化工和危险化学品企业一直是国家安全生产监管的重点领域之一。近年来,随着AI技术的快速发展,越来越多的传统工业场景开始引入人工智能技术,实现从“人防”向“技防”的转变。多地应急管理厅也相继出台相关政策,推动视频智能分析系统在危化品企业的落地应用。通过AI赋能安全管理,不仅提升了风险识别能力,也为企业的智能化转型注入了新动力。
项目背景
2025年5月15日,山西省应急管理厅正式发布《山西省化工和危险化学品企业视频智能分析系统建设与应用指南(试行)》。该文件明确指出:“企业应整合内部视频监控资源,采用先进的视频智能识别技术,实现对生产区域内所有监控画面的实时智能分析”。 文件中特别强调,系统需具备对火灾、烟雾、人员脱岗、睡岗等典型违规行为的自动识别与预警功能,从而有效提升企业的安全管理水平。
在此背景下,一家位于山西的化工企业通过老客户推荐,主动联系到我司,希望借助我们自主研发的智驱力边缘计算盒,完成其厂区视频监控系统的智能化升级,全面满足政策要求。此次改造重点包括明火检测、烟雾识别、区域入侵、离岗检测、睡岗检测、人员聚集、打电话检测、吸烟检测、未佩戴安全帽及未穿工服识别。同时,客户还提出需要支持自定义算法导入的功能,以应对未来可能出现的新需求。
组网方式
该项目涉及摄像头总数超过130路,覆盖范围广、部署密度高。为了高效接入并处理如此大规模的视频流数据,客户最终选择了我司高性能AI算法服务器作为核心运算载体。由于所有摄像头均已汇聚至监控室的NVR设备中,组网方案得以简化:将AI服务器部署于监控室内,并与NVR处于同一局域网络环境下,即可获取全部视频信号,实现集中智能分析。
此外,为确保告警信息能够第一时间被相关人员接收,客户还选装了音柱与声光报警器。当系统检测到异常事件时,可通过现场报警装置即时发出提示,大幅缩短应急响应时间,真正实现“事前预警、快速处置”。
效果展示
目前,系统已稳定运行多日,各项AI检测功能表现优异。例如,在火焰与烟雾识别方面,系统能够在几秒内完成识别并触发告警;对于人员脱岗、睡岗等行为的识别准确率高达98%以上;在复杂环境下仍能稳定识别是否佩戴安全帽、是否穿着工服等细节特征。这些成果不仅帮助客户顺利通过了阶段性验收,更为其后续的智能化管理打下了坚实基础。
写在最后
作为一家深耕视觉算法与软硬一体产品开发的科技企业,我司推出的边缘计算盒自带37种通用AI算法,涵盖车辆管理、人员行为分析、险情防控等多个维度。除本次项目中提到的火焰、烟雾、离岗、睡岗等检测项外,还包括如打架、跌倒、车辆违停、人脸识别等多种实用功能。所有算法均免费提供,适用于道路交通、医院、教育、船舶、电力等多个行业领域,真正做到“开箱即用、插电即用”。
同时,针对客户的特殊需求,我们也提供定制化算法开发服务,并全面支持第三方算法模型的导入与部署,满足不同场景下的个性化应用需求。正如本次项目所体现的那样,我们的产品不仅具备强大的兼容性与扩展性,更能灵活适配政策导向与行业发展趋势。
以下附上设备出厂自带的37个通用算法列表,供参考:
回复