AI机器视觉软件探测海港安全风险.docx
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1、利用深度学习算法分析港口人员活动,探测安全问题,如工作人员离叉车太近或没有使用人行通道.图1:Site1.ens软件通过CCTV视频源来识别安全风踪.通过使用A1.视觉软件,英国一家港务局大福减少了低级别安全事件的数量.位于英国伦敦以西120英里、威尔士南部的布里斯托尔港口公司,实施了来自英国RoboX公司的Site1.enSA1.视觉软件.该软件使用深度学习模型来分析现有工业CCTV监控相机的视频流,并提供对低级别安全问遂的建议,这类安全问题主要是涉及人与机器之间互动的问题.低级安全问题或未遂于故”涉及人类行为(如离叉车太近)或系统性情况(如仓库员工和拖车之间缺乏物理屏障).布里斯托尔港口公
2、司首席执行官DaVidBrOWn解释道:“我们发生了太多低级别的安全事件,我们没有利用现有CCTV装置的潜力来捕捉和纠正这些事件.这些低级安全事件包括员工没有穿戴个人防护装备,没有使用指定的人行道,或者叉车相互靠近.RoboK公司联合创始人兼CEOHaoZheng解释说,港口经常发生比较危险的安全事件,这些危险都蕴含在日常活动中,主要涉及人与移动车辆之间的互动.”港口的工作人员都非常忙碌,并且要在这些豆杂、动态的环境中工作。她说.HaoZheng介绍说,通过减少这种安全隐患事件,布里斯托尔港口公司等组织也降低了发生严军伤亡事故的风险.虽然其他软件产品为可能造成严重后果的高风睑行为提供实时警报,
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