计算机视觉AI看到了未来的方向

迈克·海耶斯2021年7月29日

experiicai的首席执行官Salman Chaudhary解释了为什么计算机视觉AI可以让我们一窥建筑行业健康与安全的未来

人工智能可以成为减少现场社交距离违法行为的巨大资产

建筑业仍然是风险最大的行业之一，一般来说，项目越大，风险就越大。然而，所有的工地都必须与多个分包商打交道，需要在高空进行大量工作，存在移动车辆和使用热工件等。总而言之，它创造了一个危险的工作场所，一个早该进行技术干预的地方。

英国健康与安全执行局(HSE)发现，2019/2020年，有6.1万名建筑工人遭受了非致命伤害，其中大多数是滑倒、绊倒和摔倒(26%)。这约占整个建筑劳动力的2%。2019/2020年，建筑业工伤和健康不佳的估计经济成本为12亿英镑。

整个欧洲都有类似的趋势，建筑行业的事故和疾病给企业造成了数十亿英镑的损失。简单来说，仍然有太多的H&S事件，如果站点管理人员继续做他们一直在做的事情，不太可能有任何显著的改善。然而，解决这一问题的有效方法是拥抱科技;计算机视觉AI能够在传统方法实现收益递减的情况下实现阶段性变化。

计算机视觉AI

人工智能驱动的计算机视觉是一项能够对工作场所安全产生最大影响的技术。在建筑行业，任何需要24小时监控、频繁人工检查或涉及重复任务的工作都非常适合计算机视觉AI(人工智能)。

计算机视觉AI集成到现场CCTV中，实时监控和检测任何H&S不合规情况。这可以从监测社交距离/口罩的使用，正确部署个人防护装备(例如，检查是否使用了安全带)，到现场自动监测技能卡。对于任何类型的安全违规，计算机视觉系统都内置了即时、可配置的通知和电子邮件警报，可以迅速采取行动，确保员工的健康。系统内置的健康和安全分析显示了一系列可视化提示，包括每小时违规百分比、人与人之间的平均距离、违规的图像证据、每日警报和部门趋势。

高空作业的需要是建筑业的职业危害之一

健康与安全领域的计算机视觉AI通过向平台提供图像中描述的所有相关元素的信息来工作。人工智能的能力意味着它可以通过计算机视觉来“学习”识别感兴趣的点，比如安全带，并且在识别潜在风险方面甚至会超过最有经验的健康和安全专业人士。当然，人类将成为最终的决策者，这意味着该技术将被用作一种增强智能，能够发出警报，同时将健康和安全人员从从工作场所收集数据的单调任务中解放出来。

收集数据只是故事的一部分。数据之后发生的事情也同样重要。我们的方法是专注于简化报告，使业务中的任何人都能获得报告，从而帮助在各级树立健康和安全文化。

增加边际收益

在传统的健康和安全方法收益递减的背景下，建筑部门的事故仍然太多。为了使结果有一个台阶的改变，并解决现场不可接受的事故数量，企业主和管理者必须采用新的做事方法。

我们已经看到，计算机视觉人工智能通过检测、警报和报告违规行为，在改善健康和安全方面非常有效。当它被设计和“训练”来完成这些特定的任务时，它的工作效果最好——这项技术现在处于一个阶段，它可以教会机器在这些领域比人类做得更好，特别是在单调的任务上。

传统的健康、安全和风险管理方法依赖于视觉观察，这种方法容易出现人为错误、不一致和分散注意力，在新冠疫情后的世界里将不再被接受，因为工作人员要求更高的安全标准。