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10大核心应用场景,解锁AI检测系统的智能安全之道

随着工业化和自动化的快速推进,高风险作业场景的安全管理需求日益增加。思通数科AI检测系统以深度学习、计算机视觉和多模态数据融合技术为基础,通过智能化监控和实时反馈,为企业提供全面的作业安全和流程管理解决方案。本文将详细解读该系统在10大核心应用场景中的技术实现和功能亮点。

1. 高压配电室双人作业监控

场景描述:高压配电室作业需要双人协作,操作人员需佩戴绝缘手套并严格遵守流程。
技术方案:

通过高清摄像机和人体行为识别模型,检测是否有两人在场,且一人操作、一人监护。

使用PPE(个人防护装备)检测算法,确保操作人员正确佩戴绝缘手套。

实时监控高压柜状态(运行、锁定等),结合物联网设备自动识别停送电操作规范。

2. 磨浮区域取样作业规范化监控

场景描述:磨浮区域的取样和加药操作需要在限定时间内完成,且禁止违规行为。
技术方案:

借助黑光摄像机,确保弱光环境下的清晰监控。

使用动作跟踪技术,精确计时取样和观察时间,判断是否超时。

基于动作识别算法,判断药剂是否违规倒回药槽,触发现场语音报警和系统记录。

3. 斜提升小车上料安全管理

场景描述:小车上料过程需防止人员误入区域,并确保装载流程规范。
技术方案:

替换普通摄像机为热成像摄像机,全天候监控作业区域。

利用位置检测模型联动道闸与提升小车,确保小车未到位时道闸始终关闭。

借助目标计数算法,统计装载次数(限制为4次),超出次数触发警报。

4. 装酸平台人员位置与阀门操作监控

场景描述:装酸作业过程中,司机需在安全位置等待,且完成操作后需正确关闭手动阀门。
技术方案:

通过人体关键点检测技术,实时监控司机是否位于车尾或靠近栏杆。

使用动作分析模型识别装酸阀门的开闭状态,未正确关闭时触发警报。

5. 卸料平台区域安全监控

场景描述:卸料作业区域需确保车斗放置到位,并避免人员过近。
技术方案:

利用深度学习的距离分析算法,检测车辆间距是否少于5米并报警。

通过实时监控,确保车辆周围10米范围内无人活动。

使用角度分析模型,监测车斗是否完全放下再驶离卸料区域。

6. 皮带运转区作业规范监控

场景描述:皮带运转时禁止人员在下料口使用工具疏通物料。
技术方案:

结合无线传输摄像机和PLC信号联动,实时判断皮带运转状态。

使用物体识别模型,检测是否有工具(如钢钎)违规接触下料口。

7. 电解厂吊车吊装安全监控

场景描述:吊车吊装阴极板或支架时,下方区域不得有人逗留。
技术方案:

在吊车支架上安装高清摄像机,结合目标检测模型监控下方区域。

在司机室内布置声光报警器,实时提醒吊车司机存在的安全风险。

对同一事件内多次抓拍的结果进行合并处理,减少误报率。

8. 乙炔汇流排换瓶作业规范监控

场景描述:换瓶作业需严格按照步骤执行,防止因步骤遗漏导致事故。
技术方案:

使用时序行为分析技术,监控换瓶作业的完整性(如关闭阀门、固定气瓶、防倾倒等步骤)。

动态识别换瓶完成后的检查操作,如泡沫水检测是否合规。

9. 吹炼吊装口作业过程监控

场景描述:吹炼料斗运行过程中,需避免歪拉斜拽和超高堆料的情况。
技术方案:

结合视觉角度分析,判断吊装是否存在歪拉斜拽的现象并报警。

使用深度学习模型检测料斗堆料高度,超过料斗高度一倍时触发告警。

10. 吹炼炉与精炼冷料吊装安全监控

场景描述:烧口操作和冷料吊装作业需严格按照安全规范进行。
技术方案:

通过PPE检测技术,确认操作人员是否正确穿戴防护服、防毒面罩、手套等装备。

使用时序分析模型,监控烧口流程的每一步是否按规范执行。

利用深度分析技术,检测冷料斗运行过程中是否出现超高堆料。

系统技术优势

多模态融合:将视频监控与PLC信号、物联网传感器等数据融合,实现全方位实时监控。

智能化识别:基于深度学习算法,精准识别人员行为、设备状态和环境异常。

实时预警联动:触发违章或异常行为时,通过声光警报、移动端推送等方式即时通知。

云端数据管理:所有监控数据经边缘计算处理后上传云端,支持多区域协同和长期数据追溯。

结语

思通数科AI检测系统以其强大的技术能力和灵活的适应性,为企业提供了安全、高效、智能的作业监控解决方案。无论是工业、能源还是制造领域,该系统都能助力企业实现智能化转型,降低安全风险,提升生产效率。

 

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