Amazon Rekognition 工作場所安全

自動化個人防護設備 (PPE) 偵測,以改進工作場所安全實務

每個工作場所都可能存在不同形式的安全隱患:銳利的邊緣、掉落的物體、飛濺的火花、化學物品、噪音和其他潛在危險情況。職業安全與健康管理局 (OSHA) 和 歐洲執委會等安全監管機構常常會要求企業提供個人防護設備 (PPE) 給員工和客戶,並確保他們有確實配戴,以免其遭遇危險而受傷。在製造業、食品加工業、化學產業、醫療保健業、能源業和物流業等產業中,改善工作場所安全通常是其要務。此外,由於 COVID-19 疫情的爆發,在公共場所配戴 PPE 也變得格外重要,因為這麼做可以抑制病毒的傳播。不過,即使眾人已盡力遵照 PPE 指導方針的規定來行事,但有時難免會忘了配戴 PPE,或不知道其目前所在的地方有此規定。這讓他們有可能暴露在安全風險之中,並讓企業觸犯法律合規問題。大部分企業目前仰賴現場主管或監督員來個別檢查和提醒指定區域內的所有人配戴 PPE,但這種方式在大規模執行時會面臨不可靠、效果差,或缺乏經濟效益等問題。

透過 Amazon Rekognition PPE 偵測,客戶可以分析每個位置的內部部署攝影機所拍攝到的影像,自動偵測影像中的人是否有配戴規定的 PPE,例如口罩、手套和頭套。透過這些 PPE 偵測結果,客戶可以及時觸發警報或通知,提醒影像中的人在進入或待在危險區域時要配戴 PPE,以確保眾人的安全。客戶也可以彙總 PPE 偵測結果並按照時間和地點來分析,以找出要如何改善安全警報和培訓方法,或是產生報告以供法規稽核使用。更重要的是,這項功能不會執行臉部分析或比較,也無法對偵測到的人進行識別,或比對他們的身分。

優勢

大規模地自動偵測 PPE

透過自動化的 PPE 偵測來強化手動檢查機制。分析每個內部部署位置的攝影機所拍攝到的影像,偵測員工和客戶是否有配戴規定的 PPE。

減少人為和財務方面的風險

及時對未配戴 PPE 的員工和客戶發出警示或通知,以防止人為疏失並改善眾人的安全。保留 PPE 偵測記錄以符合職業安全法規的規定,並降低懲處或罰款風險。

改善安全實務

依不同地點和廠房來儲存和分析 PPE 偵測結果,按優先順序設置其他危險警告牌或進行安全訓練。使用 AWS Glue、Amazon Athena 和 Amazon QuickSight 來產生詳細的 PPE 偵測報告。

特色

每個影像的快速摘要

只要提供所規定防護設備 (例如口罩或口罩與頭套) 的清單和可信度的最低閾值 (例如 80%),就能收到影像中「有配戴規定 PPE 的人」、「沒有配戴規定 PPE 的人」和「無法判別的人」的整合摘要清單。這能讓您不必為了獲得整體計數或為了深入檢視影像中的人員參考資料,而撰寫大量的程式碼。

PPE 配戴預測

只偵測影像中是否有 PPE 並沒多大用處。重要的是偵測客戶或員工是否有配戴 PPE。透過 Amazon Rekognition PPE 偵測,您可以得知防護設備是否有覆蓋對應的身體部位。例如,鼻子是否有口罩覆蓋、頭上是否有頭套覆蓋,以及手上是否有手套覆蓋。這可協助您篩選出所偵測到 PPE 不在該人員身上正確對應部位的情形。

每一人員的詳細資料

獲得完整精確的分析回應,包括人員偵測可信度和週框方塊 (每個影像最多 15 個人)、身體部位偵測可信度、防護設備偵測可信度和週框方塊,以及覆蓋身體部位偵測布林值和可信度。此功能提供的高資料粒度和彈性,能讓您根據每個身體部位、防護設備或覆蓋身體部位信賴度分數,套用企業專屬的影像註解或通知規則。

自訂 PPE 偵測

如果您必須偵測口罩、頭套和手套以外的 PPE,不妨使用 Amazon Rekognition 自訂標籤來偵測反光背心、安全護目鏡,或您的工作場所提供的其他 PPE。只要上傳已加上標籤的影像,就能訓練您的自訂機器學習模型並開始偵測,無需具備 ML 專業知識。 瀏覽自訂 PPE 偵測 github 儲存庫以進一步了解

客戶

Omlet (Mobisocial)
「我們的首要任務是為學生和教職員提供安全的環境。面對 COVID-19 的挑戰,我們需要解決方案來提升教室和校園的安全程度,讓學校的職員能夠有效地檢查學生和老師是否有戴上口罩。使用 Amazon Rekognition PPE 偵測功能之後,我們就像有了能夠監視範圍涵蓋整個校園的『虛擬健康安全主任』,不僅能準確地識別校園、學院大樓和教室入口的全體師生是否戴上口罩,還會在有人脫下口罩時貼心地提醒他們戴上。Amazon Rekognition PPE 讓我們能夠輕鬆地開始使用預先訓練好的 PPE 偵測模型,為我們省下寶貴的時間和金錢,不必收集、標記和訓練我們自己的模型,就能在各種環境下運作。」

香港專業教育學院 (李惠利分校) IT 部門資深講師 Cyrus Wong

Omlet (Mobisocial)
「在這個我們努力想要為客戶安全地外送食物的艱困時刻,Amazon Rekognition PPE 偵測功能解決了我們面臨的其中一項重大挑戰。藉由在我們的外送行動應用程式中使用這項技術,我們現在可以自動檢查外送員工,確保他們從廚房接單和遞送食物時都戴上面罩。我們具有 PPE 偵測功能的新版遞送應用程式目前還是測試版,其可以進一步實現我們對於食物安全標準的承諾。」

Rebel Foods 技術長 Amit Gupta

Omlet (Mobisocial)
「Amazon Rekognition PPE 偵測功能所提供的準確性比我們測試過的其他系統高上許多。我們在零售業、營造業和物流業內需要工作場所安全解決方案的客戶都在向我們要求導入 PPE 偵測功能,而 Amazon Rekognition PPE 偵測功能讓我們得以將此功能插入到我們的應用程式程式碼,且直接立即可用。」

Videoloft 執行長 James West

Omlet (Mobisocial)
「我們在零售業、工業和智慧城市產業的客戶非常高興 Amazon Rekognition 能夠推出新的自動化 PPE 偵測功能,因為這項功能可協助他們遵守健康安全準則,並快速應對安全挑戰。VXG 利用 Amazon Rekognition 來專門為這些組織的特定需求量身打造自訂的整體解決方案,能夠擴展和連結成千上萬的攝影機,並建立符合 PPE 規範的事件或警示。」

VXG 共同創辦人兼執行長 Yaro Lisitsyn

合作夥伴

Omlet (Mobisocial)
「Amazon Rekognition 的 PPE 偵測是一款能促進員工安全的強大工具,且能隨時整合到現有的影片串流工作負載中,從而提供更多的洞見和商業價值。這讓我們能夠更有效且更快地幫助客戶識別 PPE 違規情況,並針對要如何改善安全作業提供意見回饋。」

TensorIoT 業務開發主管 Charles Burden

CBS
「藉由 Amazon Rekognition PPE 偵測這項新服務,我們能夠快速地在『Workwatch』內新增和推出額外的安全和政策合規功能。Workwatch 是我們為企業推出的重返工作崗位解決方案,目的是協助企業能夠讓客戶和員工安全地回到其營業場所。」

ThingLogix 執行長 Carl Krupitzer

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