一、政策背景与行业趋势

为强化危险化学品领域安全生产管理，国务院安委会办公室、应急管理部持续推进危险化学品安全生产治本攻坚行动。《化工和危险化学品安全生产治本攻坚三年行动实施方案（2024—2026年）》明确要求，危险化学品企业应提升数字化、智能化安全监管能力，加强安全风险监测预警与信息化建设。

2026年是本轮三年治本攻坚行动的收官之年。作为危险化学品经营单位的重要组成部分，加油站正加快推进视频智能分析系统建设，实现对重点区域、重点行为、重点风险的实时感知与主动预警。以山西省为代表的多个地区，已围绕这一要求推动加油站视频监控智能化升级，通过部署视频智能分析系统，实现从"人工巡检"向"AI智能监管"的转变。

二、传统安全监管痛点与智能升级需求

加油站是典型的危险化学品经营场所，油品储存、运输、销售等环节风险集中，具有易燃易爆、人员流动复杂、监管难度高等特点。传统"人工巡检 + 人工看屏"的管理模式，在实际运行中逐渐暴露出三类问题：

1. 视频监管覆盖能力不足

随着站内摄像头数量增加，人工长时间盯屏效率明显下降：多路画面同时监看容易疲劳、夜间及非工作时间监管能力减弱、偏远区域与设备区域易形成盲区，部分安全隐患难以被及时发现。

2. 风险事件发现滞后

传统监控系统主要承担事后录像取证的角色，缺乏主动识别与提前预警能力。加油区吸烟、未佩戴防护用品、非工作人员进入危险区域、消防通道占用、异常烟火、违规使用手机等风险行为，往往要等到事后回看才能发现，无法满足"提前预防、主动管控"的现代安全生产要求。

3. 多站点管理成本较高

对拥有多个直营网点的能源企业而言,各站点安全状况依赖人工巡查、逐级上报,管理半径有限、信息反馈周期长、事件追踪困难、人力成本居高不下。

以上问题共同指向同一个需求：构建统一、高效、实时的智能安全监管体系。

三、项目概况

本方案采用"AI边缘计算一体机 + 视频监控系统 + 智能管理平台"的技术架构，对加油站原有视频监控系统进行智能化升级：接入站内已有高清摄像头视频流，在现场部署AI边缘计算一体机，实现视频实时解析、目标检测、异常行为识别与智能告警。

方案的核心优势在于无需更换原有监控设备，通过边缘计算与算法能力为传统摄像头赋能，使其具备智能感知能力,大幅降低改造成本。系统支持按加油站规模灵活部署：

典型落地场景

以山西某地级市能源集团旗下一座中型加油站为例，该站日均车流量较大，站内设有加油区、储油区、便利店及员工作业区，原有监控系统仅具备录像存储功能，长期依赖2名值班人员轮班盯屏，夜间及交接班时段监管能力明显不足。

部署前的现场调研

项目团队在方案设计前对站点进行了实地勘察，重点确认三类信息：现有摄像头的点位、朝向、清晰度是否满足算法识别要求；站内网络布线情况，评估边缘设备接入方式；加油区、储油区等重点监管区域的实际边界，用于后续电子围栏参数设置。调研发现，站内原有摄像头中约七成点位可直接复用，个别关键区域(如储油区侧后方)存在监控盲区，建议增补1-2个点位。

部署实施过程

现场部署分三个阶段推进：

• 第一阶段（设备接入）：在站内机房部署AI边缘计算一体机，接入原有摄像头视频流，完成网络联调，确保设备与后端管理平台稳定通信；
• 第二阶段（算法调试）：针对站点实际光照条件、摄像头角度，对车牌识别、明火检测、车型识别、吸烟检测、安全帽检测等算法逐一进行现场调参，重点优化夜间及逆光场景下的识别效果；
• 第三阶段（试运行与验收）：系统进入为期一段时间的试运行，站点管理人员与项目团队共同核验告警准确性，对误报、漏报情况进行针对性优化，验收通过后正式转入日常运行。

现场遇到的典型问题及解决方式

实施过程中遇到的问题较有代表性，例如：加油区人流密集时段车辆与人员相互遮挡，导致车牌识别短暂丢帧，通过增加抓拍帧率与多帧融合识别策略予以改善；储油区夜间光线不足，明火检测存在一定误报，通过引入动态分析与算法阈值调优以及引入大模型复审降低了误报率。这类问题的解决过程也被沉淀为后续同类项目实施的经验参考。

站点反馈

系统正式运行后，站点管理人员反馈值班压力有明显缓解，尤其是夜间无需持续盯屏即可获得异常告警提醒；同时，车牌与车型识别数据也为站内车流统计、危化品运输车辆重点管控提供了新的数据抓手。

整体网络架构如下：

四、技术架构

4.1 边缘计算：实现现场视频实时智能分析

AI边缘计算一体机作为现场智能分析节点，承担视频接入、AI推理、事件判断与数据上传等核心任务。相比传统云端分析模式，边缘计算架构具备以下优势：视频本地处理、响应延迟低、网络带宽压力小、数据安全性高。

4.2 AI视觉算法：实现安全风险主动发现

系统部署多种视觉AI算法，覆盖加油站重点区域的智能监管需求，包括车牌识别、明火检测、车型识别、吸烟行为检测、安全帽检测、危险区域入侵检测等，使系统真正从"看见画面"升级为"理解现场"。

4.3 智能安全监管应用

（1）车牌识别

在加油站出入口及加油区部署车牌识别算法，实现进站车辆车牌自动抓拍与结构化记录，可用于车辆出入统计、异常车辆（如无牌车、黑名单车辆）预警，为站内车流管理和安全追溯提供数据支撑。

（2）明火检测

针对加油站防火防爆的核心安全要求，系统通过AI视觉算法实时识别加油区、储油区等重点区域内的明火目标（如打火机点火、违规动火作业等），一旦检测到明火行为立即触发告警并上传管理平台，实现秒级响应。

（3）车型识别

对进站车辆的车型（轿车、货车、油罐车、危化品运输车等）进行智能识别分类，结合车辆类型联动差异化安全管控策略，例如对油罐车、危化品运输车加油作业过程进行重点监控。

（4）加油区域吸烟检测

针对加油站严禁吸烟这一核心安全要求，系统通过AI算法综合识别人员位置、手持香烟目标、吸烟动作特征，一旦发现违规行为即自动生成告警并上传管理平台。

（5）人员安全规范检测

围绕工作人员作业规范开展智能巡检，识别未佩戴安全帽、未穿工作服、未佩戴防护用品、违规进入危险区域等情形，有效减少人工巡检遗漏,提升安全管理执行力。

（6）危险区域入侵检测

针对储油区、设备区等重点区域，系统通过电子围栏技术实现非授权人员进入检测、夜间异常活动检测、长时间停留检测，及时提醒管理人员处理风险。

五、现场应用效果

系统上线后，针对上述典型风险场景的部分实时告警效果如下：

试运行期间数据统计

从试运行数据看，系统能够在风险发生的第一时间完成识别与告警，相较人工巡检"事后发现"的模式，响应时效显著提升；车牌与车型识别数据的沉淀，也为后续车流分析、危化品运输车专项管控提供了数据基础。

六、应用价值

1. 提升安全管理能力

AI系统全天候运行,自动发现异常行为,减少人工监控遗漏,形成"人工巡查 + AI智能辅助"的双重保障,整体提升风险预防能力。

2. 提高事件响应效率

传统模式下,风险事件需经历"发现问题 → 人工查看 → 确认事件 → 处理"的完整链路;智能模式下则简化为"风险发生 → AI自动识别 → 自动报警 → 人员处理",大幅缩短事件发现与响应时间。

3. 降低管理成本

以AI替代大量重复性视频巡检工作,减少人工投入压力,同时提升多站点统一管理效率。

4. 推动智慧加油站建设

AI边缘计算一体机为加油站提供智能感知能力,推动视频智能化、管理数字化、安全自动化协同落地,助力能源企业数字化转型。

七、总结与展望

AI边缘计算一体机通过融合人工智能、边缘计算与视频分析技术,为智慧加油站建设提供了高效、安全、可靠的技术方案。该方案响应国家推动成品油流通数字化升级的发展方向,有效解决了传统安全监管中覆盖不足、发现滞后、人工成本高等问题,实现从"被动监管"到"主动预警"的转变。

未来,随着大模型、多模态AI与物联网技术的发展,该方案可进一步扩展至智慧油库、智慧能源园区、无人值守加油站、工业安全生产监管等场景,推动能源行业向更加智能、高效、安全的方向持续发展。