项目背景：
此次项目建设基于某军工制造企业生产车间的视频监控设备，通过现场部署AI算力服务器，利用AI视频识别算法，对生产车间人员的违规行为、危险行为以及生产环境中存在的危险安全隐患进行自动化识别和告警，以提高生产效率，保障人员安全。
项目痛点：
1、人工监管费时费力：传统的视频监控依赖人工进行实时监管，这不仅需要大量的人力资源，而且监管效果受限于人员的专注度和疲劳程度，容易出现监管漏洞。
2、预警不及时：缺乏AI智能分析的视频监控系统无法实时对设备、人员等异常情况进行预警，导致企业难以及时发现和应对潜在的安全隐患。
3、生产流程监控不足：没有AI智能监控系统的制造企业难以实现对生产流程的实时监控和精细化管理，可能导致生产效率低下和产品质量不稳定。
4、设备健康管理缺失：缺乏智能化监控手段，企业难以对生产设备进行预防性维护和健康管理，可能导致设备故障频发，影响生产进度和产品质量。
技术方案：
本项目致力于提升生产现场的安全管理效率与精确度，采购了圣瞳600推理一体机（SEENTON600）用于接入现场部署的高清摄像头网络。对生产环境进行全天候的监控与分析，精准识别生产作业中的各类违规行为，如未佩戴安全装备、违规操作设备等，以及有效探测潜在的危险因素，包括但不限于安全隐患的初步迹象、异常生产状态等。一旦发现违规行为或潜在风险，迅速通知相关人员，确保安全隐患能够得到即时响应与处理。
1、未戴安全帽识别：基于深度学习的目标检测，分类及分割算法，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。
2、人员吸烟识别：通过对视频中的目标进行检测、跟踪、信息分析，检测画面中是否出现抽烟情况，对违规情况进行报警。
3、人体框识别：检测画面中是否存在人体目标，并对存在的人体目标进行选框标记。
4、释放静电识别：识别当前人员是否在做静电释放动作，并触摸静电释放杆，对违规情况进行报警。
5、未戴绝缘手套：检测画面中人员是否佩戴绝缘手套，并对违规情况进行报警。
6、玩手机识别：检测画面中是否有人员玩手机，如发现异常情况进行报警。
7、戴口罩识别：检测画面中是否有人员未佩戴口罩，并对违规情况进行报警。
8、工服识别：检测画面中是否有人员未穿着工服，并对违规情况进行报警。
方案价值：
本项目通过对生产车间部署先进的视频监控设备与AI算力服务器，实现了对生产现场的24小时高精度监控。自动识别并告警车间人员的违规行为和危险操作，如未遵守安全操作规程、穿戴不当防护装备等，有效预防因人为疏忽导致的安全事故。同时，精准识别生产环境中潜藏的安全隐患，如设备异常、物料堆放不当等，确保了生产环境的持续安全与稳定。