Les systèmes de sécurité des grues avancent avec l'IA et la surveillance en temps réel
En un coup d'œil
- Le Top Tracing 3 de Potain gère jusqu'à 16 grues à tour avec des contrôles anti-collision
- Les systèmes basés sur l'IA utilisent des données de caméra et de LiDAR pour détecter les humains et les composants
- Geoaita OWS alerte les travailleurs en temps réel grâce à un suivi par satellite et des alarmes
Les développements récents dans la technologie de sécurité des grues se sont concentrés sur l'intégration de l'intelligence artificielle et de systèmes de surveillance avancés pour réduire les risques sur les chantiers de construction. Ces systèmes sont conçus pour gérer les opérations des grues, détecter les dangers potentiels et alerter les travailleurs en temps réel.
Le Top Tracing 3 de Potain est une solution anti-collision et de contrôle de zone pour les grues à tour qui peut coordonner jusqu'à 16 grues à la fois. Le système permet aux utilisateurs de définir des zones restreintes, de gérer les hauteurs de crochet et les chemins de déplacement, et de superviser les opérations à distance via une interface PC.
Le Top Tracing III, également appelé Top Tracing 3, est intégré au système de contrôle CCS et fournit un affichage plein écran des zones restreintes et des grues à proximité qui pourraient interférer. Cette configuration est destinée à aider les opérateurs à éviter les collisions et à maintenir des distances de sécurité entre les grues et d'autres équipements.
Ce que montrent les chiffres
- Le Top Tracing 3 de Potain peut gérer jusqu'à 16 grues à tour simultanément
- Les systèmes académiques combinent des données 2D et 3D pour surveiller les zones dangereuses en temps réel
- Geoaita OWS utilise le suivi par satellite pour des alertes en temps réel aux travailleurs entrant dans des zones dangereuses
La recherche académique a produit des systèmes de surveillance de sécurité basés sur l'IA qui utilisent des données de caméra vue d'oiseau et de LiDAR pour localiser les travailleurs et les composants modulaires sur les chantiers de construction. Ces systèmes sont conçus pour prévenir les collisions en identifiant quand des individus ou des objets entrent dans des zones dangereuses près des grues.
Une approche académique fusionne la détection en deux dimensions avec des données de nuage de points pour déterminer les positions tridimensionnelles des personnes et des charges de grues. Lorsqu'une personne entre dans une zone de danger définie, le système déclenche des alarmes et fournit aux opérateurs de grues des informations de levage en temps réel.
Des solutions commerciales telles que viHOI de viAct.ai utilisent la vision par ordinateur pour suivre les chemins de charge des grues et identifier le personnel non autorisé dans les zones de danger de levage en analysant les couleurs des casques. Le système peut activer des alarmes sur le crochet de la grue et sur le site, le traitement étant géré à la fois par des plateformes d'IA cloud et edge.
Geoaita OWS propose un système d'avertissement aérien basé sur satellite qui surveille le mouvement du crochet de la grue en temps réel. Les travailleurs qui entrent dans des zones de danger définies dynamiquement reçoivent des alertes via des dispositifs montés sur casque et des alarmes sonores ou visuelles, visant à améliorer la sécurité sur les chantiers de construction actifs.
* Cet article est basé sur des informations publiquement disponibles au moment de la rédaction.
Sources et pour aller plus loin
- Potain Anticollision system Top Tracing 3 | Control working zones and interference between cranes
- viAct.ai viHOI product page
- Geoaita OWS – Crane Overhead Warning System for Tower Crane and Construction Site Safety
- [2506.20475] Learning-based safety lifting monitoring system for cranes on construction sites
Note: Les sources sont en anglais, donc certains liens peuvent être en anglais | Cette section n'est pas fournie dans les flux.
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