利用自動化技術掃描潛在問題，可以讓安全專業人員專注於高價值的決策。
大約 18分 鐘後，人眼觀察監視器錄影的能力會下降一半。但整合在攝影機上的基於人工智慧的軟體系統，可以連續觀看數小時的錄影而不失專注。它能夠辨識可能引發安全問題的活動和行為，並向安全管理人員發出警報，從而預防事故發生。
這類解決方案利用電腦視覺和人工智慧技術，來捕捉和解讀影像、靜態影像等豐富的多媒體內容。好消息是，許多公司已經安裝了攝影機，因此軟體可以輕鬆整合。
「全球有超過十億個監視器，其中大部分都是被動錄影，」總部位於德克薩斯州奧斯汀的軟體公司 SparkCognition 的產品管理高級總監賈伊德夫·阿姆里特解釋道。該公司客戶和合作夥伴包括波音、雪佛龍、戴爾科技和西門子能源。「這意味著，一旦發生事故，這些錄像會被調取查看，以了解事故經過，總結經驗教訓，並製定能夠挽救生命的規則。但這是一種事後補救的過程。」
更有效率、更安全的攝影機使用方式，是讓人工智慧持續掃描設施，並在發現異常情況時向安全團隊發出警報。 「這樣一來，人們就能專注於高價值決策，從而倍增安全營運效率，」Amrite 表示。該公司的技術已被 17 家大型企業部署，在製造業、分銷業和運輸業等行業共安裝了 12 萬支攝影機。
電腦視覺演算法可以解讀影像輸入，包括：
- 影像分類
- 對象定位
- 目標辨識
- 對象驗證
- 目標偵測
- 語意分割
- 目標追蹤。
人工智慧在整個組織內運行，並持續監控設施狀況。只有當出現特定情況時，系統才會向安全團隊發出警報。這樣，人們就可以專注於高價值決策，而不是把時間浪費在監控事故上。 「正是人類解決問題的能力，最終轉化為人工智慧程式碼，並寫入這項技術中，」阿姆賴特說。
安全的正確環境
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，認為 EHS 專業人員可以發揮更有效的作用。他在聲明中表示：「迄今為止，EHS 團隊一直依賴人工操作、員工主導的程序來辨識工作場所中，發生的安全行為和不安全行為。這意味著員工需要抽出時間離開當前崗位，在車間巡視，試圖發現正在發生的不安全行為。」Esen 的公司與財富 500 大企業合作，他指出，使用更好的方法是提供專為 EHS 專業人員，設計的專業設備，這些驅動程式可以使用專為 EHS 配置
該公司的數據提供了其所謂的「核心人工智慧功能」，這些功能可以激活以檢測不安全行為和狀況。這些數據來自使用 Intenseye 平台的公司。當出現不安全行為或狀況時，平台會顯示該時刻的圖像和 12 秒的影像，並以即時通知的形式發送。
涵蓋的領域包括：
緊急警報功能可用於在諸如工人跌倒在地，或發生火災等緊急情況下立即收到通知。
可以透過區域控制，來防止工人進入限制區域，並透過時間限制來最大限度地減少職業暴露。
車輛控制系統可以透過確保車輛安全運行來提高交通安全。
行為安全可以用來避免行人進入車輛行駛路線、不使用扶手、高空作業違規等事故造成的傷害。
人體工學人工智慧能夠偵測對身體有害的危險動作，並在出現任何危險情況之前提醒管理者控制局面。
個人防護裝備偵測，包括收集有關頭盔、手套、圍裙、袖套、呼吸防護裝備、反光背心和眼鏡使用情況的數據。
透過保持設施內車輛通道和人行道暢通無阻，可以降低滑倒、絆倒、跌倒和碰撞的風險。
掌握了這些領域的數據，公司就能更確定哪些方面需要改進。 「當系統偵測到不安全狀況時，我們會鼓勵客戶與第一線員工和團隊進行公開對話，」Intenseye 業務發展總監 Gokhan Vildiz 告訴Wire Journal International。「邀請第一線員工討論不安全行為或情況發生的原因至關重要。我們堅信‘情境’會影響行為。因此，我們會引導客戶管理層解決系統層面的問題，從而營造一個讓員工能夠安全工作的良好環境。」
提高安全標準
總部位於舊金山的 AI 電腦視覺平台公司 Chooch 認為，持續提升安全性是此類技術未來發展的願景。 「我們相信電腦視覺是我們數位化未來不可或缺的一部分，其應用幾乎是無限的——可以複製任何視覺任務，」Chooch 執行長兼聯合創始人 Emrah Gultekin 在一份聲明中表示。 「人工智慧模型可以針對極其廣泛的任務進行訓練和部署，從而賦予用戶極大的靈活性。正因如此，各種規模和行業的組織都在應用電腦視覺來提高效率和準確性，提升生產力並降低成本。」
該公司與微軟、英偉達和聯想等高科技公司合作，服務製造業、零售業等多個行業，並觀察到該技術的應用日益普及。IDG/Insight 最近的一項調查顯示，大多數受訪者表示電腦視覺將提升他們的收入，37% 的受訪者計劃未來採用這項技術。 （目前，只有 10% 的受訪者正在使用電腦視覺，而 44% 的受訪者仍在研究這項技術。）
根據 IDG/Insight 的報告，之所以會有如此高水準的投資，是因為大多數受訪者認為電腦視覺有可能影響關鍵業務領域，包括增加收入 (97%) 和節省時間和金錢 (96%)。
「我們並不意外地發現電腦視覺仍處於認知階段。這是一項極其複雜的新興技術，需要大量投資，平均投資回報期為兩到三年，而現實世界的案例才剛開始出現，以證明其商業價值，」Insight 旗下 Intelligent Edge 的首席技術官 Amol Ajgaonkar，在談到這項研究結果時說道。
當被問及電腦視覺在各行業中的最佳應用案例時，受訪者指出，電腦視覺可以從多個方面提升其所在機構的營運效率。例如，58% 的製造商和 49% 的零售批發分銷商表示，消除繁瑣、昂貴或危險的工作是其應用的驅動因素。47% 的能源產業、46% 的醫療保健產業和 43% 的製造業企業表示，增強現有流程和改善員工體驗是其應用的主要驅動因素。此外，53% 的能源和公用事業企業，以及 41% 的交通運輸企業表示，電腦視覺是保持競爭優勢的有效途徑。
能源（56%）和醫療保健（51%）產業認識到，這項技術可以幫助他們為客戶提供更新、更具創新性的產品和服務。而零售商中只有44%將此結果列為優先事項，這表明他們可能錯失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。這一成長的部分原因是，到 2025 年 ，影像分析將成為三分之二的新型影像監控裝置的標準配置，而 2020 年這一比例還不到 30%。
Amrite 認為，這項技術的廣度和能力將會持續成長。 「視覺人工智慧的優點在於，它不僅可以輕鬆監測人類行為，還能洞察機器內部。例如，它可以判斷機器是否排放有毒化學物質。隨著科技素養的提高，這項技術將繼續深入應用於可穿戴設備，從而提升所有環境的安全標準。」
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