隨著電子商務的快速增長，目前叉車操作員的勞動力缺口已達25%。不斷增長的商務需求使倉庫變得更大，並使他們更靠近城市中心。目前大多數倉庫仍然是依賴“人工操作的常規叉車”（尤其搬運大型貨物時）。熟練司機的短缺，使得新手司機不斷湧入填補這一空缺，加之趕工期的壓力，就成為導致叉車事故的主要原因。

據相關統計資料顯示，43%的叉車事故涉及到司機以外的人，其中80%甚至不是同事或主管。如何提高叉車搬運場所的行人安全？分析事故原因、事故預防狀態、以及研究未來的解決方案就變得十分必要。

行人事故的常見原因

叉車行人事故主要有三類：

1、駕駛員造成的事故。可由多種因素引起，包括注意力不集中、導致反應時間緩慢的疲勞、分心駕駛（如使用手機）以及培訓不足。

2、環境因素。如標識、警告訊號和安全標誌等安全裝置不足。

3、行人自身的粗心行為。比如在叉車的危險範圍內行走時看手機或聊天，也可能導致碰撞。

行人事故預防現狀

公司會採取各種方法，讓叉車司機更注意行人，讓行人更容易看到叉車。對司機來說，有班次和強制休息的時間限制，以避免疲勞，以及標準操作規程，培訓課程，並警告在駕駛時要格外小心附近的人。

環境安全方法包括指定安全區，建立物理屏障分隔叉車和行人，以及在十字路口安裝鏡子。叉車上安裝的倒車警報器和燈也可以在車輛靠近時吸引人們的注意。

以上這些措施能夠減少行人碰撞的事故率，但仍有較大的改善空間。這些措施都是被動的預防，當事故即將發生前，司機無法提前獲知預防事故的警報。

例如，對標準操作規程的持續提醒可能有助於將安全放在首位，但仍可能被誤解，僅部分遵守，或完全忽略現場司機。除此之外，一層又一層的警告和提醒可能會讓司機難以記住，或者只是成為背景噪音。理想情況下，我們需要一種更有效的方式，在司機最需要的時候及時發出預警，預防碰撞事故的發生。

AI視覺助力行人安全的未來發展

技術驅動的安全解決方案可以透過提供碰撞警報和收集資料來識別潛在的危險駕駛行為和需要解決的環境因素，從而減少行人事故。

近距離感測器的安裝是一個很好的例子，展示瞭如何利用技術來實現這一目標。顧名思義，這種感測器利用磁場或超寬頻來探測移動裝置、固定物體或人之間的距離。

這些系統已經可用，並使用放置在倉庫周圍的感測器來標記某些區域為安全區域，叉車和人員不能同時到達的區域，速度警告區域，人員和其他地方區域等等。目前面臨的主要困難是，當定義數百個物件之間的互動規則時，設定可能會變得複雜，需要大量的規劃。此外，必須能夠監測和確保所有人員都佩戴感測器“身份標籤”，因為沒有感測器，檢測系統就看不到他們。

AI視覺是一種快速發展的技術，透過在叉車上安裝系統和攝像頭，企業可以超越現有行人檢測方法的侷限性，捕捉周圍環境，並在檢測到接近車輛的人時向司機發出警報。

AI視覺在預防行人事故方面有兩大優勢：

1、不需要任何人佩戴這種感測器“身份標籤”。該系統一旦檢測到任何進入叉車危險範圍內的人，會立即發出聲光預警，以便司機及時採取應對措施。

2、危險事故可以被記錄下來。這讓車隊經理更容易確定事故發生的根本原因和確定保險責任及法律目的。AI視覺系統連線到雲帶來了更大的可能性，有助於車隊經理分析具體事件，以及幫助瞭解叉車操作的環境，分析司機的行為，和他們需要解決環境安全的風險。

隨著技術的成熟，雲連線的AI視覺系統將使企業採取更加主動的方式，不僅可以防止行人事故，還可以提高叉車操作的整體安全性。歡迎登陸威盛電子官網瞭解更多詳情。

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