借力AI视觉系统，聚焦叉车行人安全的未来

随着电子商务的快速增长，目前叉车操作员的劳动力缺口已达25%。不断增长的商务需求使仓库变得更大，并使他们更靠近城市中心。目前大多数仓库仍然是依赖“人工操作的常规叉车”（尤其搬运大型货物时）。熟练司机的短缺，使得新手司机不断涌入填补这一空缺，加之赶工期的压力，就成为导致叉车事故的主要原因。

据相关统计数据显示，43%的叉车事故涉及到司机以外的人，其中80%甚至不是同事或主管。如何提高叉车搬运场所的行人安全？分析事故原因、事故预防状态、以及研究未来的解决方案就变得十分必要。

行人事故的常见原因

叉车行人事故主要有三类：

1、驾驶员造成的事故。可由多种因素引起，包括注意力不集中、导致反应时间缓慢的疲劳、分心驾驶(如使用手机)以及培训不足。

2、环境因素。如标识、警告信号和安全标志等安全装置不足。

3、行人自身的粗心行为。比如在叉车的危险范围内行走时看手机或聊天，也可能导致碰撞。

行人事故预防现状

公司会采取各种方法，让叉车司机更注意行人，让行人更容易看到叉车。对司机来说，有班次和强制休息的时间限制，以避免疲劳，以及标准操作规程，培训课程，并警告在驾驶时要格外小心附近的人。

环境安全方法包括指定安全区，建立物理屏障分隔叉车和行人，以及在十字路口安装镜子。叉车上安装的倒车警报器和灯也可以在车辆靠近时吸引人们的注意。

以上这些措施能够减少行人碰撞的事故率，但仍有较大的改善空间。这些措施都是被动的预防，当事故即将发生前，司机无法提前获知预防事故的警报。

例如，对标准操作规程的持续提醒可能有助于将安全放在首位，但仍可能被误解，仅部分遵守，或完全忽略现场司机。除此之外，一层又一层的警告和提醒可能会让司机难以记住，或者只是成为背景噪音。理想情况下，我们需要一种更有效的方式，在司机最需要的时候及时发出预警，预防碰撞事故的发生。

AI视觉助力行人安全的未来发展

技术驱动的安全解决方案可以通过提供碰撞警报和收集数据来识别潜在的危险驾驶行为和需要解决的环境因素，从而减少行人事故。

近距离传感器的安装是一个很好的例子，展示了如何利用技术来实现这一目标。顾名思义，这种传感器利用磁场或超宽带来探测移动设备、固定物体或人之间的距离。

这些系统已经可用，并使用放置在仓库周围的传感器来标记某些区域为安全区域，叉车和人员不能同时到达的区域，速度警告区域，人员和其他地方区域等等。目前面临的主要困难是，当定义数百个对象之间的交互规则时，设置可能会变得复杂，需要大量的规划。此外，必须能够监测和确保所有人员都佩戴传感器“身份标签”，因为没有传感器，检测系统就看不到他们。

AI视觉是一种快速发展的技术，通过在叉车上安装系统和摄像头，企业可以超越现有行人检测方法的局限性，捕捉周围环境，并在检测到接近车辆的人时向司机发出警报。

AI视觉在预防行人事故方面有两大优势：

1、不需要任何人佩戴这种传感器“身份标签”。该系统一旦检测到任何进入叉车危险范围内的人，会立即发出声光预警，以便司机及时采取应对措施。

2、危险事故可以被记录下来。这让车队经理更容易确定事故发生的根本原因和确定保险责任及法律目的。AI视觉系统连接到云带来了更大的可能性，有助于车队经理分析具体事件，以及帮助了解叉车操作的环境，分析司机的行为，和他们需要解决环境安全的风险。

随着技术的成熟，云连接的AI视觉系统将使企业采取更加主动的方式，不仅可以防止行人事故，还可以提高叉车操作的整体安全性。欢迎登陆威盛电子官网了解更多详情。

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