Wykorzystaliśmy najnowsze modele detekcyjne YOLO, aby stworzyć inteligentny system weryfikujący środki ochrony osobistej na placu budowy. Automatyczna analiza obrazu z kamer pozwala na natychmiastowe wykrywanie pracowników bez wymaganego wyposażenia, znacząco zwiększając bezpieczeństwo i kontrolę na budowie.
Kontekst
W branży budowlanej zachowanie zasad BHP jest kluczowym elementem minimalizowania ryzyka wypadków. Mimo procedur i nadzoru manualnego, kontrolowanie dużych i dynamicznych placów budowy pozostaje trudne i czasochłonne.
Firma szukała rozwiązania, które umożliwiłoby automatyczną weryfikację stosowania środków ochrony osobistej bez konieczności stałego nadzoru człowieka.
Stworzenie systemu opartego o detekcję obrazu pozwala na ciągłą kontrolę zgodności z zasadami bezpieczeństwa i szybkie wychwytywanie nieprawidłowości.
Szczegóły
Czas:
około 90 dni
Rola:
inżynier ML, nadzór nad procesem integracji
Wykonaliśmy trening modelu, nadzorowaliśmy i wspieraliśmy proces pozyskania i przygotowania danych treningowych przez zespół klienta, wdrożyliśmy niezbędne narzędzia dla zespołu etykietującego i na końcu uruchomiliśmy dedykowane API z wytrenowanym modelem.
Cel
Celem projektu było stworzenie rozwiązania, które odciąży służby BHP i zwiększy poziom bezpieczeństwa pracy.
Model pozwala na bieżące monitorowanie placu budowy i automatyczne wychwytywanie przypadków naruszeń zasad bezpieczeństwa. Szybka reakcja, stała dostępność systemu i minimalizacja pomyłek ludzkich przyczyniają się do poprawy warunków pracy.
Wyzwanie
Plac budowy to środowisko dynamiczne, zmienne oświetlenie, różne ujęcia kamer i różnorodność elementów ochronnych.
Wykrywanie pracownika oraz ocena, czy posiada kompletny zestaw BHP, wymagało przygotowania wysokiej jakości datasetu oraz dostosowania modelu do warunków rzeczywistych.
Największym wyzwaniem było uzyskanie stabilnej detekcji w zmiennych warunkach pogodowych oraz przy dużej liczbie osób na obrazie.
- Zróżnicowane warunki pogodwe
- Duża liczba osób jednocześnie
- Konieczność wykrywania konkretnych osób na zdjęciach ze zdarzeniami celem ograniczenia szumu w systemie
Rozwiązanie
Aby zapewnić maksymalną wiarygodność i stabilność detekcji, opracowaliśmy dwuelementowy system oparty na dwóch niezależnych modelach. Pierwszy model odpowiadał za wykrywanie i zliczanie wszystkich osób znajdujących się na klatce obrazu. Drugi model analizował stan wyposażenia BHP, rozpoznawał, czy każdy z pracowników posiada kask, kamizelkę odblaskową, okulary, rękawice lub inne elementy wymaganej odzieży ochronnej.
Następnie zestawialiśmy wyniki obu modeli, porównując liczbę wykrytych osób z liczbą wykrytych stanów BHP. Jeżeli wartości te były zgodne, uznawaliśmy pomiar za prawidłowy i tylko takie klatki trafiały do dalszej analizy. Dzięki temu odfiltrowaliśmy przypadki, w których detekcja była niepewna system klienta nie był zaśmiecany błędnie oznaczonymi zdarzeniami. W połączeniu z wysoką częstotliwością próbkowania z kamer uzyskaliśmy stabilne odwzorowanie sytuacji na budowie, znacząco redukując ilość szumu.
Dodatkowo wzbogaciliśmy rozwiązanie o mechanizm identyfikacji powtarzających się incydentów. Po wykryciu osoby bez odzieży ochronnej system wycinał sylwetkę pracownika, wektoryzował ją i zapisywał w bazie wektorowej. Następnie porównywał nowy wektor z istniejącymi zapisami, sprawdzając, czy dana osoba nie została zgłoszona wcześniej nawet jeśli pochodziła z innej kamery lub została uchwycona kilka minut wcześniej.
Jeśli system znalazł dopasowanie, zgłoszenie było przypisywane do istniejącego incydentu, a odpowiedź do systemu klienta zawierała ID pierwotnego wykrycia. Pozwoliło to na systematyzację danych, uniknięcie duplikatów i restrukturyzację zdarzeń w logiczne ciągi. Dzięki temu służby BHP otrzymywały zweryfikowane, skonsolidowane incydenty, a nie dziesiątki powtarzających się zgłoszeń z różnych kamer.
- Przygotowaliśmy dataset na bazie nagrań z wielu placów budowy, uwzględniając różne perspektywy i warunki
- Przeprowadziliśmy fine-tuning YOLOv11 pod kątem oczekiwanej specyfiki
- System został wyposażony w ruter semantyczny celem wykrycia powtarzających się osób i ograniczenia liczby incydentów do analizy
- Każde wykrycie osoby bez wymaganego wyposażenia jest automatycznie zapisywane jako zdjęcie incydentu
- Alerty trafiają do panelu BHP w formie uporządkowanej listy do weryfikacji
W połączeniu z wysoką częstotliwością próbkowania z kamer otrzymaliśmy stabilne i wierne odwzorowanie sytuacji na placu budowy. Podejście oparte na podwójnej weryfikacji i ruterze semantycznym znacząco ograniczyło szum detekcyjny oraz zwiększyło pewność zgłaszanych naruszeń, zachowując jednocześnie pełną automatyzację całego procesu.
System działa w pełni automatycznie, sprawdza zgodność BHP 24/7 i wspomaga ręczny audyt bezpieczeństwa.
Rezultat
Wdrożenie przyniosło wymierne korzyści:
- Zmniejszenie liczby naruszeń BHP dzięki pewniejszej reakcji
- Redukcja czasu pracy służb BHP poświęcanego na ręczne kontrole
- Pełna dokumentacja incydentów: zdjęcia, czas, kamera, typ naruszenia
- Poprawa kultury bezpieczeństwa wśród pracowników
- Skalowalność systemu na kolejne inwestycje firmy
Automatyczny monitoring pozwala firmie skuteczniej dbać o pracowników i minimalizować ryzyko wypadków, jednocześnie budując odpowiedzialne standardy pracy.