Imagem de abertura: Solar Technicians Carrying a Solar Panel, by Los Muertos Crew, via Pexels
Sumário
A segurança do trabalho representa um desafio significativo para empresas e trabalhadores no Brasil. Em 2023, foram registrados 499.955 acidentes de trabalho, incluindo 2.888 casos fatais. Essas estatísticas alarmantes não somente refletem a perda de vidas e o sofrimento humano, mas também têm um impacto econômico substancial. Estima-se que o Brasil perca cerca de 4% do seu PIB anualmente devido a acidentes e doenças relacionadas ao trabalho, entre custos com afastamento, processos trabalhistas e outros, equivalendo a aproximadamente R$ 468 bilhões em 2024.
A prevenção de acidentes é crucial e obrigatória. Os empregadores têm a responsabilidade legal de garantir um ambiente de trabalho seguro, cumprindo normas de segurança, fornecendo equipamentos de proteção adequados e implementando programas de gerenciamento de riscos. No entanto, enfrentam desafios como a necessidade de monitoramento constante, identificação precoce de riscos e implementação de medidas preventivas eficazes.
É nesse contexto que a visão computacional emerge como uma aliada poderosa na segurança do trabalho. Esta tecnologia oferece a capacidade de analisar imagens e vídeos em tempo real, identificando potenciais riscos e comportamentos perigosos antes que resultem em acidentes.
Ao superar as limitações da supervisão humana, a visão computacional pode proporcionar uma vigilância contínua e precisa, auxiliando na criação de ambientes de trabalho mais seguros e na redução significativa de acidentes e suas consequências devastadoras.
Entendendo o que é visão computacional
A visão computacional é um campo da inteligência artificial que permite que máquinas interpretem e compreendam o mundo visual similarmente aos seres humanos. Utilizando câmeras, algoritmos sofisticados e técnicas de aprendizado de máquina, a visão computacional permite que sistemas computacionais capturem, processem, analisem e extraiam significado de imagens e vídeos.
O processo envolve geralmente a captura de imagens por uma câmera, o processamento digital dessas imagens e a análise usando redes neurais convolucionais (Convolutional Neural Network, CNNs), que conseguem extrair características relevantes como bordas e formas. À medida que os modelos são treinados com conjuntos de dados extensos, eles se tornam cada vez mais precisos na identificação e classificação de objetos em novas imagens.
Benefícios da visão computacional na segurança do trabalho
A implementação da visão computacional oferece diversos benefícios para empresas. Ela permite a automação de tarefas visuais repetitivas, liberando colaboradores para funções mais estratégicas. Além disso, facilita a tomada de decisões em tempo real em situações críticas, como segurança pública. A redução de custos operacionais é outro ponto positivo, ao substituir a necessidade de supervisão humana em certos processos.
A melhoria na segurança também é significativa, através da previsão de comportamentos suspeitos e identificação de riscos. Isso resulta em um aumento da eficiência e produtividade em diversos setores industriais, além de reduzir erros humanos em processos de inspeção e controle de qualidade.
Casos de uso: visão computacional aplicada à segurança do trabalho
A visão computacional pode ser aplicada de várias maneiras para melhorar a segurança no trabalho. Por exemplo, sistemas de visão computacional baseado em Edge AI, como o AIOS da dtLabs, podem monitorar o uso correto de Equipamentos de Proteção Individual (EPIs) em ambientes de trabalho. Câmeras e algoritmos avançados rodando em dispositivos de Edge AI analisam em tempo real se os trabalhadores estão utilizando os EPIs adequados, como capacetes, óculos de proteção e luvas. Isso permite intervenções imediatas em caso de não conformidade, reduzindo riscos de acidentes e garantindo o cumprimento das normas de segurança.
Além disso, a visão computacional pode ser usada para detectar quedas em tempo real. Modelos treinados para identificar padrões de movimento anormais associados a quedas são particularmente úteis, permitindo uma resposta rápida em casos de emergência e ajudando a salvar vidas.
Outro caso de uso importante é a detecção de fogo e fumaça. Câmeras equipadas com sensores infravermelhos e ópticos, combinadas com algoritmos de visão computacional, podem detectar precocemente sinais de fogo e fumaça, mesmo em condições de baixa luminosidade ou a grandes distâncias. Isso permite a geração de um alerta em tempo real, como uma notificação via WhatsApp, acionamento de uma sirene ou criação de um ticket em um dashboard Kanban, levando a uma resposta mais rápida a incidentes, reduzindo potenciais danos e aumentando a segurança em ambientes industriais e comerciais.
das aplicações práticas da visão computacional.
A visão computacional também pode ser aplicada para monitorar áreas restritas ou de risco. Sistemas automatizados podem identificar e rastrear a presença de pessoas ou objetos em zonas não autorizadas, gerando alerta imediato para a equipe de segurança. Isso é particularmente útil em ambientes industriais, instalações de alta segurança ou áreas perigosas, onde o acesso não autorizado pode representar riscos significativos.
O controle de acesso com reconhecimento facial é outro exemplo de aplicação prática. Sistemas de controle de acesso baseados em reconhecimento facial utilizam câmeras e algoritmos avançados para identificar e autenticar indivíduos. Eles captam imagens faciais em tempo real, comparam com um banco de dados de pessoas autorizadas e permitem ou negam o acesso com base nos resultados da autenticação. Isso oferece uma solução de segurança mais robusta e conveniente em comparação com métodos tradicionais, como cartões de acesso ou senhas.
Por fim, a visão computacional pode ser empregada para monitorar e otimizar o fluxo de máquinas e pessoas em ambientes industriais. Câmeras estrategicamente posicionadas, combinadas com algoritmos de análise de movimento, podem rastrear o movimento de equipamentos e funcionários, identificar gargalos, analisar padrões de tráfego e sugerir melhorias na disposição do layout ou nos processos de trabalho. Isso contribui para aumentar a eficiência operacional e reduzir riscos de acidentes em ambientes de produção.
Conclusão
A visão computacional representa um avanço significativo na busca por ambientes de trabalho mais seguros e eficientes. Ao integrar esta tecnologia aos sistemas de segurança existentes, as empresas podem criar uma camada adicional de proteção que opera de forma contínua e precisa, superando muitas das limitações inerentes à supervisão humana.
A implementação da visão computacional não somente ajuda a prevenir acidentes e reduzir riscos, mas também oferece benefícios tangíveis em termos de produtividade e economia. Com a capacidade de detectar situações de perigo em tempo real, desde o uso inadequado de EPIs até a presença de fumaça ou fogo, esta tecnologia permite uma resposta mais rápida e eficaz a potenciais ameaças.
Além disso, a visão computacional pode contribuir para uma mudança cultural nas organizações, promovendo uma maior consciência sobre segurança entre os funcionários. Ao saber que estão sendo monitorados, os trabalhadores tendem a adotar comportamentos mais seguros e aderir mais rigorosamente aos protocolos de segurança.
No entanto, é importante ressaltar que a visão computacional não deve ser vista como uma solução isolada, mas sim como parte de uma abordagem holística para a segurança no trabalho. Ela deve ser combinada com treinamentos adequados, políticas de segurança bem definidas e uma cultura organizacional que priorize o bem-estar dos funcionários.
À medida que a tecnologia continua a evoluir, podemos esperar que a visão computacional se torne ainda mais sofisticada e acessível, oferecendo soluções cada vez mais personalizadas para os desafios específicos de cada setor. Investir nessa tecnologia hoje não é somente uma questão de conformidade ou redução de custos, mas um passo crucial para construir um futuro de trabalho mais seguro e produtivo para todos.
