Безопасность и эффективность работы склада являются приоритетными задачами. Наличие на складе вилочных погрузчиков, конвейерных лент и автоматизированных систем, функционирующих непрерывно, создает потенциальные риски несчастных случаев.
По данным Управления по охране труда и здоровья (OSHA), ежегодно регистрируется значительное количество инцидентов с участием вилочных погрузчиков, в том числе серьезные травмы и летальные исходы. Традиционные методы обеспечения безопасности, такие как предупреждающие знаки, зеркала заднего вида и ручной контроль, имеют свои ограничения. Слепые зоны, человеческий фактор и задержка реакции могут привести к несчастным случаям.
Для повышения уровня безопасности на складе необходим постоянный мониторинг, что требует значительных ресурсов. Компьютерное зрение, являющееся направлением искусственного интеллекта (ИИ), может стать эффективным решением этой проблемы. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO, способны обнаруживать объекты и людей в реальном времени, что позволяет предотвратить столкновения и другие опасные ситуации.
Рис. 1. Пример использования YOLO11 для обнаружения падения рабочего.
В этой статье мы подробно рассмотрим, как компьютерное зрение может повысить безопасность на складе и улучшить логистические операции.
Проблемы, связанные с безопасностью на складе
Складская среда характеризуется динамизмом и тесным взаимодействием машин и персонала, что увеличивает вероятность несчастных случаев. Обеспечение безопасности сотрудников является первостепенной задачей, особенно в зонах с высокой концентрацией людей, где ограниченная видимость повышает риск столкновений.
Работа погрузчиков, AGV (Автономные Guided Vehicles) и подъемников непрерывна, и без надлежащего контроля движения, столкновения между техникой и работниками могут привести к тяжелым травмам. Аналогичным образом, конвейерные ленты представляют опасность, если сотрудники не проявляют осторожность, особенно в местах доступа или при ношении свободной одежды вблизи движущихся частей. Мостовые краны и подъемное оборудование также требуют повышенного внимания, поскольку неустойчивость грузов или механические неполадки могут создать угрозу безопасности.
Осведомленность о таких рисках и их своевременная ликвидация играют решающую роль в обеспечении безопасности на складе для всех участников.
Одним из наиболее серьезных факторов риска является ограниченная видимость, обусловленная слепыми зонами и высокими стеллажами, что затрудняет обнаружение опасности до возникновения инцидента. Поскользнуться, споткнуться и упасть – частые случаи травматизма, особенно в местах с высокой проходимостью. Кроме того, человеческий фактор, включающий замедленную реакцию, неверное суждение и усталость, продолжает играть важную роль в несчастных случаях, даже при наличии строгих правил безопасности.
Хотя традиционные меры безопасности, такие как зеркала и сигнальные знаки, могут быть полезны, они полагаются на способность сотрудников заметить опасность и быстро на нее реагировать. В отличие от них, системы компьютерного зрения, использующие мониторинг в реальном времени на основе искусственного интеллекта, позволяют выявлять риски и предотвращать несчастные случаи до их возникновения.
Как компьютерное зрение повышает безопасность на складе
Системы компьютерного зрения позволяют машинам интерпретировать и реагировать на визуальную информацию. Обработка изображений и видео в режиме реального времени с помощью таких систем повышает безопасность складских помещений.
Использование алгоритмов искусственного интеллекта, таких как YOLO11, обеспечивает более эффективное и надежное наблюдение по сравнению с ручным контролем. Модели компьютерного зрения способны обнаруживать объекты, отслеживать их движение и выявлять потенциальные угрозы.
Например, функции обнаружения объектов и сегментации экземпляров, реализованные в YOLO11, позволяют идентифицировать препятствия, такие как вилочные погрузчики или неправильно расположенный груз, тем самым снижая риск столкновений.
Системы компьютерного зрения также могут отслеживать перемещение сотрудников и их близость к технике, предотвращая несчастные случаи. В случае обнаружения потенциальной опасности системы Vision AI генерируют предупреждения в реальном времени и уведомляют операторов, давая возможность быстро принять меры.
Рис. 2. Сегментирование рабочего на складе с помощью YOLO11.
Основные области применения YOLO11 для обеспечения безопасности на складе
В ходе дискуссии будут рассмотрены практические примеры применения технологий компьютерного зрения для повышения уровня безопасности на складских комплексах. Кроме того, будет проанализирована возможность использования модели YOLO для оптимизации мер профилактики несчастных случаев и управления рисками.
Слежение за объектами для предотвращения столкновений
Задача отслеживания объектов в компьютерном зрении заключается в непрерывном мониторинге перемещения объектов в реальном времени. В отличие от обнаружения объектов, которое ограничивается идентификацией и маркировкой объектов на одном изображении, отслеживание объектов охватывает последовательность кадров. Это позволяет системе анализировать траектории движения и прогнозировать их развитие.
В динамичной среде склада отслеживание объектов приобретает особую актуальность. Постоянное движение погрузчиков, AGV, паллетных домкратов и даже отдельных упаковок требует эффективного мониторинга для обеспечения безопасности и оптимизации процессов.
Система YOLO11 предлагает мощные инструменты для отслеживания объектов, позволяя легко контролировать перемещение транспортных средств и оборудования. Она способна прогнозировать потенциальные столкновения и генерировать предупреждения при слишком близком сближении объектов. Использование искусственного интеллекта для оценки глубины
улучшает точность расчета расстояния, минимизируя ложные срабатывания и повышая эффективность системы предотвращения столкновений.
Кроме того, YOLO11 может определять расстояние между упаковками, что критически важно для автоматизированных систем хранения и поиска. Интеграция с системами управления складом (WMS) позволяет системе отправлять операторам своевременные уведомления или динамически корректировать траектории движения. Такой проактивный подход способствует предотвращению несчастных случаев, оптимизации навигации по складу и организации инвентаризации.
Рис. 3. Вычисление расстояния между пакетами с помощью YOLO11.
Оценка позы может повысить безопасность работников
Интеграция оценки позы в систему YOLO11 с помощью технологий компьютерного зрения способствует повышению безопасности труда.
Алгоритм анализирует положение тела работника, выявляя потенциальные эргономические риски в режиме реального времени. Для этого система отслеживает ключевые точки, соответствующие суставам и углам конечностей, что позволяет определить соответствие позы установленным стандартам безопасности.
Рис. 4. Использование YOLO11 для определения позы рабочих.
Использование систем искусственного интеллекта Vision, интегрированных с YOLO11 , позволяет выявить опасные наклоны, неправильную технику подъема тяжестей, а также позы, связанные с утомлением, которые могут привести к травмам.
При обнаружении потенциально опасной позы система немедленно оповещает работников или руководителей, что дает возможность принять своевременные меры для предотвращения несчастного случая.
Таким образом, внедрение подобных систем может существенно снизить количество производственных травм, оптимизировать эргономику рабочего места и стимулировать использование безопасных методов работы на складах.
Использование обнаружения объектов для определения опасности
Падение поддонов, неверная расстановка грузов или наличие мусора могут представлять опасность на складе, если эти проблемы не будут оперативно устранены. Возможности системы YOLO11 по обнаружению объектов могут быть весьма полезны в этом контексте, осуществляя постоянный мониторинг пола и выявляя препятствия, которые могли бы остаться незамеченными человеческим оператором.
Кроме того, компьютерное зрение может применяться для контроля состояния поверхности пола с целью выявления утечек жидкостей, которые могут стать причиной падения человека или заноса погрузчика. Анализируя отражения и текстуру поверхности, система способна различать безопасные и опасные зоны, тем самым способствуя предотвращению несчастных случаев.
Функция обнаружения людей добавляет ещё один уровень безопасности, обеспечивая свободный доступ к аварийным выходам и путям эвакуации. В случае обнаружения препятствия, например, скопления людей, система уведомляет персонал о необходимости принять меры, помогая организациям соблюдать правила безопасности и минимизировать риски в экстренных ситуациях.
Плюсы и минусы компьютерного зрения в обеспечении безопасности на складе
Применение технологий компьютерного зрения, таких как YOLO11, в сфере обеспечения безопасности склада несёт ряд существенных преимуществ.
Ключевые плюсы:
- Масштабируемость: Системы компьютерного зрения могут быть успешно внедрены на складах любого масштаба, от компактных хранилищ до крупных распределительных центров, адаптируясь к специфике операционных потребностей.
- Индивидуальная адаптация: YOLO11 может быть обучен на основе данных, специфичных для конкретного склада, что позволяет ему распознавать уникальные опасности, оборудование и особенности рабочих процессов, повышая точность обнаружения.
- Постоянный мониторинг: В отличие от человеческих надсмотрщиков, системы компьютерного зрения способны к круглосуточному непрерывному наблюдению за деятельностью склада без потери концентрации или усталости.
Ограничения:
Несмотря на явные преимущества, внедрение систем компьютерного зрения на складах ставит перед собой ряд задач:
- Ограничения окружающей среды: Плохое освещение, блики и отражающие поверхности могут негативно влиять на эффективность работы систем компьютерного зрения. Для повышения точности может потребоваться интеграция данных с нескольких датчиков.
- Интеграция с существующими системами: Внедрение моделей компьютерного зрения может потребовать модернизации или дооснащения существующих систем автоматизации склада.
- Окклюзия и слепые зоны: Объекты или сотрудники могут быть скрыты оборудованием или стеллажами, что снижает точность обнаружения. Для минимизации этого эффекта необходимо стратегическое размещение камер для охвата всех зон склада.
Будущее безопасности на складах, управляемой искусственным интеллектом
Предвидя развитие событий, можно с уверенностью заявить, что будущее обеспечения безопасности и предотвращения инцидентов на складских объектах будет, по всей вероятности, определяться интеграцией датчиков Интернета вещей (IoT) и технологий 5G.
Сеть IoT представляет собой систему взаимосвязанных устройств, таких как датчики, машины и оборудование, способных обмениваться информацией друг с другом через интернет. На складе это означает возможность прямого взаимодействия в режиме реального времени между погрузчиками, роботами и системами инвентаризации, что позволяет им обмениваться важными данными о своем состоянии или местоположении.
В сочетании с 5G – самой современной и высокоскоростной технологией беспроводной связи – эти системы получают возможность практически мгновенного обмена информацией, что способствует повышению общей эффективности и скорости реагирования на изменяющиеся условия.
Такая интегрированная система позволяет эффективно использовать компьютерное зрение для обеспечения бесперебойной совместной работы погрузчиков и роботов с людьми. Получая данные в режиме реального времени от датчиков IoT, автоматизированные системы могут корректировать свои действия в соответствии с окружающей обстановкой, тем самым минимизируя риски безопасности и оптимизируя рабочий процесс. Такие системы обладают способностью быстро реагировать на изменения в окружающей среде, что повышает их эффективность и надежность.
Выводы
Технологии компьютерного зрения преобразуют систему безопасности на складских объектах, способствуя профилактике несчастных случаев и минимизации потенциальных угроз. По мере совершенствования этих систем, склады будут оснащены более точными механизмами обнаружения, ускоренной обработкой данных и повышенной степенью автоматизации.
Нейросетевые модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, дополнительно усиливают безопасность на складах за счет выполнения задач по распознаванию объектов и оценке поз. Внедрение систем компьютерного зрения для обеспечения безопасности работы вилочных погрузчиков позволяет предприятиям снизить риски, повысить производительность труда и создать более благоприятные условия для сотрудников.
