项目背景
目前，电力生产场景复杂，传统监管难以实时监测安全隐患。国家能源集团河南某电厂为响应安全生产政策、提升管理效能，引入智能巡检大模型技术。从人员违规、环境风险，作业流程到设备作业不规范等实现智能巡检，对威胁生产安全与人员安全的诸多隐患，实现全时段、全场景安全管控，通过视频AI智能识别告警，推动电力生产向智能化、精细化安全管理转型。
项目痛点
人工监管漏洞大：电力生产场景复杂，靠人工巡检难全时段、全区域覆盖，人员未规范防护、睡岗等隐患易漏检，难以及时阻止危险。
风险识别效率低：传统方式面对火焰、烟雾、设备异常等复杂风险，识别慢、误判率高，难快速响应处置，增加事故发生概率。
作业协同管控难：多设备/区域作业时信息断层，易因协同疏漏引发安全问题。
技术方案
本项目通过接入厂区原有的摄像机以及传感器设备，24小时采集图像及设备温度数据，消除数据采集盲区；依托电力场景定制多模态算法模型，精准识别地面积油、设备异常、火焰烟雾等隐患，实时分析作业状态并标注风险等级，同步通过平台更新设备状态、区域隔离情况，形成“识别-告警-处置-复盘”闭环，高效解决隐患识别、风险响应与协同管控问题。此外，根据现场情况选择下列算法部署。
部分算法如下：
1、漏水识别：系统通过检测画面中是否出现漏水(多模态)、漏油现象，对异常情况进行报警。
2、翻越皮带检测：系统检测画面中是否有人员违规翻越皮带，对违规情况进行报警。
3、未戴口罩识别：自动识别进入作业区域人员口罩的佩戴情况，对违规情况进行报警。
4、孔洞区域，无警示标识区域：检测画面中是否有孔洞且无警示标识区域，对画面下出现无警戒标识情况进行报警。
5、人字梯、无人扶梯告警：检测画面中是否有人员在进行人字梯登高作业且无人扶梯，对违规情况进行报警。
方案价值
方案通过全场景智能AI巡检，消除隐患识别盲区，大幅降低地面积油、设备异常等风险漏判率，筑牢电力生产安全防线，缩短风险响应时效，减少事故发生率，保障人员与设备安全，同时积累的风险数据可为安全策略优化提供支撑，助力企业向智能化、精细化安全管理转型。