安全帽和高能见度背心
在配置的摄像机区域内实时评估。
COLT AI · 职业健康与安全
职业健康与安全
将个人防护装备、危险区域和行人叉车风险转化为事件。
操作问题
不断变化的现场条件使得持续了解个人防护装备和安全路线规则变得困难。
柯尔特人工智能方法
摄像头区域、人行道和设备风险区域按照单独的规则进行评估，然后发送给相关团队。
Colt AI 检测到什么？
进入危险区域
在配置的摄像机区域内实时评估。
人行道合规性
在配置的摄像机区域内实时评估。
叉车-行人风险
在配置的摄像机区域内实时评估。
不安全的姿势和行为
在配置的摄像机区域内实时评估。
COLT AI · PPE / OHS
探索 OHS 场景
四个摄像头视角显示现实现场环境中的个人防护装备合规性、人行道使用和叉车人类风险。
多个个人防护装备警报
在繁忙的生产车间中进行的个人追踪，确认安全帽和高能见度背心丢失，变成了事件。
01 / 04
安全个人防护装备合规性
安全帽和背心违规
驾驶员警报抑制
走道区域区分
从规则到事件记录
01相机区
02检测与跟踪
03规则评估
04带时间戳的事件
05团队通知
行动与管理
事件、证据和通知合二为一
相机和区域规则在 Web 仪表板中进行管理。事件通过摄像机、区域、时间、类型和视觉证据进行记录。通知行为由团队和角色配置。
部署架构
已针对您的站点进行配置。
摄像机数量、网络拓扑、延迟需求和组织数据策略一起评估。 Colt AI 并不是纯云解决方案。
本地部署
- 加工地点
- 在组织的物理服务器基础设施上
- 适用场景
- 集中式摄像头拓扑和严格的数据策略
- 数据方法
- 视频和事件数据可以保留在组织边界内
边缘
- 加工地点
- 在靠近现场或摄像机组的处理单元上
- 适用场景
- 分布式站点和本地决策要求
- 数据方法
- 允许现场处理原始视频
混合动力
- 加工地点
- 跨边缘处理和中央管理层
- 适用场景
- 多站点和混合网络架构
- 数据方法
- 数据流根据组织策略分离
所需的处理基础设施是围绕主动摄像头、启用的人工智能模块和现场要求而设计的。
FAQ
常见问题解答
有关相机兼容性、配置和项目架构的基本问题。
01通知是如何发送的？+
根据配置可以使用网络、移动和电子邮件渠道。
02安全帽和高能见度背心是否可以通过单独的规则进行监控？+
是的。 PPE类型、摄像机区域和事件条件可以针对项目场景单独配置。
03它会向叉车司机发出行人警报吗？+
驾驶员和行人场景可以使用单独的规则，并围绕车辆、人行道和风险区域配置警报逻辑。
04可以检测到人行道外的移动吗？+
可以使用摄像机视图中配置的安全路径和外部区域来评估路线合规性。
05安全事件可以追溯报告吗？+
可以使用摄像机、区域、事件类型和时间过滤器来查看带时间戳的事件并将其包含在报告中。