Comment la détection des casques par l'IA assure la sécurité des travailleurs

Cet article a été mis à jour pour refléter les avancées majeures dans la surveillance de la conformité des EPI (équipements de protection individuelle) alimentés par l’IA. La dernière génération de modèles d’IA à grande échelle réduit considérablement les fausses alarmes et améliore la précision des capacités existantes, y compris la reconnaissance de casques de sécurité et la détection de gilets réfléchissants.

Les casques de sécurité sauvent des vies : mais seulement si les gens les portent. Découvrez comment les caméras de sécurité intelligentes, alimentées par l'IA, contribuent à garantir la sécurité des travailleurs dans des endroits dangereux à tout moment.

En 1919, la E.D. Bullard Company a breveté le "Casque Hard Boiled®", basé sur les casques en acier utilisés par les soldats pendant la Première Guerre mondiale. Ces casques étaient faits de toile cuite à la vapeur et de colle, et étaient conçus comme couvre-chef de protection quotidien pour les mineurs.

Au cours du 20e siècle, le casque de sécurité a évolué pour devenir le casque aux couleurs vives et résistant aux chocs pour ceux qui travaillent dans des environnements dangereux. Et aujourd'hui, de nombreux pays ont légiféré pour garantir que les casques de sécurité soient portés à tout moment dans de tels endroits - avec raison.

Ne pas porter de casque dans un lieu de travail dangereux peut être fatal. Aux États-Unis en 2012, plus de 1 000 personnes sont décédées des suites de blessures à la tête en travaillant. De plus, les données du National Safety Council des États-Unis suggèrent que ces décès sont en augmentation, la construction, le transport / l'entreposage et l'agriculture rapportant le plus grand nombre de décès évitables en 2016 et 2017.

Il est important de noter que ne pas porter de casque de sécurité coûte non seulement des vies : cela peut également coûter de l'argent aux entreprises en poursuites, en indemnités et en indemnités d'assurance-vie, et en perte de main-d'œuvre.

Faire respecter la sécurité dans un environnement chargé

Malgré les risques, faire appliquer le port du casque peut être difficile, car les gens peuvent oublier ou décider de ne pas le porter. Cela signifie que les gestionnaires de site doivent garder une surveillance constante, mais ce n’est pas toujours facile dans un environnement bruyant et distrayant avec des véhicules, des matériaux et des personnes qui se déplacent constamment, souvent à plusieurs niveaux.

C’est pourquoi de nombreuses organisations se tournent vers des solutions basées sur l’IA qui aident intelligemment à identifier si les gens se conforment aux règles de sécurité du casque.

Les caméras IA surveillent les travailleurs

Dans la vraie vie, la technologie de l'intelligence artificielle est utilisée dans le monde entier chaque jour pour rendre les lieux de travail plus efficaces, plus productifs et bien sûr plus sûrs.

Les dernières caméras vidéo de détection du port de casque de sécurité utilisent des algorithmes d'IA intégrés pour "apprendre" à quoi devrait ressembler une personne portant un casque. Elles appliquent ensuite cet algorithme lors de l'analyse d'un site, identifiant rapidement si quelqu'un travaille sans casque et alertant les équipes de direction afin qu'elles puissent agir. À noter, lorsqu'une violation est détectée, les équipes de direction peuvent également envoyer un avertissement auditif via le haut-parleur sur place pour rappeler les règles.

Détection du port de casque de sécurité alimentée par l'IA de Hikvision

Les caméras de détection de casque de Hikvision alimentées par IA sont équipées pour détecter intelligemment si les travailleurs portent ou non des casques de sécurité. Les caméras haute définition analysent constamment votre site, émettant rapidement une alerte si quelqu'un est identifié comme enfreignant les règles définies. Les caméras peuvent également être reliées à des systèmes de contrôle d'accès, pour s'assurer que les membres du personnel portent un casque de sécurité dès qu'ils pénètrent dans un endroit dangereux.

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Comment le modèle d’IA à grande échelle réduit les fausses alarmes jusqu’à 90 %

La détection traditionnelle des casques de sécurité basés sur l’IA fonctionne en apprenant à quoi doit ressembler un travailleur de la construction portant un casque de sécurité, puis en signalant toute personne qui ne correspond pas. Il fonctionne bien dans des conditions normales, mais il a des difficultés avec les boîtiers périphériques : éclairage inhabituel, vues partiellement obscurcies, travailleurs portant des casques plutôt que de les porter, ou objets qui ressemblent à un harnais.

Le modèle d’IA à grande échelle, entraîné sur plus de données avec des architectures plus sophistiquées, comprend le contexte plutôt que les modèles. Il peut faire la distinction entre un travailleur se penchant (qui obscurcit partiellement le casque) et ne pas en porter.

Les caméras DeepinViewX de Hikvision, par exemple, sont intégrées au modèle d’IA Guanlan large, le modèle d’IA à grande échelle exclusif de Hikvision conçu pour les applications AIoT. Par rapport aux caméras de casque d’IA conventionnelles, les caméras DeepinViewX peuvent réduire les fausses alarmes d’environ 90 %, ce qui permet de changer radicalement la fiabilité de la détection. Cela est important sur le plan opérationnel. Moins de fausses alarmes signifient :

• Les équipes de sécurité réagissent aux violations réelles et non aux violations fantômes
• Les travailleurs ne sont pas désensibilisés aux avertissements d’alarme
• Les dossiers de conformité sont significatifs et juridiquement défendables

Couleur du casque de sécurité : plus précis, plus utile

La reconnaissance des couleurs des casques de sécurité fait partie de la détection des EPI alimentés par l’IA depuis plusieurs années. Sur les chantiers, la signification de la couleur des casques de sécurité va au-delà de l’esthétique : c’est un signal visible et instantané du rôle d’un travailleur. Les conventions varient selon les régions et les entreprises, mais le principe est cohérent et largement adopté dans le secteur de la construction :

• Blanc — responsables de site, ingénieurs, superviseurs, architectes
• Jaune — ouvriers généraux, opérateurs de terrassement
• Casque bleu — charpentiers, électriciens, métiers techniques
• Orange — équipages routiers, grutiers, maréciers
• Rouge — pompiers, intervenants d’urgence de sécurité

Ce que le modèle d’IA à grande échelle améliore, c’est la fiabilité de cette classification. Une différenciation plus fine entre des nuances similaires, de meilleures performances dans des éclairages variables et des résultats plus cohérents dans des scènes encombrées deviennent possibles. Cela rend l’analyse basée sur les couleurs, le suivi de la répartition des rôles entre les zones, le signalement des accès non autorisés et la génération de rapports de présence, vraiment fiable.

Gilets réfléchissants haute visibilité : un algorithme, couverture EPI complète

Les casques de sécurité pour les travailleurs de la construction ne sont qu’une partie de l’image des EPI. Les gilets réfléchissants haute visibilité sont également obligatoires dans la plupart des environnements de construction, miniers et routiers, y compris les opérations de levage et le travail à proximité de machines en mouvement, où les casques de sécurité et les gilets haute visibilité forment ensemble la protection minimale requise. Les systèmes de détection d’EPI IA modernes gèrent les deux en un seul passage d’algorithme, en vérifiant simultanément si chaque travailleur dans le cadre porte un casque de sécurité, en identifiant sa couleur et en vérifiant la conformité des gilets. Un travailleur qui retire son gilet en milieu de quart est signalé aussi automatiquement que celui qui saute complètement son casque.

S’adapter aux EPI non standard grâce à une formation légère à l’IA

Tous les sites n’utilisent pas les mêmes EPI et équipements de sécurité. Un projet de tunnellisation peut nécessiter que les travailleurs portent des combinaisons complètes. Une installation pétrochimique peut avoir ses propres vestes haute visibilité de marque avec des couleurs uniques non couvertes par les données de formation génériques. Une spécification de casque de sécurité pour l’exploitation minière peut différer des exigences de construction standard. Cela a toujours été une limitation des modèles d’IA fixes : ils reconnaissent ce sur quoi ils ont été formés, et rien d’autre.

L’entraînement par algorithmes légers via des plateformes telles que l’AIOP (AI Open Platform) de Hikvision répond directement à ce problème. Avec un petit nombre d’images d’échantillons, un nouvel algorithme de détection peut être généré et déployé, couvrant les types d’EPI spécifiques au site (c.-à-d. gants, lunettes de protection, masques). Lorsque les uniformes changent, l'algorithme se met à jour avec eux.

Un système, pas seulement une caméra

Les analyses de grands modèles ne se limitent pas au bord de la caméra. Pour les sites disposant d’une infrastructure existante, Hikvision fournit aux NVR DeepinMind et aux boîtiers d’IA des capacités de détection de grands modèles pour les séquences, étendant ainsi la surveillance précise des EPI sans remplacer le matériel frontal.

La détection n'est que la première étape. La véritable valeur vient de ce qui se passe ensuite : au lieu de compter sur quelqu’un pour détecter physiquement une violation, le système la gère automatiquement, de sorte qu’un rappel arrive à l’équipe de sécurité avant qu’une petite surveillance ne devienne un véritable incident. Au fil du temps, cela permet également de dresser un registre clair de la manière dont les tendances en matière de conformité sur un site aident les responsables à repérer les modèles, à planifier la formation et à faire preuve de diligence raisonnable pendant les audits ou les inspections.

La surveillance des EPI alimentée par l’IA n’est plus une alerte de sécurité à fonction unique. Il devient une couche continue d’intelligence sur le lieu de travail, une couche qui s’exécute silencieusement en arrière-plan, de sorte que le travail centenaire du casque de sécurité visant à protéger les travailleurs ne dépend pas du fait que quelqu’un ait regardé ou non.

Pour en savoir plus sur notre technologie de détection des EPI, veuillez consulter notre site Web.

_{(publié à l’origine en 2020)}

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