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在 Amazon SageMaker AI 上构建 TrueLook 由 AI 驱动的施工安全系统
本文详细介绍了 TrueLook 如何使用 SageMaker AI 构建人工智能驱动的安全监控系统，重点介绍了关键技术决策、管道设计模式和 MLOps 最佳实践。您将获得有关在 AWS 上设计可扩展计算机视觉解决方案的宝贵见解，特别是围绕模型训练工作流程、自动化管道创建和实时推理的生产部署策略。
来源:亚马逊云科技 _机器学习这篇文章由 TrueLook 和 AWS 共同撰写。
TrueLook 是一家建筑摄像头和工地情报公司，提供建筑项目的实时可见性。其平台结合了高分辨率延时摄像机、实时视频流和人工智能驱动的见解，帮助团队监控进度、提高问责制并降低整个项目生命周期的风险。
TrueLook 使用 Amazon SageMaker AI 构建和部署由 AI 驱动的建筑安全监控系统，该系统通过结合 TrueLook 在使用 AWS 机器学习 (ML) 基础设施的工地摄像头系统方面的经验来自动检测个人防护装备 (PPE)。 TrueLook 构建了一个解决方案，通过自动图像分析来识别个人防护装备（例如安全帽、高能见度安全背心、安全头盔、手套、防护眼镜等）来识别安全问题。通过该系统，项目团队可以更快地发现不安全的工作条件、不合规行为以及暴露于高风险区域的情况，从而加强整体安全治理。人工智能正在帮助 TrueLook 从手动检查转向更智能、更可扩展的作业现场安全方法。
本文详细介绍了 TrueLook 如何使用 SageMaker AI 构建人工智能驱动的安全监控系统，重点介绍了关键技术决策、管道设计模式和 MLOps 最佳实践。您将获得有关在 AWS 上设计可扩展计算机视觉解决方案的宝贵见解，特别是围绕模型训练工作流程、自动化管道创建和实时推理的生产部署策略。
施工安全：严峻挑战
传统的安全监控在很大程度上依赖于人工监督，安全经理定期进行现场巡视，在事件发生后检查录像，或者依靠工人自我报告违规行为。然而，这种方法面临着根本的局限性：