Ngành công nghiệp xây dựng của Hoa Kỳ có số người chết cao nhất trong số tất cả các ngành, tức là 1/5 công nhân tử vong trong khu vực công nghiệp tư nhân là trong ngành xây dựng. Có những mất mát to lớn cho gia đình họ, cho xã hội và cho các nhà thầu. Đó là số liệu từ quốc gia phát triển nhất thế giới, hãy xem xét tình hình từ những nơi khác trên thế giới, thực tế có thể còn tồi tệ hơn. Một trong những chấn thương gây tử vong hàng đầu là từ đầu, do đó vấn đề an toàn bảo vệ đầu trên công trường rất quan trọng. Nói chung, hướng dẫn viên làm việc yêu cầu đội mũ bảo hiểm mỗi giây trong công trường; tuy nhiên, do nhiều nguyên nhân khác nhau mà người thợ có thể không đeo. Thêm vào đó, ngoại trừ mối quan tâm về an toàn, không có ích lợi nào của việc đội mũ bảo hiểm.
Công nghệ CV của chúng tôi chắc chắn giúp việc phát hiện mũ bảo hiểm dễ dàng hơn trước đây. Các nghiên cứu trước đây về yêu cầu phát hiện mũ bảo hiểm, một số hình ảnh nhất định là rất nhiều và hầu hết các hình ảnh đều bao gồm đủ tỷ lệ người đội mũ bảo hiểm. Thuật toán CV truyền thống yêu cầu một số lượng lớn các tính năng được trích xuất từ hình ảnh, chẳng hạn như rìa của mũ bảo hiểm và đầu người bằng cách sử dụng các hàm màu xám để chuyển hình ảnh thành màu đen trắng sâu và sử dụng Gaussian hoặc các phương pháp liên quan để tìm gradient của hình ảnh. Tuy nhiên, kể từ khi công nghệ học sâu trở nên phổ biến và được triển khai tốt trong những năm qua. Việc áp dụng mô hình học sâu trong CV đã được xác minh là tốt hơn tất cả so với các phương pháp truyền thống. Ví dụ: YOLO (bạn chỉ nhìn một lần) đã được sử dụng rộng rãi làm phương pháp phát hiện đối tượng gần đây vì độ chính xác, tốc độ và tính mạnh mẽ của nó trong việc phát hiện đối tượng đa thủy tinh. Phiên bản hiện tại của YOLO là V3. YOLOv3 cực kỳ nhanh chóng và chính xác. Trong mAP đo ở 0,5 IOU YOLOv3 ngang bằng với Mất tiêu cự nhưng nhanh hơn khoảng 4 lần. Hơn nữa, bạn có thể dễ dàng đánh đổi giữa tốc độ và độ chính xác chỉ bằng cách thay đổi kích thước của mô hình, không cần đào tạo lại! Hầu hết các nghiên cứu gần đây là về việc sửa đổi YOLO cho các mục đích khác nhau, nhiệm vụ khác nhau.
Có một ứng dụng khác về vấn đề đảm bảo an toàn cho mũ bảo hiểm, đó là sử dụng VR để nâng cao khả năng của mũ bảo hộ hiện tại, giúp người lao động nhận thức được tình huống làm việc ngay lập tức khi họ nhìn thấy. Một nhà cung cấp dịch vụ tên miền tuyệt vời là DAQRI (https://daqri.com/worksense/), người đang cân nhắc việc sử dụng AR và VR để giúp nhân viên tại chỗ hiểu được môi trường làm việc, giao tiếp thông qua mũ bảo hiểm để cộng tác với những người làm việc lại.
Cả hai giải pháp CV và VR đều yêu cầu khả năng phân tích video và phát hiện đối tượng mạnh mẽ, đặc biệt khi bạn xem xét một thị trường thích hợp, các đối tượng có thể hiếm và thưa thớt, điều này yêu cầu đào tạo mô hình đặc biệt.
Công nghệ mang lại lợi ích cho con người. Việc sử dụng CV để giám sát tự động camera quan sát giúp người lao động địa phương nắm bắt được nguy cơ tiềm ẩn, đồng thời giúp người quản lý kiểm soát người lao động tại chỗ. Nếu một số sự kiện tiềm năng được kích hoạt, các cảnh báo có thể được gửi đến các bên liên quan. Đối với việc áp dụng VR / AR, việc đào tạo công nhân có thể ít phức tạp hơn, tất cả các hoạt động làm việc có thể được ghi lại và giám sát bởi hệ thống phụ trợ.