Amazon Rekognition を活用した職場の安全性

PPE 検出を自動化して職場の安全慣行を改善

Amazon Rekognition Workplace Safety を利用すべき理由

安全上の問題は、鋭い縁、落下物、飛火、化学物質、騒音、その他の潜在的に危険な状況など、さまざまな形ですべての職場に存在する可能性があります。Occupational Safety and Health Administration (OSHA) や European Commission などの安全規制当局は、多くの場合、企業に対して、個人用保護具 (PPE) を提供し、それらを使用させることにより、従業員と顧客を怪我の原因となり得る危険から保護することを要求しています。製造、食品加工、化学、ヘルスケア、エネルギー、物流などのいくつかの業界では通常、職場の安全性を高めることが最優先事項となっています。さらに、新型コロナウイルス (COVID-19) の感染拡大を受けて、公共の場所で PPE を着用することは、ウイルスが蔓延しないようにするために重要となっています。しかし、人々が PPE ガイドラインに従うために最善を尽くしたとしても、PPE の着用をうっかり忘れたり、自分がいる場所で着用が求められていることに気づかなかったりすることがあります。これは、安全性を潜在的なリスクにさらし、企業を規制コンプライアンスの問題に直面させる恐れがあります。今日、企業は、現場の監督者または管理者をして、指定エリアにいるすべての人々が PPE を着用していることを確認させ、その注意喚起を行わせています。この方法は、規模が大きい場合には、信頼性が低く、非効率的で、コスト効率も高くありません。

Amazon Rekognition の PPE 検出を使用すると、お客様はあらゆる拠点のオンプレミスカメラからの画像を分析して、画像内の人がフェイスカバー、ハンドカバー、ヘッドカバーなどの必要な PPE を着用しているかどうかを自動的に検出できます。このような PPE 検出結果を使用して、お客様はタイムリーなアラームまたは通知をトリガーして、危険な場所に行く前または危険な場所にいる間に PPE を着用するように注意喚起し、全員の安全を向上または維持できます。また、PPE の検出結果を集約し、時間と場所ごとに分析して、安全上の警告やトレーニングの実践を改善する方法を特定したり、規制監査中に使用するレポートを生成したりもできます。ただし、この機能は顔分析や顔比較を行うものではないため、検出された人の特定や ID との照合はできません。

Amazon Rekognition Workplace Safety の利点

自動化された PPE 検出を使用して手動チェックを強化します。オンプレミスのすべての現場のカメラから取得した画像を分析し、従業員や顧客が必要な場所で PPE を着用しているかを検出します。

従業員や顧客に PPE を着用していないことをタイムリーに警告または通知し、小さなミスを防いで全員の安全性を向上させます。PPE 検出記録を保持し、労働安全規則を遵守して、罰則や罰金のリスクを低減します。

異なる現場やプラントごとに PPE 検出結果を保存および分析して、危険警告標識や安全対策トレーニングを追加する優先度を決めます。AWS Glue、Amazon Athena、および Amazon QuickSight を使用して、詳細な PPE 検出レポートを作成します。

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全般

全般

必要な防護具のリスト (例: フェイスカバー、フェイスカバーとヘッドカバー) と最小信頼しきい値 (80% など) を指定するだけで、画像内で必要な PPE を着用している人、必要な PPE を着用していない人、および不明な人の要約を受け取ることができます。これにより、総数の把握のために作成しなければならないコード量や、画像内で人物リファレンスを見つけてさらにドリルダウンするためのコードが減ります。

単に画像内に PPE があることを検出するだけでは、あまり有用ではありません。重要なのは、その PPE が顧客や従業員によって着用されているかを検出することです。Amazon Rekognition PPE 検出を使用すると、防護具が身体の対応する部分に着用されているかを予測できます。例えば、鼻がフェイスカバーで覆われているか、頭がヘッドカバーで覆われているか、手がハンドカバーで覆われているか、などです。これにより、検出された PPE のうち、人物の適切な部位に着用されていないものを絞り込むことができます。

人物の検出信頼度およびバウンディングボックス (画像ごとに最大 15 人)、部位検出信頼度、防護具検出信頼度およびバウンディングボックス、coversbodypart 検出ブール値および信頼度を含む、完全に忠実な分析応答が返されます。これにより、各部位、防護具、または coversbodypart の信頼度スコアに基づいたビジネス固有の画像注釈や通知ルールを適用する精密性と柔軟性が得られます。

フェイスカバー、ヘッドカバー、ハンドカバー以外の PPE を検出する必要がある場合は、Amazon Rekognition カスタムラベルを使用して、高視認性ベスト、安全ゴーグル、その他お客様独自の環境で使用されている PPE を検出できます。カスタム機械学習モデルのトレーニング用にラベル付けした画像をアップロードし、検出を開始するだけです。機械学習の専門知識は必要ありません。 詳細については、カスタム PPE 検出の GitHub リポジトリにアクセスしてください。

ユースケース

個人が特定の作業エリアに入ったかどうかを自動的に検出します。Amazon Rekognition Custom Labels を利用して、業務に固有の PPE を正しく着用しているかどうかを検出します。

PPE 分析をグループに拡張して、PPE を着用しているかどうか、正しく着用しているかどうかを判断します。Amazon Rekognition を利用して社会的距離を検証します。

PPE 分析と利点を小売店やオフィスにもたらします。

お客様

  • IVE

    学生、教師、スタッフに安全な環境を提供するのが、当社の最優先事項の 1 つです。新型コロナウイルス感染症による試練の中で、学生や教師がマスクを着用しているかをスタッフが簡単にチェックできて、教室やキャンパスでより安全に過ごせるようにするソリューションが必要でした。Amazon Rekognition PPE 検出を使用することで、キャンパス全体をカバーする Virtual Health and Safety Officer を構築できました。教職員や学生がキャンパス、研究所、教室の入口でマスクを着用していればそれを正確に識別できます。また、マスクを外した場合は再着用するようにフレンドリーな方法で促します。Amazon Rekognition PPE を利用することで、事前トレーニング済みの PPE 検出モデルの使用を非常に簡単に開始できました。これがなければ、さまざまな環境で機能する独自のモデルを収集、ラベル付け、トレーニングするために、貴重な時間と費用を費やしていたことでしょう。

  • Rebel Foods

    Amazon Rekognition の PPE 検出機能は、お客様に安全に食品を届けるために尽力しているこの困難なときにおける大きな課題の 1 つを解決してくれました。このテクノロジーを配送用モバイルアプリケーションに使用することで、食品配送の従業員がキッチンから注文品を受け取って配送する際に、マスクを着用しているかどうかを自動的に確認できるようになりました。PPE 検出機能を備えた新しいバージョンの配送アプリケーションは、現在はベータ版ですが、食品安全基準への当社の取り組みをさらに前進させるものです。

  • VXG

    小売業、製造業、スマートシティの当社のクライアントは、Amazon Rekognition の新しい自動 PPE 検出機能に高揚感を憶えています。この機能は、衛生および安全のガイドラインを守り、安全性が脅かされたときに速やかに対応するのに役立つためです。VXG は、Amazon Rekognition を活用して、各組織固有のニーズに合わせた総合的でカスタマイズされたソリューションを提供しています。スケールし、何万台ものカメラを接続して、PPE コンプライアンスに応じたイベント/アラートを作成する機能を備えています。

    VXG、 共同設立者兼 CEO、Yaro Lisitsyn 氏
  • TensorIoT

    Amazon Rekognition を使用した PPE 検出は、従業員の安全を促進する貴重なツールを提供します。既存の動画ストリーミングワークロードにすぐに統合して、さらなるインサイトとビジネス価値を得ることができます。これにより、当社は、お客様が PPE 違反を識別し、フィードバックを提供して安全なオペレーションを改善できるよう、より良く、より迅速にサポートできます。

    TensorIoT、事業開発責任者、Charles Burden 氏
  • ThingLogix

    新しい Amazon Rekognition PPE 検出を活用することで、当社のビジネス用業務再開ソリューションである「Workwatch」内で、安全とポリシーのさらなるコンプライアンス機能を迅速に追加してリリースできました。このソリューションは、お客様と従業員が自分たちの職場に安全に戻れるようにすることを目的としています。

    ThingLogix、CEO、Carl Krupitzer 氏