コンピュータビジョンと生成 AI を活用した安全モニタリングの自動化

この記事では、固定カメラネットワークを使用して、実時かつほぼリアルタイムで運用環境をモニタリングし、潜在的な安全上の危害を検出するとともに、物体の床面投影と床マークとの間の関係をキャプチャするソリューションについて説明します。本稿では、配送センターの導入事例を通じてこのアプローチを示しましたが、その背後にあるアーキテクチャは業界に広く適用可能です。私たちは、アーキテクチャ上の判断、数百のサイトへの拡張のための戦略、現場のオンボーディング時間の削減、生成 AI ツール（例：GLIGEN）を利用した合成データの生成、および克服した他の重要な技術的障壁について探求します。

This post describes a solution that uses fixed camera networks to monitor operational environments in near real-time, detecting potential safety hazards while capturing object floor projections and their relationships to floor markings. While we illustrate the approach through distribution center deployment examples, the underlying architecture applies broadly across industries. We explore the architectural decisions, strategies for scaling to hundreds of sites, reducing site onboarding time, synthetic data generation using generative AI tools like GLIGEN, and other critical technical hurdles we overcame.