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圣瞳案例|人工智能在铁路基建巡检系统中的应用

· 精选案例
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项目背景

“十三五” 期间,我国铁路建设任务十分繁重,铁路项目地质复杂、桥隧比较多,安全风险高,易发多发生产安全事故,政府部门高度重视安全生产工作,提出亿元国内生产总值安全事故死亡率下降30%,并要求加快构建风险等级管控、隐患排查治理2条防线,采取有效管控措施最大限度减少人员伤亡和财产损失。传统的人工巡检方式已经难以为继,亟需智能化手段改变巡检机制、全面提升巡检效率和精度。

行业痛点

铁路作业普遍采用的是人工管理的工作方式,存在以下业务痛点:

  • 外来风险因素较多,多为突发性、不稳定和不可预测事件,采用人工巡检等方式无法实现全天候检测,因此无法及时且准确的发现安全隐患
  • 人工作业所需的时间长,受人员的专业素质影响较大,并且有可能危害作业人员的人身安全
  • 现场设施种类繁杂,传统方式需要大量人员参与

落地案例

中铁集团某分公司,在作业过程中结合人工智能视觉分析方式,将现场作业情况进行准确分析,系统针对异常情况实时进行报警提示,使监管人员清楚掌握每段铁路施工区域的人、物、料情况,安全事故隐患减少50%以上。

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解决方案

(1)桥梁施工

该场景有桩基施工、承台施工、墩身施工等作业环境

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现场安全需求:

人员需要佩戴安全帽、按规定着装、不能穿拖鞋/短袖、登高要戴安全带、人员不能靠近泥浆池/基坑(必须要设置防护围栏)、人员不能靠近打桩机(一般要求有围栏)、人员不能靠近基坑。

应用算法:电子围栏识别、安全帽识别,人员着装识别、安全带识别、登高监测

(2)隧道施工

该场景危险源节点较多,涉及环境、车辆、人员、设备等。

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现场安全需求:

人员着装,安全帽正确佩戴,配搭防尘面具,万一塌方发送事故,需要知道人员的位置,车辆(挖掘机、装载机)作业过程中伤人,人员电焊作业需佩戴护目镜,隧道内不能抽烟,防触电。

应用算法:人员着装识别、安全帽识别,车辆识别、施工平台告警、人员定位、抽烟识别。

(3)吊装作业

该场景作业需要对人员、环境、设备进行监控:

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 现场安全需求:

人员着装、安全帽,吊车支腿是否打开,支腿下是否垫木,吊臂下不能站人,吊绳是否缺股、断丝,限位装置是否正常,风力超过六级不能吊装作业。

应用算法:人员着装识别、安全帽识别、设备缺陷识别、围栏识别、人员闯入识别

方案价值

高性价比:AI算法与智能硬件深度融合,同时运行多种算法,支持不同规模的项目部署,实现高性价比。

低成本部署:智能硬件可适配现场常规监控系统,充分利旧,助力客户快速实现低成本智能化升级,降低硬件设备投入成本。

降本增效:利用人工智能技术对现场实现全时段、高精度分析,提升检测效率,有效防止安全事故发生,减少人工投入。

精准溯源:全天候智能化监测,从被动变主动,系统自动截取保留异常状况图像和视频,自动对异常情况进行分析统计,做到事前预防、事中管控、事后分析,提升现场作业安全管理的智能化应用水平。

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