一、行业概述
随着科技的发展，制造业正在从传统的生产方式向数字化生产方式转变，企业为了全方面的解决企业的安全生产部署大量的摄像机来保证企业各个环节的生产安全。企业虽然已经广泛应用了视频监控，在安全防范，人车监控等方面发挥着重要作用，但是仍然存在很多无法快速感知的问题。
针以上问题，亟需构建基于人工智能的安全生产监控与预警平台，将已经建成的摄像监控系统接入智能安全生产监控与预警平台-实现人员、车辆、环境、生产设备的安全生产监控。针对不同现场情况作出不同的应用规则，智能设备根据现场视频分析作出判断，帮助监控中心及时发现异常，给出警报信息，以减低对值班人员的依赖性，同时提高发现问题的及时性和准确性。并且根据厂区区域划分、视频识别实现电子围栏预警功能；对于危险信号可以对视频监控根据报警区域自动抓怕、录像及强光照射、报警等功能。
二、行业问题和挑战
1） 靠人员监视摄像信息：有时无法察觉安全威胁，注意能力不可持久，很容易错过重要画面信息。
2） 监控画面不够：很少有视频监控系统会按照1:1的比例为监控摄像机配置监视器，大多采用报警画面弹出和轮巡播放的方式显示在监视器上，轮巡时很可能会错过异常现象。
3） 数据分析困难：传统视频监控系统缺乏智能因素，录像数据无法被有效的分类存储，最多只能打上时间标签，数据分析工作变得非常耗时，很难获得全部的相关信息。
4） 被动监控：传统的监控系统大部分情况下都仅起到一个“录像”的工作，异常情况甚至于突发事故已经发生之后，再进行事后的查验，但此时损失和影响已经造成，无法挽回，完全是一种“亡羊补牢”式的“被动监控”。
三、解决方案概述
1）系统部署：为企业实施人工智能安全管理平台，导入组织、人员、地图、摄像、设备等台账信息；
2）现有视频接入：摄像、卡口数据采集：接入摄像、卡口的实时动态数据，打通物联网数据接口；
3）智能AI视觉分析盒子：部署演能智能AI视觉分析盒子，部署AI分析算法包括视频结构化分析算法、特征识别算法模型；
4）安全预警规则定制：根据具体位置定制企业安全预警算法和处理规则；
5）电子围栏：电子围栏设置、入侵预警、禁入预警
6）施工安全监测预警：安全帽、火焰、抽烟、跌倒等预警
7) 设备监视预警：跑冒滴漏、断裂、堆料等
8）安全信息可视化：定制安全态势感知报表和图形化看板
9）手机端功能开发：手机APP让管理者可以实时查看安全态势感知信息、实时接收安全预警
四、关键功能和特性
1）人脸检测与识别：在一张图片或视频中定位到哪个部分是人脸，返回该人脸图片并返回该张人脸图片在图中的位置、大小、质量及姿态，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术；
2）结构化分析：主要应用于需要使用人员或车辆属性信息的场合，例如分析营业网点的顾客的年龄段等；
3）物体识别：通过AI深度学习算法，对图片或者视频中的特定物体进行分析，识别其种类及位置，并结合业务需求进行不同方式告警；
4）周界警戒：包括翻墙检测、人员越界、人员入侵、人员徘徊、车辆越界、车辆禁停、车辆离开、车辆逆行等警戒算法；
5）行为分析：包括摔倒监测、抽烟监测、打电话监测、看手机监测、人员奔跑监测、人员睡岗、人员值岗-离岗、人员值岗-超员、人员值岗-少员、人员聚集、人员扭打、持械监测等算法；
6）安监算法：支持未戴安全帽，未穿工服，未佩戴安全带，未穿反光衣，烟雾，火焰，消防设施检测，口罩检测，液体泄漏等
五、方案价值体现
1）解决海量化视频数据通过人力难以实时查看、及时发现隐患的难题；
2）开拓园区、企业管理的新模式，针对企业安全风险重点领域进行视频监控与视频识别，通过无形的眼睛和嘴巴敦促企业管理规范化；
3）通过视频智能识别预警报警信息发现隐患、解决隐患、提升了综合管理水平；
4）园区管理者根据预测结果进行人员分配，从根源上降低预警情况的发生概率，大大提高了在预警情况发生时的解决效率。
六、项目案例
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