计算机视觉AI预见了未来

迈克海耶斯2021年7月29日

经验AI首席执行官Salman Chaudhary解释了为什么计算机视觉人工智能为建筑行业的健康和安全提供了一个未来

在减少现场违反社交距离的案例方面,人工智能可能是一项巨大的资产

建筑业仍然是风险最大的行业之一,一般来说,项目越大,风险越大。然而,所有工地都必须与多个分包商打交道,需要在高空进行大规模作业,需要移动车辆和使用热工等。总而言之,它造成了一个危险的工作场所,一个早就应该进行技术干预的地方。

英国健康与安全管理局(HSE)发现,2019/2020年有6.1万名建筑工人遭受非致命伤害,其中大多数是滑倒、绊倒和跌倒(26%)。这大约占整个建筑工人的2%。2019/2020年,建筑施工中工伤和健康不良的经济成本估计为12亿英镑。

在整个欧洲,建筑行业的事故和疾病给企业造成了数十亿英镑的损失。简单地说,仍然有太多的H&S事件,如果现场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,解决这个问题的有效方法是拥抱技术;计算机视觉人工智能能够在传统方法收益递减的情况下实现一步一步的改变。

计算机视觉的人工智能

人工智能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,或频繁的人工检查,或涉及重复性任务的东西,都非常适合计算机视觉AI(人工智能)。

计算机视觉AI集成现场闭路电视,对任何H&S不符合情况进行实时监控和检测。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提醒,允许迅速采取行动,确保员工的福祉。系统内置的健康和安全分析显示了一系列视觉提示,包括每小时违规百分比、人与人之间的平均距离、违规的图片证据、每日警报和区域趋势。

高空作业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“学习”识别感兴趣的点,比如安全带,在识别潜在风险方面,它的表现甚至会超过最有经验的健康和安全专业人员。当然,人类将是最终的决策者,这意味着该技术被用作一种增强的智能,能够发出警报,同时将健康和安全操作人员从单调的工作场所收集数据的任务中解放出来。

收集数据只是故事的一部分。数据之后发生的变化同样重要。我们的方法是专注于报告的简便性,使业务中的任何人都能接触到报告,从而帮助在各个层面巩固健康与安全文化。

边际收益增加

在传统的健康和安全方法收益递减的背景下,建筑部门仍然有太多的事故。为了在结果上做出一步改变,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式。

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”来完成这些特定任务时,它的工作效果最好。现在,这项技术可以教会机器在这些领域比人类做得更好,尤其是在单调的任务上。

在新冠疫情后的世界中,工作人员对安全标准的要求更高,依赖视觉观察的传统健康、安全和风险管理方法将不再被接受,这种方法容易出现人为错误、不一致和分散注意力。

WorkSafe为承包商工作

在经过六周的试点项目后,experiicai的一位客户最近部署了该公司的WorkSafe Analytics解决方案。

kpi的设置是为了监测员工口罩使用情况的改善和围绕Covid-19要求的社交距离要求。

它为健康与安全管理人员提供了快速和有针对性的见解,以了解企业可以在哪些方面改进其已经强大的职业健康政策,以减少风险和避免运营中断。

在2020年11月开始的为期六周的试点项目之后,他们记录到,在监测方面(抽查与计算机视觉相比)取得了多倍的改善,并见证了在试点部署的头四周内,违反Covid - 19社交距离规定的情况减少了80%以上,在试点结束时,不遵守口罩规定的情况减少了高达90%。

想了解更多关于实证ai和WorkSafe Analytics的信息,请访问:www.empiric.ai

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