可以瞬间发送和接收信息，从而提高整体效率和响应能力。

这种联网设置可以利用计算机视觉确保叉车和机器人与人类工人一起顺利工作。借助物联网传感器提供的实时数据，自动化系统可以根据周围发生的情况调整自己的行动，从而降低安全风险并改进工作流程。这些系统可以快速应对环境变化。