项目背景
该地新建设20万千瓦风电项目风机位置分散、存在地址偏远、交通不便、占地面积大、安全作业监管任务繁重、人员作业风险高等实际问题。目前国内风电场建设的工地监管系统和作业监管系统普遍存在智能化程度低、视频监控布点不合理、过度依赖人工且需被动干预、生产作业存在安全隐患等问题。传统技术方法已无法满足新能源建设的工地监管需求，存在诸多业务痛点问题，需借助人工智能技术，从模型、样本、平台、作业智能化等多个方面统筹开展基于人工智能的人员作业监管体系设计，提高工地现场的监管质量和效率，降低管理人员劳动强度和现场工作人员作业风险，提升应急响应速度，保障现场作业安全。
项目痛点
巡检范围大：风机位置分散、存在地址偏远、交通不便、占地面积大、安全作业监管任务繁重。
安全风险多：风电设备涉及高空作业、环境风险、高温等隐患。
人工依赖性强：巡检需人工徒步或驾车巡查，日均巡检距离远，人员疲劳易导致漏检。
技术方案
人员作业安全监管系统开发要求采用先进的技术架构和设计方法，依托现有的现场管理模式，融合先进的管理思想，结构化建设，具有一定的灵活性、兼容性、集成性、开放性，符合技术发展趋势，并能适应用户升级需求，进而使之形成一个有强劲生命力的协同作业公管理系统，可以即时、动态的记录现场变化和过程。在这个系统平台中，底层结构、中间件、应用模块、界面是独立封装和相对独立的，具有极高的灵活性、开放性、拓展性和稳定性。切换、升级其中任何一个部分，都不影响整个系统的正常使用。
算法列表如下：
1、动火作业监测：通过视觉实时监测动火作业的人员操作规范及环境安全，可有效预防火灾、爆炸和职业伤害风险。
2、安全带“低挂高用”违规情况识别：通过摄像头或无人机实时监控工人安全带悬挂点位置，若安全带的悬挂点位置低于工人腰部，系统判定为“低挂高用”违规。
3、翻越护栏：通过部署摄像头实时检测翻越、钻越围栏行为（如肢体跨越、攀爬）判断是否有危险情况发生。
4、着装识别：通过人脸识别+工服识别双重验证，确保临时人员穿戴合规防护装备后方可进入作业区域。
5、绝缘手套识别：通过部署摄像头捕捉手部图像，利用深度学习模型识别手套材质和佩戴完整性，必要时结合电容式触摸传感器检测手套是否破损。
方案价值
人员作业安全监管系统的解决方案，是通过综合使用物联网、大数据、人工智能等新技术，围绕建设资源、场地空间、作业人员、车辆等工地核心要素，实现数据采集和视像感知的实时化、事务提醒和作业支持的在线化、专业职能和远程监管的透明化、数据分析和工地管控的智能化，构建动态感知、互联协同、智慧管理的管理模式，服务于项目的精细化安全管控，为项目的安全建设提供智能支撑。