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      圣瞳案例 | 石化场景智能视频AI分析项目

      · 精选案例

      项目背景

      此次项目基于某石油化工厂建设智能视频AI分析系统,通过现有视频监控系统、数据采集设备,实现对现场人、机、物等基础数据实时采集,结合AI智能分析、大数据分析等手段,全面监管厂区内各类安全隐患。实现“事前预防、事中告警、事后留痕”,做到安全预警管理常态化、流程化。同时针对安全风险事件,提供一体化巡检流程,实现安全事件发生之后第一时间告警、处理。

      项目痛点

      传统人工巡检方式在石化场景中存在着以下痛点:

      效率低下:石化工厂面积广阔,设备众多,人工巡检需要耗费大量时间和精力,难以做到全面覆盖和实时监控。

      安全隐患:巡检人员需要进入可能存在高温、高压、有毒有害等危险区域,面临较高的安全风险。

      主观性强:人工巡检依赖于巡检人员的经验和判断,可能存在漏检、误判等问题,影响巡检结果的准确性和可靠性。

      数据记录与分析困难:巡检数据通常依赖纸质记录或口头传达,难以进行高效的数据整理、分析和追溯。

      成本高昂:长期的人工巡检需要投入大量的人力资源,增加了企业的运营成本。

      技术方案

      本项目构建智能视频AI分析系统,同时接入厂区摄像机79路摄像头,采取实时分析方式进行AI分析识别和告警,实现对特定场景人员行为和环境进行AI分析识别和告警。

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      1、火焰识别:基于深度学习的目标检测,对监控区域火焰进行自动识别,若检测到有火焰情况,则立即报警。

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      2、烟雾识别:对监控区域的烟雾进行自动识别,若检测到有烟雾情况,则立即报警。

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      3、违规接打电话识别:结合行人检测、目标跟踪及打电话分类算法,对进入监测区域的人进行打电话检测,并对打电话姿态、电话进行同时分析,根据识别分析结果进行告警。

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      4、安全帽识别:自动识别进入作业区域人员安全帽的佩戴情况,并对违规情况进行报警。

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      5、工服识别:检测画面中穿着工服的工人数量,可识别红、蓝、绿、灰、白、黑6种工服,对画面中出现非标准着装情况进行报警。

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      6、禁区闯入识别:检测画面中有无人员进入禁止区域的情况,并对违规情况进行报警

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      7、人数定员识别:识别监控画面内人员数量。

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      方案价值

      AI视频识别算法在该石化场景中的应用,不仅解决了传统监控手段的不足,有效预防安全事故,降低了人员伤亡和财产损失。还为石化行业的安全生产和高效运营提供了强有力的技术支持,是推动行业智能化升级的关键一步。

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      圣瞳案例 | 智慧钢厂AI巡检系统应用
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