為什麼頭盔合規性很重要

在工廠、建築工地、礦山、公用事業和其他高風險環境中，頭部保護是基本要求，因為工人可能會暴露於如墜落物體、撞擊固定結構和（在某些工作場所）電擊等危險中。美國職業安全與健康管理局（OSHA）法規要求雇主確保工人在有可能因墜落物體而受傷的情況下佩戴防護頭盔，並在靠近裸露電導體工作時使用設計減少電擊危害的頭盔。

儘管有明確要求，但在大型場地、多個入口、換班和複雜工作流程中，頭盔合規性難以持續維持。依賴人工抽查既昂貴又不連貫，且往往偏向於可見區域。結果是，尤其在風險最高的區域，出現了一個可避免的安全缺口。

運作挑戰

大多數組織面臨相似的障礙：

• 規模與覆蓋：許多入口、走廊、生產線和戶外場地需要持續監控。
• 人力限制：警衛和主管無法隨時觀看每個攝影機的影像或巡邏每個區域。
• 動態條件：光照、天氣、灰塵、反光、個人防護裝備顏色差異及工人密度造成變異性。
• 事件回應：即使發現不合規，回應可能延遲或未被一致地記錄。

解決方案概述：基於AI的安全帽違規檢測

安全帽違規檢測使用深度學習影像模型來區分：

• 戴安全帽的人（合規）
• 未戴安全帽的人（不合規）

當系統檢測到在定義的風險區域內有人未戴安全帽時，能自動觸發警報並啟動響應流程，例如通知主管、在VMS中顯示彈出警報、發送手機通知或創建事件記錄。

此方法將安全帽合規從“手動抽樣過程”轉變為一種持續、一致且可審核的安全控制。

運作原理

典型的檢測流程包括：

影像擷取
攝影機在目標區域（例如入口門、產線、限制區域邊界）捕捉即時影像。

人員檢測
AI識別場景中的人形並短暫追蹤以減少重複警報。

安全帽分類
在頭部/上半身區域，AI分類安全帽的存在。有些系統還支持可配置的規則以避免誤報（例如，最小人員尺寸、停留時間、方向）。

規則評估（區域 時間 邏輯）
只有當人員在配置的檢測區域（風險區域）內並符合事件條件（例如，“無安全帽1-2秒”）時，事件才會觸發。

警報與證據捕捉
平台生成警報，書籤標記片段，捕捉快照，並記錄元數據以供後續調查和合規報告。

推薦部署位置

頭盔偵測在行為可以立即得到糾正且風險最大的地方提供最高價值：

• PPE 必需區域的入口（旋轉門、門、閘門）
• 高風險生產單元（機械、起重區域、吊車）
• 建築工作面（鷹架存取、材料升降機區域）
• 採礦和重型設備區域（車輛互動區域、坑口入口點）

攝影機和場景設計指南

為了提高準確性並減少誤報：

攝影機擺放

• 調整到能清晰看到頭部的位置（避免極端的俯視角度，這會遮蔽頭盔邊緣）。
• 使用適當的安裝高度和傾斜角度，以便在可行的情況下顯示面部/頭盔。
• 保持偵測區域在一致的距離範圍內（避免讓人顯得過小）。

照明

• 確保充足的照明；逆光和眩光會遮蔽頭盔輪廓。
• 在存在強烈對比的地方（如門口、戶外陽光），使用寬動態範圍功能。

視野

• 盡量避免過於寬廣的場景；頭盔偵測需要頭部區域有足夠的像素密度。
• 對於非常大的區域，使用多台攝影機並定義較小的風險區域。

遮擋管理

• 在擁擠的走道中，考慮多個視角或在遮擋較少的關鍵點（如門口/閘門）進行偵測。

解決方案

幾款ACTi的ZNR系列AI驅動NVR伺服器支援內建的安全帽違規偵測功能。攝影機的影像流傳輸到NVR，NVR將檢測遺失的安全帽並警告操作員。