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智能工厂安全生产AI监管系统方案之场景应用
发布时间:2021-03-26 阅读量:1177 来源:我爱方案网 作者:司南物联

近年来,随着全球工业化发展不断加快,因工伤亡的人数越来越多,尤其是制造、建筑、化工等产业,人们的生产安全和健康受到严重威胁。而如何从源头上预防重大事故的发生,减少发生重大事故的风险就是工厂安全生产的重中之重。


在《解决方案|一文读懂智能工厂安全生产AI监管系统方案》一文中,我们了解了360和司南物联推出的智能工厂安全生产AI监管系统是将物联网、大数据、人工智能等新技术应用于安防领域,针对应用场景进行AI算法调优,在已有的监控设备上进行智能化改造,快速方便地部署实施,最大化地将现有数据进行分析,获得精准数据用于管理决策。


今天,我们就来了解下360和司南物联联合研发的智能工厂安全生产AI监管系统有哪些常见应用场景?


多种监测场景


1、火苗烟雾监测


及时检测出火苗烟雾可以大大降低火灾的损失,为营救争取宝贵的时间。火苗烟雾算法具有良好的抗干扰能力,它采用基于深度学习及回归问题的onestage目标检测算法,直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理,直接对预测的目标物体进行检测,有效提升目标检测的召回率,降低误识别率。可广泛应用在物业、仓库、化工厂等易燃场景。


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2、吸烟行为监测


吸烟是火灾发生的重要原因之一,国家已经明文禁止公共场所的吸烟行为。


AI监测通过对人脸、肢体动作及烟的特征进行定位分析,定制了吸烟场景的检测预选框,有效的解决了不同场景、不同距离的吸烟特征对召回率的影响,达到良好的识别准确率,快速检测出吸烟行为,及时消除安全隐患。


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3、安全帽监测


安全帽是现场施工人员的重要保护设备,安监部门对施工生产中的未佩戴安全帽都会给予重罚。


AI监测可以通过人脸和安全帽的对比识别,快速检测出人员是否有佩戴安全帽,及时提醒安保人员处理,消除安全隐患。


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4、人员出入监测


出入口管理是物业安防管理的重点,只有授权人员才能进入特定区域,非授权人员进行制止。


AI监测采用人脸识别算法、人脸比对算法对出入口的人员进行监测,快速甄别人员出入是否获得授权。


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5、人流统计监测


人流分析是安全隐患排查或场所经营分析的重要数据支撑。


AI监测通过人形识别、人形跟踪、ROI区域等算法可以精准得出每个区域的详细人流情况。


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6、边界跨越监测


有些区域在特定时间不允许人员进入,一旦进入将可能发生人身安全、财产损失等事件。


AI监测通过人形识别、人形跟踪、ROI区域等算法可以精准判断在某个时间段是否有人跨越边界,一旦跨越即产生告警。


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7、人群聚集监测


人群聚集是引起重大安全事故的先兆,例如踩踏,聚众闹事等,提前监测到聚集人员可加强安防防范。


AI监测通过人形识别、人形跟踪、ROI区域等算法可以精准识别人群聚集的人数,当达到阈值立即告警。


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8、专人值守监测


在某些特定区域在特定时间需要专人值守,以防止不可预见的意外事件发生。


AI监测通过人脸识别、人脸跟踪、人脸比对等算法可以精准识别值班人员,判断是否为预定值班人员。


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9、人员逗留监测


在某些特定区域、特定时间需要监测外来可疑人员,以防止不可预见的意外事件发生。


AI监测通过人形识别、人形跟踪、ROI区域等算法可以精准判断是否有可疑人员逗留徘徊。


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10、车流统计监测


车流分析是交通拥堵状况或经营状况进行分析的重要数据来源。


AI监测通过对各类车型、车辆跟踪、ROI区域来精准分析各个区域的车流情况。


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11、车辆乱停监测


在有些区域不能停车,尤其是消防通道,车辆乱停可能会导致严重的交通拥堵。


AI监测通过对各类车型、车辆跟踪、ROI区域来精准分析各个区域的车辆违停情况。


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12、车位状态监测


某些物业车位非常紧张,需要及时获取车位现状以有序指导车辆进入;有些车位属于专位,只供专人使用,若有占用需要及时处理,避免引起纠纷。AI监测通过对车型识别、车牌识别、ROI区域来精准分析各个停车位的使用状态(使用中还是空闲中)、专人使用还是被占用。


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13、物体异动监测


某些特定区域的物体在特定时间不允许出现异常运动,以防止预期之外的事情发生,如偷盗、乱堆放等。AI监测通过物体异动、物体跟踪等算法可以精准识别物体异常运动,及时给值班人员呈现相关告警。


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14、AI巡检


AI巡检作为AI监测的补充,对巡检工作进行移动、智能管理。借助摄像头实时采集数据,并在设备端或云端做智能分析,将巡检内容标准化、电子化、智能化。巡检人员用微信小程序即可完成巡检,管理人员在监控中心即可掌握巡检全局动态情况。


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A.计划制定


根据巡检的实际业务需求,可以制定巡检计划,包括巡检内容、巡检标准、巡检周期、巡检责任人等;另外可以选择是否借助摄像头及AI边缘计算服务器对巡检对象进行智能化分析。


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B.任务执行


巡检负责人按照巡检计划收到相关巡检任务,并按照巡检内容及标准对巡检内容进行判断、记录并上传现场照片。


若借助摄像头AI辅助巡检功能,在监控中心即可对所有设备完成巡检,并作出相应记录。


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C.统计分析


对巡检的数据按照日期、完成情况、执行人员、巡检问题进行统计分析,向管理人员快速呈现巡检结果。


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案例一:新冠病毒传染性强,对密切接触或者外来人员均需要隔离14天进行观察。佛山某新冠隔离点通过AI监测密切关注隔离人员的出入情况,一旦发现人员或车辆出入立即告警,由安保人员进行二次确认。同时为避免隔离人员做出过激行为,对天台等危险区域也做了边界跨越防备。


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案例二:烟花爆竹生产是易燃易爆高危行业,对生产区域的人员都有严格控制。万载县烟花爆竹工厂部署AI监测管理平台,监测每个生产区域的人员情况,来保证和监管整个生产流程的安全性。


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案例三:南昌某大型车企是国内前十的汽车制造企业。安全生产是企业的基本要求。为增强员工的安全防范意识,在生产车间内安装了AI监测,对员工未戴安全帽、未穿工衣、未走人形道等行为进行监测。当发生异常行为,值班安全员将对员工进行通告。


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案例四:海关仓库是货物清关过程中存放货物的地方。每片区域都属于不同的货主。为防止货物丢失,在货仓内对物体移动及人员、车辆进出做实施分析检测,当发生告警时就安保人员再进行判断是否授权人员。


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案例五:广州某小学附近在9月21日发生恶性砍人事件,引起非常严重的校园安全事故。通过对校园周边部署边界跨越及人员逗留监测,及时发现校园周边人员的异常活动,为校园安全员提供及时的安全隐患排查线索。


案例5.jpg


目前,360和司南物联联合研发的智能工厂安全生产AI监管系统已成功部署于多家大型工厂、学校及企业。AI监测管理平台可通过Web端、微信小程序随时随地查看告警报表、详细信息、巡检任务等,及时处理告警信息、实时记录现场数据,以供后续总结、查询。其中,Web端可以自定义展示报表、自定义LOGO及登陆网址,关注”AI监测“微信公众号,使用账号(手机号)登录即可获得微信小程序服务功能。


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