Prevención de colisiones de vehículos operativos
Protección de peatones en las operaciones con maquinaria de movimiento de tierras.
Sistemas que detectan la presencia de los operarios y previenen las colisiones entre personas y vehículos.
- Protección de los operarios
- Reducción del riesgo de colisiones
- Seguridad operativa
Reducción del riesgo de colisión entre vehículos y personas
Nuestros sistemas anticolisión combinan alarmas visuales y sonoras para señalar en tiempo real la presencia y la posición de los operarios, tanto si llevan TAG como si no, cuando entran en el área de riesgo.
El sistema elimina las dificultades derivadas de la escasa visibilidad típica de las obras, donde vehículos de grandes dimensiones mueven cargas voluminosas y realizan maniobras complejas.
El objetivo es simple: permitir a las empresas proteger de forma concreta al personal, reducir los incidentes y mejorar la continuidad operativa.
Cada entorno de trabajo tiene sus propias necesidades.
Te guiamos en la elección de la solución ideal. ¡Completa el formulario o llámanos ahora, tu proyecto empieza aquí!
Integración
AI + TAG
Máxima cobertura en cualquier condición operativa
La combinación de visión artificial y TAG garantiza el nivel más alto de seguridad en las obras complejas. Donde la cámara no llega, interviene el TAG; donde la radio no es suficiente, la visión artificial añade confirmación y precisión.
Una protección completa que reduce los ángulos muertos, mantiene un control constante del área de trabajo y aumenta la seguridad incluso en presencia de vehículos muy grandes, suciedad y obstáculos continuos.
Solución
TAG-based
Detección precisa al centímetro, sin necesidad de contacto visual
La tecnología TAG-based “ve más allá del obstáculo”: detecta operarios y vehículos incluso detrás de estructuras, montones de material, curvas ciegas y en presencia de polvo o escasa visibilidad.
Señala en tiempo real la posición del operario y activa alarmas o ralentizaciones automáticas cuando se supera el umbral de seguridad.
Solución
AI Camera-Based
Reconocimiento visual inmediato, incluso con vehículos en movimiento
El sistema utiliza cámaras y algoritmos de visión artificial para identificar personas y vehículos en tiempo real. Ideal para áreas amplias y bien iluminadas, donde la cámara tiene un contacto visual directo con el operario.
Señala de inmediato la presencia de una persona y puede activar automáticamente la ralentización del vehículo.
Características de la solución AMESPHERE
Sistema de visión inteligente basado en IA (cámara)
Medición objetiva del nivel de riesgo
Capacidad de detección de los operarios más allá de obstáculos y barreras visuales
Gestión integrada de checklists, listado de conductores y detección de impactos
Sensor LPS basado en TAG con precisión al centímetro
Detección de peatones con o sin TAG en una única pantalla
Geofencing inteligente y gestión dinámica de las zonas
Análisis de datos y monitorización en cloud
Descarga la brochure completa
Descarga la brochure y descubre cómo mejorar la seguridad y la gestión de las emergencias en túneles y obras. Todas las soluciones AMESPHERE para proteger a las personas y las infraestructuras, reunidas en una única guía completa.
Soluciones AME en versión ATEX
Todos los sistemas AME para la monitorización en túneles pueden suministrarse en versión ATEX, desde las unidades de seguimiento hasta los sensores, pasando por las cámaras y los Tags que llevan los operarios.
Desde 2017 estamos certificados como “Fabricantes ATEX” para nuestros dispositivos AME y diseñamos las soluciones en pleno cumplimiento de la normativa, para su uso en atmósferas potencialmente explosivas y obras de alta criticidad.
Elegidos por los grandes actores internacionales
Apoyamos a contratistas generales y consorcios internacionales en la seguridad de las personas, la coordinación de emergencias y la eficiencia operativa en obras y túneles.
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Analizamos juntos las necesidades de tu entorno de trabajo e identificamos la solución más eficaz para tu empresa. Nos pondremos en contacto contigo en un plazo de 24 horas.
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