在工业环境中工作一直很危险，工厂经理努力寻找最佳解决方案以最大程度地减少伤亡。其目的是减少危险、管理风险和预防事故。相关立法强制执行了许多规章制度，但这些规章制度大多源于过去的错误，不足以避免未来的不幸。使用物联网传感器可以为算法提供实时数据，并允许它在现场做出决策。例如，如果传感器检测到气体泄漏、温度升高或湿度过大，工作可能会立即停止，或者至少会通知现场经理。这些类型的决策是确定性的，对未来知之甚少。另一种创造更安全环境的方法是利用计算机和机器学习的力量。通过创建不同的场景，该算法可以感知安全与不安全之间的区别。计算机视觉功能机器视觉的进步意味着算法现在可以识别物体、边缘和速度。随着处理能力(GPU)、传感器和独立交付系统（例如机器人和无人机）的进步，我们现在拥有创建完全自动化且比人类更快的最先进安全程序所需的所有要素同行更好。计算机视觉力求有效地复制人眼，具有大脑区分不同物体或情况的能力。在工业环境中使用此设备可以预防和减少事故。工业安全领域和解决方案Safeopedia(https://www.safeopedia.com/definition/1052/industrial-safety)是一个专门的网络资源，它定义了一系列主题作为工业安全的一部分。我们将讨论计算机视觉为每个问题提供的可能解决方案。过程和生产安全大多数生产设施已经安装了闭路电视系统。计算机视觉算法可以使用这种实时馈送来检测异常。例如，在某些区域，由于移动部件或其他危险，不允许工人进入。如果通过现场录像发现这一点，则可以停止整个过程。机器视觉可以控制各种或不同的设备，从而使生产过程自动化。这提高了效率并使工作场所更安全，因为它消除了人们在危险区域的需要。例如，通过使用条形码，可以根据最终目的地对产品进行分类或包装，而无需人工干预。生产线上可安装物料防伪自动扫描仪。它可以识别原材料中的任何缺陷，例如划痕、油漆涂层不均匀，甚至是肉眼看不见但可能对最终产品造成灾难的小缺陷。更重要的是，物联网设备能够以手动质量控制器无法实现的速度执行此操作。InDataLabs的计算机视觉专家描述了多对象检测如何使同一对象的不同部分的过程准确、快速。消防安全热和烟雾传感器已成为所有工业环境中标准安全设备的一部分。这些可以通过红外摄像机等预防措施加以补充。例如，如果设备过热并着火，可以在红外摄像机上看到并在它成为危险之前停止。电气安全使用物联网传感器是确保所有电路正常运行的一种廉价且有效的方法。可采集张力、电压、焦耳效应等数据，防止因过充、断电甚至短路引起的火灾。计算机视觉可以处理来自电路的各种不同信号并检测异常活动。建筑、工作场所和环境安全安装在无人机或其他类型的自动驾驶车辆上的高分辨率传感器可以扫描周边并检测任何结构变化。这在煤矿、盐矿或石油开采现场等高压力环境中尤为重要，在这些环境中，任何突然的变化都可能导致生命损失或环境危害。分割环境并将每个部分与预定义的“好”模型进行比较。通过识别差异，计算机可以帮助评估是否存在真正的危险。所有智能传感器系统通用的一般安全性已经在一些地区使用，例如中国，政府使用面部识别系统来实现一般安全性。这个想法可以在生产工厂中复制，以消除对访问徽章的需要。与传统的门禁卡或钥匙相比，生物识别测量的精度更高。如果数据是在现场处理的，则此解决方案效果最佳。具有挑战性当然，这样的努力会带来一些问题。首先，传感器必须处于良好状态并且相互兼容并且与整个系统兼容。持续安装、连接和校准它们以确保平稳运行的工作不容忽视。其次，通过处理单元发送的数据量非常大，这意味着系统应该为网络流量做准备，或者想办法在本地处理一些信息，只发送结果以供进一步分析。最后，存储的图像与现实之间可能存在细微差异。系统的容差应设置得足够低以正确分类对象，并设置得足够高以区分可接受的情况和危险的情况。未来方向目前，计算机视觉算法大多是确定性的、有限的，但应用广泛。想象一下机器学习将带来的进步。它会告诉系统要寻找什么，并让它从过去的经验中学习，就像QA工程师在工作中所做的那样。在初始训练阶段和现场校准之后，它将能够提供额外的功能，例如人脸检测。从各种传感器收集数据并检测相关危害的风险是另一个潜在方向。
