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使用自動化來掃描潛在問題，使安全專業人員能夠專注於高價值決策。
你知道嗎，大約 18 分鐘後，一個看攝影機鏡頭的人，失去了一半的注意影像變化的能力。但基於人工智慧的軟體系統與攝影機整合，可以檢視數小時的鏡頭而不失去焦點。它能夠發現可能成為安全問題的活動和行為，並向安全經理傳送警報，以防止事故。
這些類型的解決方案，使用電腦視覺和人工智慧，來捕捉和解釋影像和靜圖等豐富媒體內容。好消息是，許多公司已經安裝了攝影機，因此該軟體可以輕鬆整合。
總部位於德克薩斯州奧斯汀的軟體公司 SparkCognition 的產品管理高階總監 Jaidev Amrite 解釋說：「世界上有超過 10 億個監攝影機，大多數都在被動地記錄。」該公司的客戶和合作伙伴波音、雪佛龍、戴爾技術和西門子能源公司都包括在內。「這意味著，當事故發生時，會審查這些影片，看看發生了什麼，吸取教訓並制訂拯救生命的規則。但這是一個追溯性的過程。」
使用攝影機的一種更有效、更安全的方式，是讓人工智慧不斷掃描設施，並在發現異常時提醒安全團隊。Amrite 說：「這樣人們就可以專注於高價值的決策，這是安全操作的乘數。”」該公司的技術已經由 17 家大公司在製造、分銷和運輸等行業部署，擁有 12 萬支攝影機。
電腦視覺演算法可以解釋影像輸入，包括：
- 影像分類
- 物件本地化
- 物件辨識
- 物件驗證
- 物件檢測
- 語義分割
- 物件追蹤
人工智慧在整個組織中都這樣做，並且一直在關注該設施。只有當某些類型的條件發展時，系統才會提醒安全團隊。透過這種方式，人類可以專注於高價值的決策，而不是花時間監控事件。Amrite 說：「正是人類的解決問題能力，成為寫入技術的人工智慧程式。」
安全的正確背景
總部位於紐約的 EHS 軟體平台 Intenseye 的執行長 Sercan Esen 同意 Amrite 的觀點，即EHS 專業人員可以發揮更有效的作用。他在一份宣告中說：「到目前為止，EHS 團隊一直依靠員工主導的手動程式，來辨識工作場所發生的安全和不安全行為。」 「這涉及到個人從目前的角色中抽出時間，在工廠裡走來走去，試圖在發生不安全的行為時辨識它們。」Esen 指出，該公司與財富 500 強公司合作，提供更好的方法，是提供專門為 EHS 專業人員設計的軟體驅動程式，這些程式可以使用保護隱私的電腦視覺，並配置為執行全天候安全檢查。
該公司的資料提供了所謂的核心人工智慧功能，這些功能可以啟動以檢測不安全的行為和條件。資料來自使用 Intenseye 平台的公司。當出現不安全的行為或狀況時，平台上會顯示該時刻的影像和 12 秒的影片。它以即時通知的身份傳送。
涵蓋的領域包括：
緊急警報：可用於在工人摔倒在地，或發生與火災有關的緊急情況等情況下，立即獲得通知。
區域控制：可用於防止工人進入禁區，並透過時間限制最大限度地減少職業暴露。
車輛控制：可以透過確保車輛的安全執行來提高流量安全。
行為安全：可用於避免火災線傷害，如車輛路徑上的行人、不使用扶手，以及在高空工作時發生違規行為。
人體工程學人工智慧：檢測身體的危險行為，並促使經理在任何危險條件出現之前控制局勢。
PPE 檢測：包括收集資料，檢測頭盔、手套、圍裙、袖子、呼吸防護裝置、反光背心和眼鏡的使用情況
清潔：可以確保設施中的車輛道路和人行道始終清晰安全，從而減少滑倒、絆倒、摔倒和碰撞的風險。
憑藉這些領域的資料，一家公司更有能力確定哪些領域需要改進。Intenseye 的業務發展總監 Gokhan Vildiz 告訴 Wire Journal International：「當系統捕捉到不安全的狀況時，我們鼓勵我們的客戶公開與前線的工人和團隊交談。」「邀請一線員工討論不安全行為，或情況發生的原因非常重要。我們堅信「上下關聯情境」驅動了這種行為。因此，我們引導客戶的主管層解決系統層面的問題，以便能夠提供人們可以安全工作的正確環境。」
提高安全標準
總部位於舊金山的人工智慧電視覺平台公司 Chooch，如何設想此類技術的未來，不斷提高安全性。Chooch 執行長兼聯合創始人Emrah Gultekin 在一份宣告中表示：「我們相信電腦視覺是我們數位未來的基本組成部分，應用程式實際上是無限的 —— 複製任何視覺任務。」「人工智慧模型可以在極其廣泛的任務上，進行訓練和佈署，為你提供很大的靈活性。這就是為什麼各種規模和行業的組織，現在正在應用電腦視覺來提高效率和準確性，提高生產力並削減成本。」
該公司與微軟、英偉達和聯想等高科技公司合作，為製造、零售和其他部門提供服務，並看到該技術的採用率有所提高，這顯示最近的一項 IDG/Insight 調查顯示，大多數受訪者表示，電腦視覺將增加他們的收入，37% 的人計劃在未來實施這項技術。 （目前，只有 10% 的受訪者正在使用電腦視覺，而 44% 的受訪者仍在調查電腦視覺。）
根據 IDG/Insight 報告，這種投資水準的原因是，大多數受訪者認為電腦視覺有可能影響關鍵業務領域，包括收入成長（97%）和節省時間和金錢（96%）。
「我們發現電腦視覺正處於意識階段，這並不感到驚訝。Insight 的Intelligent Edge 首席技術官 Amol Ajgaonkar 在談到研究結果時說：「這是一種極其複雜的新興技術，需要大量投資，平均報酬率為兩到三年，現實世界的例子剛剛開始出現，以證明商業案例。」
當被問及各行業的最佳用例時，受訪者指出電腦視覺可以透過多種方式，改善他們的組織。例如，58% 的製造商和 49% 的零售和批發分銷商的動機是消除繁瑣、昂貴或危險的工作。提升現有流程和改善員工體驗，是能源產業 47%、醫療保健產業 46% 和製造業 43% 的驅動因素。能源和公用事業行業的 53% 以及交通運輸業的 41% 的受訪者表示，這是在競爭中保持領先的一種方式。
能源（56%）和醫療保健（51%）部門認識到，該技術可以幫助向客戶提供新的、更具創新性的產品和服務。 只有 44% 的零售商將這一結果列為優先事項，這表明他們可能錯過了成長和差異化的機會。
從市場角度來看，2021 年該技術的收入為 159 億美元，預計到 2026 年將達到 513 億美元。 增加的部分原因是，到 2025 年，影像分析將成為三分之二新影像監控裝置的標準元素，而 2020 年則不到 30%。
Amrite 認為，這項技術的呼吸和能力，將繼續成長。「擁有視覺人工智慧的美妙之處在於，它不僅可以輕鬆監控人類行為，還可以看到機器背後。 例如，它將能夠確定它們是否在排放有毒化學品。 該領域將繼續進一步融入可穿戴裝置，以便隨著我們越來越懂技術，我們可以在所有環境中提高安全標準。」
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