Làm thế nào trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính kiểm soát HSE tại các cơ sở công nghiệp?

Trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính trong an toàn lao động

Việc áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính đang trở thành một bước phát triển tự nhiên của các hệ thống HSE. Vasily Dolgov, người đồng sáng lập và CEO của công ty VizorLabs, phân tích các khía cạnh thực tiễn của việc ứng dụng những công nghệ này tại các cơ sở công nghiệp. Diễn giả chỉ ra qua các tình huống thực tế cách phân tích video giúp kiểm soát việc tuân thủ các yêu cầu an toàn, theo dõi các quy trình công nghệ và ngăn ngừa sự cố.

Từ giám sát video đến phân tích video

Các hệ thống giám sát video truyền thống, ban đầu được tạo ra để bảo vệ vật lý, đòi hỏi sự chú ý liên tục của người vận hành và thường tạo ra hàng ngàn cảnh báo sai. Bài phát biểu xem xét chi tiết quá trình chuyển đổi sang các hệ thống phân tích video chủ động. Các giải pháp hiện đại tích hợp với cơ sở hạ tầng camera hiện có và sử dụng các mô hình mạng nơ-ron để tự động phát hiện các vi phạm: từ việc thiếu thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) đến việc có mặt trong các khu vực nguy hiểm. Điều này giúp giảm tải cho các chuyên gia HSE và phản ứng nhanh chóng với các mối đe dọa thực sự.

Kiểm soát PPE và các khu vực nguy hiểm

Một trong những phần chính của hội thảo trực tuyến dành riêng cho việc tự động hóa kiểm soát việc sử dụng thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) và sự hiện diện của nhân viên trong các khu vực nguy hiểm. Hệ thống có khả năng nhận diện không chỉ sự hiện diện của mũ bảo hiểm hoặc quần áo bảo hộ, mà còn cả việc sử dụng chúng có đúng cách hay không (ví dụ: áo khoác có được cài cúc không, tấm chắn bảo vệ có được hạ xuống không). Diễn giả phân tích cách thiết lập các khu vực nguy hiểm động, được kích hoạt khi bật thiết bị hoặc thực hiện công việc bốc dỡ, và cách hệ thống ghi nhận các vi phạm, chẳng hạn như thiếu ba điểm tựa khi leo cầu thang.

Tích hợp với thiết bị đeo và Multimodal LLM

Để tăng độ chính xác trong việc xác định người vi phạm và phân tích ngữ cảnh, các công nghệ bổ sung được áp dụng. Bài phát biểu cho thấy việc sử dụng thẻ BLE được may vào quần áo bảo hộ để xác định vị trí của nhân viên mà không cần nhận diện khuôn mặt. Sự chú ý đặc biệt được dành cho việc áp dụng Multimodal LLM (các mô hình ngôn ngữ lớn làm việc với hình ảnh). Các hệ thống này có khả năng phân tích khung hình, phát hiện các vi phạm không rõ ràng và làm phong phú thêm các thẻ sự kiện bằng các liên kết đến các văn bản quy phạm, điều này giúp đơn giản hóa đáng kể việc điều tra sự cố.

Bạn sẽ học được gì từ hội thảo trực tuyến này:

• Làm thế nào để phân biệt phân tích video thực sự với các hệ thống giám sát video có bộ phát hiện cơ bản?
• Các yêu cầu đối với camera và cơ sở hạ tầng để triển khai thị giác máy tính là gì?
• Làm thế nào hệ thống nhận diện việc mặc PPE đúng cách và được tùy chỉnh theo đặc thù của doanh nghiệp?
• Làm thế nào để tự động hóa việc kiểm soát sự hiện diện của nhân viên trong các khu vực nguy hiểm và tại nơi làm việc?
• Làm thế nào công nghệ Multimodal LLM giúp phân tích ngữ cảnh vi phạm và giảm số lượng cảnh báo sai?