人工智能和计算机视觉如何控制工业设施的HSE？

HSE中的人工智能与计算机视觉

引入人工智能（AI）和计算机视觉技术正在成为HSE系统发展的自然阶段。VizorLabs联合创始人兼首席执行官Vasily Dolgov详细分析了这些技术在工业设施中的实际应用。演讲者通过真实案例展示了视频分析如何帮助控制安全合规性、监控技术流程并预防事故。

从视频监控到视频分析

传统的视频监控系统最初是为物理安全而设计的，需要操作员持续关注，并且经常产生数以千计的误报。演讲详细探讨了向主动视频分析系统的过渡。现代解决方案与现有的摄像头基础设施集成，并使用神经网络模型自动检测违规行为：从未使用个人防护装备（PPE）到进入危险区域。这有助于减轻HSE专家的负担，并对真正的威胁做出迅速反应。

PPE与危险区域控制

网络研讨会的一个关键部分致力于自动化控制个人防护装备（PPE）的使用以及人员在危险区域的活动。系统不仅能够识别是否佩戴了安全帽或工作服，还能识别其使用是否正确（例如，夹克是否扣好，防护面罩是否放下）。演讲者分析了如何设置动态危险区域（这些区域在设备启动或装卸作业时激活），以及系统如何记录违规行为，例如爬梯子时没有保持三点接触。

与可穿戴设备及Multimodal LLM的集成

为了提高违规者识别和上下文分析的准确性，应用了额外的技术。演讲展示了如何使用缝在工作服中的BLE标签来确定员工的位置，而无需进行面部识别。特别关注了Multimodal LLM（处理图像的大型语言模型）的应用。这些系统能够分析帧，识别不明显的违规行为，并通过法规链接丰富事件卡片，从而大大简化了事故调查。

您将从本次网络研讨会中学到什么：

• 如何区分真正的视频分析与带有基本检测器的视频监控系统？
• 引入计算机视觉对摄像头和基础设施有哪些要求？
• 系统如何识别PPE佩戴的正确性并根据企业特点进行调整？
• 如何自动化控制员工在危险区域和工作场所的活动？
• Multimodal LLM技术如何帮助分析违规上下文并减少误报数量？