Bài toán

Trong môi trường nhà máy, nhân sự an toàn khó có thể theo dõi liên tục tất cả khu vực có nguy cơ cao như khu vực máy móc, xe nâng hoặc hóa chất. Việc không sử dụng đầy đủ trang bị bảo hộ cá nhân (PPE) như mũ bảo hộ và áo phản quang, hoặc xâm nhập vùng nguy hiểm, có thể không được phát hiện kịp thời.

Giải pháp kỹ thuật

Xây dựng hệ thống giám sát an toàn sử dụng Computer Vision để phân tích video hoặc hình ảnh mô phỏng. Hệ thống dùng mô hình YOLO để phát hiện người, mũ bảo hộ và áo phản quang; kết hợp theo dõi đối tượng để nhận diện vi phạm theo từng người trong phiên giám sát.

Người quản lý có thể cấu hình tối đa 4 camera logic, vùng nguy hiểm dạng polygon, trạng thái máy và quy tắc PPE theo từng khu vực. Khi phát hiện vi phạm, hệ thống tạo cảnh báo theo thời gian thực, hạn chế cảnh báo trùng lặp và chuyển trường hợp sang bước xác minh bởi nhân sự an toàn.

Sau khi được xác nhận, sự kiện được lưu cùng ảnh bằng chứng đã làm mờ khuôn mặt, lịch sử xử lý và dữ liệu phục vụ thống kê mức độ tuân thủ.

Tính khả thi

Giải pháp sử dụng kiến trúc web gồm React, FastAPI, PostgreSQL và mô hình YOLO, là các công nghệ phổ biến, có cộng đồng lớn và dễ triển khai. Phiên bản MVP sử dụng video hoặc ảnh mô phỏng, giúp kiểm chứng luồng phát hiện, cảnh báo và xác minh trước khi tích hợp camera thực tế.

Việc xử lý được thiết kế theo hướng tách mô hình AI khỏi luật nghiệp vụ, cho phép triển khai mô hình tại backend hoặc qua worker độc lập. Dữ liệu bằng chứng được bảo vệ bằng cơ chế che mờ khuôn mặt trước khi lưu trữ.

Tài khoản và phân quyền

Hệ thống có 3 tài khoản demo, cùng mật khẩu mặc định Sentinel123!:

Đây là tài khoản demo. Trong môi trường thực tế, mật khẩu cần được thay đổi ngay khi đăng nhập lần đầu và được quản lý bảo mật bởi quản trị viên hệ thống. Admin có thể tạo nhiều nick mới và phân quyền cho họ