Bagaimana Kecerdasan Buatan dan Visi Komputer Mengontrol HSE di Fasilitas Industri?

Kecerdasan Buatan dan Visi Komputer dalam HSE

Penerapan teknologi kecerdasan buatan (AI) dan visi komputer menjadi tahap alami dalam pengembangan sistem kesehatan, keselamatan, dan lingkungan (HSE). Vasily Dolgov, salah satu pendiri dan CEO VizorLabs, membahas aspek praktis penerapan teknologi ini di fasilitas industri. Pembicara menunjukkan melalui contoh kasus nyata bagaimana analitik video membantu mengontrol kepatuhan terhadap persyaratan keselamatan, melacak proses teknologi, dan mencegah insiden.

Dari Pengawasan Video ke Analitik Video

Sistem pengawasan video tradisional, yang awalnya dibuat untuk keamanan fisik, membutuhkan perhatian konstan dari operator dan sering menghasilkan ribuan alarm palsu. Presentasi ini membahas secara rinci transisi ke sistem analitik video proaktif. Solusi modern terintegrasi dengan infrastruktur kamera yang ada dan menggunakan model jaringan saraf untuk mendeteksi pelanggaran secara otomatis: mulai dari ketiadaan APD hingga keberadaan di zona berbahaya. Hal ini memungkinkan pengurangan beban kerja spesialis HSE dan respons cepat terhadap ancaman nyata.

Kontrol APD dan Zona Berbahaya

Salah satu bagian utama webinar didedikasikan untuk otomatisasi kontrol atas penggunaan alat pelindung diri (APD) dan keberadaan personel di zona berbahaya. Sistem ini mampu mengenali tidak hanya keberadaan helm atau pakaian kerja, tetapi juga ketepatan penggunaannya (misalnya, apakah jaket dikancingkan, apakah pelindung wajah diturunkan). Pembicara menjelaskan bagaimana zona berbahaya dinamis diatur, yang diaktifkan saat peralatan dihidupkan atau selama operasi bongkar muat, dan bagaimana sistem mencatat pelanggaran, seperti tidak adanya tiga titik tumpu saat menaiki tangga.

Integrasi dengan Perangkat yang Dapat Dikenakan dan Multimodal LLM

Untuk meningkatkan akurasi identifikasi pelanggar dan analisis konteks, teknologi tambahan digunakan. Presentasi menunjukkan penggunaan tag BLE yang dijahit ke dalam pakaian kerja untuk menentukan lokasi karyawan tanpa perlu pengenalan wajah. Perhatian khusus diberikan pada penerapan Multimodal LLM (model bahasa besar yang bekerja dengan gambar). Sistem ini mampu menganalisis bingkai, mengidentifikasi pelanggaran yang tidak jelas, dan memperkaya kartu acara dengan tautan ke tindakan regulasi, yang secara signifikan menyederhanakan investigasi insiden.

Apa yang akan Anda pelajari dari webinar ini:

• Bagaimana membedakan analitik video nyata dari sistem pengawasan video dengan detektor dasar?
• Apa saja persyaratan untuk kamera dan infrastruktur untuk penerapan visi komputer?
• Bagaimana sistem mengenali ketepatan pemakaian APD dan disesuaikan dengan spesifikasi perusahaan?
• Bagaimana kontrol keberadaan karyawan di zona berbahaya dan tempat kerja diotomatisasi?
• Bagaimana teknologi Multimodal LLM membantu menganalisis konteks pelanggaran dan mengurangi jumlah alarm palsu?