在现代仓储与工业物流作业中，叉车与行人的混合作业环境带来了持续的安全挑战，尤其是在倒车、转弯或视野受限的区域。为进一步降低人机接触风险，美国 Yale Lift Truck Technologies 宣布在其 Yale Reliant 主动辅助技术组合中新增“行人识别摄像头”功能，通过实时监测与多模式提醒，帮助操作员在潜在危险发生前采取有效规避措施。

美国 Yale Lift Truck Technologies 隶属于Hyster-Yale集团（海斯特-耶鲁），是全球领先的物料搬运设备制造商之一，长期在工业车辆安全辅助技术领域保持创新。其 Yale Reliant 技术自 2021 年推出以来，已在全球部署超过 8,300 台配备该系统的叉车，累计运行时间超过 2,400 万小时，广泛应用于仓储、制造、港口等高密度作业场景。

全新的行人识别摄像头系统采用宽视角镜头，可在最长 6 米（约 19.7 英尺）范围内精准识别行人，水平视场角达120 度，有效覆盖叉车尾部和两侧的潜在盲区。当有行人进入监测范围，系统会自动向操作员发出光信号与声音警告，还可选配“牵引力预警”功能，通过暂时降低牵引力、模拟松开加速踏板的感觉，引导操作员立即关注周围环境并采取减速或制动操作。

Yale 全球产品经理 Brad Long 表示：“提升操作员的感知能力是减少叉车与行人事故的关键。通过将行人识别摄像头集成进 Yale Reliant 技术，我们能够在保持作业效率的同时，提供额外的安全保障，尤其是在高人员流动、操作员经验水平不一的工作环境中。”

根据 Yale 官方介绍，该摄像头系统的算法能够区分行人与其他障碍物，减少误报的可能性，并在行人离开识别区域后立即停止警示，避免对操作造成干扰。系统的高灵敏度模式建议在叉车速度低于8 km/h时启用，以便为操作员预留充足反应时间。摄像头的安装位置通常位于叉车后部的门架或护顶架区域，以便在倒车和狭窄通道作业中发挥最大效果。

除了行人识别功能，Yale Reliant 技术还包括速度限制、自动减速、转向干预等多种辅助控制。当检测到潜在危险，如急转弯、高载荷下的急加速或进入限制区域时，系统会主动调整车辆性能参数，以帮助操作员维持安全的运行状态。Brad Long 强调：“我们设计这些辅助功能的目的，不是替代操作员的判断，而是为他们提供一个更有信息支撑的决策环境。”

与部分竞争对手的后装式安全摄像方案相比，Yale 的行人识别摄像头与整车控制系统深度集成，可与车载传感器和控制逻辑协同工作，减少延迟并确保干预措施的平顺性。Yale Europe 产品与互联系统经理 Daniel Heap 补充：“通过视觉、声音和车辆性能反馈的多通道提醒，我们为操作员提供了更直观、更难忽视的安全信号，从而显著降低碰撞风险。”

在行业应用层面，这项新技术对于倒车频繁的装卸区、行人密集的拣货区以及多车并行作业的交叉通道具有显著价值。结合 Yale Reliant 的其他主动安全功能，企业可以在不显著牺牲作业效率的前提下，显著降低人员伤害和财产损失的风险。

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