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行業痛點

Industry

現場巡檢監督薄弱 生產安全至關重要，現場巡檢人員匱乏，管控內容涵蓋多，設備多且分散，安全隱患多，作業安全防護手段要求，管理人員稍不留心扔有意外發生。
管理時效差 傳統監控手段無法實時對火焰，煙霧，液體，氣體跑冒滴漏，設備異常等進行識別并告警，一旦發生火災等安全事故則損失慘重，且事故發生后難追溯。
投入人力成本高 傳統巡檢以人工為主，人力工巡檢不僅效率低，容易出錯，并且人力成本越來越高。

解決之道

Solution

傳統巡檢以人工為主，人力工巡檢不僅效率低，容易出錯，并且人力成本越來越高。
基于深度學習技術，替代人工巡查，實現對工人玩手機，抽煙，值班室脫崗，睡崗等行為進行主動識別，對員工違規作業實時告警，提高監管效率。
基于計算機視覺識別技術，對明火，液體，氣體等高危危險源進行檢測和預警，消除安全隱患，最大限度保障人員和財產安全。

相關算法應用

Algorithm

煙火識別
煙火識別
基于視覺識別技術，配合攝像頭實時監控各區域內煙或動態情況，定位煙霧發生區域，立即報警迅速救援，最大限度保障人員和財產安全。
抽煙識別
抽煙識別
基于人工智能視覺分析技術，實時對進入檢測區域的人員抽煙行為進行自動識別，若檢測到人員有吸煙動作，可立即報警，報警信號同步推送至管理人員。極大地提升了工作區域的管控效率，保障了工作人員的安全。
物品搬移檢測
物品搬移檢測
基于計算機圖像視覺分析技術，配合現場攝像頭，對布防區域內的重點保護物品進行智能化監控，當物品被搬移時會及時產生告警。
物品遺留檢測
物品遺留檢測
基于計算機圖像視覺分析技術，配合現場攝像頭，自動檢測是否有物品遺留或放置在檢測區域超過設定時間，以便及時排除存在的安全隱患，尤其是預防爆炸事故發生。
特殊物品檢測
特殊物品檢測
基于計算機圖像視覺分析技術，配合現場攝像頭，在監控畫面中快速發現并識別特殊物品的相關信息，如出現特定危險物品遺留或者特定貴重物品遺失，則即刻告警。
護目鏡檢測
護目鏡檢測
基于計算機圖像視覺分析技術，配合現場攝像頭，實現自動識別現場作業人員的護目鏡佩戴情況，此算法準確率高于百分之90，達到高效率監督管理。
安全帽檢測
安全帽檢測
基于大規模安全帽數據識別訓練，配合現場攝像頭，實現自動識別現場作業人員的安全帽佩戴情況，此算法準確率高于百分之90，達到高效率監督管理。
工服識別
工服識別
基于計算機圖像視覺分析技術，配合現場攝像頭，自動監控員工衣著規范情況，且有效防范外部人員闖入，算法基于大規模工作服數據訓練，準確率高于90%，達到高效率監督監管。
消防通道阻塞檢測
消防通道阻塞檢測
基于視覺識別技術，配合現場攝像頭，實時識別安全通道堵塞等異常情況，預警安全人員及時清理維修，加強安全管控，一旦發生突發情況，例如火情、地震等災情時，消防通道的堵塞對于人員撤離的影響至關重要。
漏油檢測
漏油檢測
基于計算機圖像視覺分析技術，配合現場攝像頭，對油品泄露進行檢測，適用于油品輸送管道和儲油罐的油品泄漏自動監測及報警，可在極短的時間內發現泄漏的位置，及時組織搶修，把油品損失和由此產生的危害降低到最小程度。
腐蝕檢測
腐蝕檢測
基于計算機圖像視覺分析技術，配合現場攝像頭，自動識別目標區域內金屬生產原材料、容器、工具等是否出現的金屬銹蝕現象，及時告警。
人員聚集檢測
人員聚集檢測
基于計算機圖像視覺分析技術，配合現場攝像頭，實時識別布防時間段內特定區域的人群密度，進而實現人員聚集事件的檢測。
人員徘徊識別
人員徘徊識別
基于計算機識別技術，配合現場攝像頭，自動識別監控點下同一人物進出次數，對多次進出徘徊人員實時檢測預警，填補人為管控死角，加強安全管控。
入侵識別
入侵識別
于計算機圖像視覺分析技術，配合現場攝像頭，自動識別重點警戒區域的人員闖入行為，準確率高于90%，可以有效提高人工監管效果，達到高效率監督監管。
指示燈檢測
指示燈檢測
基于計算機圖像視覺分析技術，配合現場攝像頭，自動檢測配電房，變電站等指示燈狀態，實時反饋到監控中心，出現異常自動告警。
儀表檢測
儀表檢測
基于人工智能視覺分析技術，自動識別指針型儀表讀數，主要適用于工廠、油田、園區等場景，輔助管理人員及時統計監控儀。
手套識別
手套識別
基于人工智能視覺分析技術，通過深度學習算法準確判斷作業人員在帶電設備上進行操作時是否穿戴絕緣手套，檢測到作業人員違規未正常穿戴絕緣手套時發出井道，提醒安全監管人。
高樓外立面剝落裂痕識別
高樓外立面剝落裂痕識別
基于人工智能視覺分析技術，配合現場攝像頭，實時識別園區高樓外立面的損壞情況，檢測外立面中的裂縫或者墻體剝落等損壞情況，此算法識別準確率不低于90%，極大地提高了監管效率。