Combinación de sistemas de cámaras de IA con advertencias de proximidad basadas en etiquetas: el futuro de la seguridad en las instalaciones
13 de junio de 2025
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8 minutos
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David Pérez, director ejecutivo de SensorZone y GKD
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David Pérez es director ejecutivo de GKD y SensorZone desde enero de 2021. Cuenta con más de 25 años de experiencia trabajando para multinacionales en sectores relacionados con la tecnología, la seguridad y los servicios. Conéctese con David en LinkedIn.
El creciente papel de las cámaras de IA en la construcción y la seguridad industrial
Los sistemas de cámaras impulsados por inteligencia artificial con detección de formas humanas se están adoptando cada vez más en sitios de construcción, residuos y reciclaje y manipulación de materiales. Según Mordor Intelligence, se espera que el mercado de la IA en la construcción crezca de 3.990 millones de dólares en 2024 a 11.850 millones de dólares en 2029.
Cuando se instalan y calibran correctamente, las cámaras de IA proporcionan una conciencia visual de 360 grados en tiempo real a los operadores de máquinas y ofrecen una potente inteligencia del sitio mediante el almacenamiento de imágenes de vídeo en la nube.
Sin embargo, a pesar de su promesa, los sistemas de cámaras con IA tienen limitaciones, especialmente en entornos complejos y de alto riesgo. Estas limitaciones se pueden mitigar de forma eficaz mediante la integración de sistemas de alerta de proximidad (PWS) basados en etiquetas.
Limitaciones clave de los sistemas de cámaras con IA
Si bien la tecnología de inteligencia artificial avanza, no es infalible. Algunos desafíos incluyen:
Puntos ciegos: Las cámaras pueden pasar por alto objetos o personas ocultas por el equipo, el terreno o cuando trabajan bajo tierra.
Interferencia ambiental: La precisión disminuye cuando la visibilidad es deficiente debido a la intemperie, el polvo, el humo o la poca luz. Por ejemplo, la precisión de la detección puede caer hasta el 87,27% en condiciones de lluvia.
Efectividad limitada en entornos dinámicos: Incluso en el entorno más predecible de los vehículos autónomos, las cámaras de IA solo reducen las colisiones primarias en un 94%. En las zonas de construcción que cambian rápidamente, el rendimiento podría ser peor.
Requisitos de mantenimiento: La limpieza y el mantenimiento regulares, especialmente debido al polvo o la suciedad, crean desafíos operativos y posibles riesgos de seguridad al trabajar en altura.
Alertas solo para operadores: Los sistemas de IA suelen notificar al operador de la máquina, lo que hace que sea el único responsable de reaccionar y evitar incidentes.
Cómo compensan los sistemas de alerta de proximidad basados en etiquetas, como SensorZone
El PWS basado en etiquetas utiliza transpondedores portátiles conectados a cascos o EPP. Estos sistemas ofrecen varios puntos fuertes:
Alta confiabilidad: Los TAG funcionan de manera uniforme en todas las condiciones y no se ven afectados por problemas de visibilidad o línea de visión. La precisión de detección supera el 99%.
Bajo mantenimiento: Los sistemas avanzados utilizan etiquetas TAG no recargables y de larga duración diseñadas para su uso durante varios años en entornos hostiles.
Alerta doble: Tanto el operador como el peatón reciben alertas cuando un usuario de un TAG entra en una zona de peligro, lo que promueve la responsabilidad compartida y un comportamiento más seguro.
Mantenimiento mínimo del sistema: Una vez instalados, estos sistemas son robustos y requieren poco mantenimiento.
Por qué un sistema híbrido AI+ TAG ofrece un rendimiento de seguridad sin precedentes
Una solución de seguridad híbrida que utiliza sistemas de IA y TAG ofrece una protección por niveles y un conocimiento de la situación sin igual:
Cubre tanto a personas con TAG como sin TAG: Las cámaras de IA pueden detectar a los peatones que no llevan etiquetas TAG (por ejemplo, miembros del público o subcontratistas), lo que añade una capa adicional de protección.
Información de datos única: Cada TAG tiene una identificación única, lo que permite el seguimiento y el análisis a lo largo del tiempo. Cuando se conecta a una plataforma, esto permite:
Recopilación de datos de seguridad para la capacitación y las mejoras de los procesos.
Mapas térmicos de la actividad de peatones y máquinas para identificar áreas de alto riesgo.
Correlación de eventos entre las alertas TAG y las imágenes de las cámaras, lo que brinda a los equipos de seguridad un contexto claro para las investigaciones.
Validación de vídeo mejorada: La superposición de vídeo con datos de movimiento de TAG mejora la precisión, proporciona verificación visual y reduce las falsas alarmas.
Análisis basados en la nube: Las plataformas integradas permiten obtener información en tiempo real, un diseño del sitio más inteligente y una respuesta más rápida a los incidentes.
Conclusión: la mejor estrategia de seguridad de su clase
En entornos peligrosos y de alto movimiento, como la construcción y el reciclaje, confiar en una sola tecnología puede no ser suficiente. Sin embargo, al combinar las cámaras de inteligencia artificial con los sistemas de alerta de proximidad basados en etiquetas, se crea una solución resistente de doble capa que:
Reduce los puntos ciegos y los falsos positivos
Comparte la responsabilidad de seguridad entre los trabajadores y los operadores
Proporciona información histórica y en tiempo real sobre el comportamiento del sitio
Ayuda a impulsar la mejora continua a través de datos de seguridad procesables
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