创建更安全环境的另一种方法是使用计算机和机器学习。通过创建不同的场景，该算法可以感知安全的环境和不安全的环境之间的差别。接下来我们将讨论计算机视觉为工业安全的每个区域提供的解决方案。工业智能相机
机器视觉可以控制各种不同设备的自动化生产过程，从而避免了工作人员进入危险区域。在提高了工作效率的同时，使工作场所更安全。例如，通过使用条形码，设备可以根据产品的最终输送地对产品进行分类或包装，而无需人工操作员。
材料安全
自动扫描仪可以识别产品的任何缺陷，如划痕，不均匀的油漆涂层，甚至是肉眼逃脱的小缺陷。 更重要的是，物联网设备可以以手动质量控制器无法实现的速度完成此任务。 InData实验室的计算机视觉专家描述了多个物体检测时如何使该设备对同一物体的不同部分准确快速的检测。
消防安全
热和烟雾传感器已经成为所有工业安全设备标准的一部分。如红外摄像机，它可以对设备进行监测，在设备过热酿成火灾前阻止危险发生。
电气安全
使用物联网传感器是确保所有电路正常运行的成本低而有效的方法。这些传感器可以收集有关张力，电压，焦耳效应的数据，并防止由于短路引起的过度充电，停电甚至火灾。 计算机视觉可以处理来自电路的各种不同信号并检测异常情况。
工作场所的环境安全
安装在无人机或其他类型自动驾驶车辆上的高分辨率传感器可以扫描周边环境并检测任何结构变化状况。 这在煤矿，盐矿或石油开采场所等高压力环境中尤其重要，任何因素的突然变化都可能导致生命威胁或环境危害。
环境是分段的，每个部分都与预定义的模型进行比较。通过识别差异，计算机视觉可以评估工作场所是否存在危险。
普遍安全
智能传感器系统已经在一些地区使用，例如中国，政府使用面部识别系统来保证公众安全。 与传统的访问卡或钥匙相比，生物识别措施具有更高的精确度。 其实这个方法也可以在工厂中应用。
物联网传感器可以为算法提供实时更新的数据，并允许设备在现场做出决策。 例如，如果传感器检测到气体泄漏，温度升高或过高的湿度，会立即停止工作或通知楼层管理员。 这些类型的决策具有确定性，并对工业安全性提供不少建设性意见。
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