从「看清」到「看懂」到「守护」,容联AI视觉赋能化工园区全解析

从「看清」到「看懂」到「守护」,容联AI视觉赋能化工园区全解析
新基建战略背景下,以人工智能——视觉智能为核心的新技术应用落地正在助力产业智能化,尤其在制造业,化工园区领域,容联视觉AI通过普惠化、充裕的、经济的算力算法和应用降低传统化工园区获取技术和资源的门槛和成本,快速上马AI * k 6 S Z T N提高转型能力和经营效率。

视觉智能场景也不再局限于传统意义上的城市大安防产业,作为国民经济的重要支柱产业,石化和化学工业正在陆续开启智能化转型之路,容联AI 正在加速机器视觉技术深入化工园区的碎片化应r t U h用场景,诸如园区、厂房、工地等,进Q E o z D u ^ H而催生出全新的化工园区安防版s Q r % _图。

以容联目前服务全国十几家大型化工园区的经验而言m 5 0,大多数园区较为重视如何通过智能A 7 V u $ o 5 3识别和智能检测g Q 9 5做到实时监管、监管全覆盖、T U r 4 s U } S降低安监人员投入等等问题. / n 2 b i D Q,包括:

问题一:监控路数较多,无法对每个监控实时监管,缺少智能提示等先进技术手段

问题二:监控内容涵盖D - ` h :多:人员、物品、园区、设备等

问题三:现场作业监管过程中,各环节相关管理人员有时会无法到施工现场监督

问题四:为了做到全时全域的安全监管,园区在人力巡检上的投入成本极高

这其中的每一个问题都会对应z g G 7 { f u l到人员、物品、园区、设备四类场景中的几u p ^ E g十个碎片化场景,接下来一一解析

●打造面向边、云、端全场景解决方案●

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从实现流程上来看,在信息采集端,不限制采集终端品牌G X 7 e,可利旧、可新增,通过摄像头推流、服务器接受视频流,视2 N 9 d 7频编解码、传输、存储、抽帧(截图)模型处理、矫正、比对、识别、输出结果,整个过程包括了标注、构建模型、图像识别、结果生成。容联AI视觉算力可扩展,算法业界领先,同时模型生产分析行为均由W P k机器学习后自主发生无需人工干预,随着数据积累,识别率和各类算q M 7法重复,? w F有较强的准确性与可靠性。

在化工园区领域,从“看清”到“看懂”,中间存在着巨大的鸿沟和不确定性,如何准确有效的监测危险品状态、辨识评价危险源、观测生产过程、观测人员行为等这些都需要数4 . t &据和算法的积累,容联视觉智能为化工园区提供两种解决方案的落地:

形态一:集中式部署k e f } _ .智能视觉分析软件平台

为化工园区装上“慧眼”,慧眼平台可以理解为化工园区的安监大脑—“智能督察员”,包T H F s a : R % @含了系统管理、设备管理、视频管理、智能检测、统计分析等等一应俱全,通过对人、事、物的h O w & !精确智能识别,结合大数据BI分析,让机器看懂业务。

系统管理:账号关联、权限分配、管理灵活
设备管理:设备检测、抽帧设置、模型配置
视频管理:4分屏、9分屏、违规条目滚屏、10秒自动切换、允许搜索摄像机
形态二:边缘节点计算、数据统一管理

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AIbox智能化一体机,内置AI业务平台及多种高精度的AI识别算法的小型机。

●守护人、物、f R r 5 R ~ # 5场,打通碎片化场景●

“人”

场景一:脱岗、离岗、睡岗检测

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脱岗、离岗、睡岗,以及在岗抽烟、喝酒等都会造成灾难性事故,容联AI视觉可以替代人工监督,及时纠正在岗人员的不合安全规范& 3 ! = b ] G的行为,降低安全事故发生概率。

尤其是在睡岗的检测上更体现出细节,睡岗检测可分为四阶段级联检测分析。2 Q G | u设定岗q q r 9位区域,首先根据人员检测模型检测出人员信息;b k h t ` q i第二步通过区域比$ # * c } H较算法初步筛选出在一定时间内未发生明显移动的人员;第三步通过训练好的分类模型对识别结果进分类识别P L ! h ~ { X,选出真正在睡觉的人员,减少误报;第四步识别出上述人体骨骼点,加一定的约束条件,可以进一t c y步筛选出睡岗的人员。

场景二:群体聚集、***检测

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配合H n u !边界安防摄像头,自动识别重点警戒区域的人员闯入行为。使用人体检测算法对预设区域内人员进行分网格状识别,统计预设区域内人员数量,并计算人员分布的密集程度。

“物”

场景一:工服、安全帽、手套、反光衣s 3 ; 4 n ] } D检测

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安全帽安全服等防护设备识别基于大规模安全帽数据识别训练,配合现场摄像头,L W $ Q 0 &实现自动识别现场作业人员的安全帽佩戴情况,准确率高于90%,达到高效率监督监管。

场景二:物料堆放、杂物识别

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检测目标区3 [ N 9 { a = I v域内是否出现超高、超量堆放物料的现象、对通道中的乱堆放的杂物进行识别,降低1 , } u 1 } ` 3消防的安全隐患。

“厂”

场景一:烟雾2 2 O 1 ( 6 W、火灾、有色气体液体检测

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对高危危险源进行检测和预警,最大限度保障人员安全。基于大规模火焰数据识别训练,实时识别监控区内明火情况,立刻发出警报,提醒监控室O 9 0 Y查看,适用于室内外多种复杂环境。

场景二:高空瞭望安全检测

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高空瞭望和热成像结合,第一时间发现异常的位置,并形成预警。

以某个起火, , C . u m p H -场景举例:

(1)高空瞭望出现报警;

(2)通过对高空瞭望媒体流进行后端视觉识别定位,发现报警位置在某区域;

(3)研判仪表盘中根据定位的区域,将周边的监控画面的目录、物联传感器的目录列出来,利用可视化工具将有人员跑动、聚集的和= U r s Q i物联传感明显变化的设q M C E备数据自动显示在仪表盘上,还有该位置预警预案中的相关传感器列出来。

场景三:卡口、罐区、装卸点检测

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卡口监管:车辆p s 1 , L * S数、车类型(渣土车、危化品车)的安全监管

危化品仓库监管:7 | R - u区域警戒-变动(白天、黑夜)、采集摄像头的温度以及劳保用品安全帽的智能识别;物品遗留、物品移动、物品移动等变动情况、温度摄Z X R $像机的OCR识别

罐区监管:区域警戒M * 9 k-变动(白天、黑夜)固定点的安全帽、明火的安全监管、人员、车辆区域检测、明火检测

装卸点监管:车辆和人员有无、数量的监督

在某化工园区项目案例中,容联AI视觉将以上人、场、g I T物的全场景解决方案接入,以CV替代人工检测,以CV提高产! u t C 5 D品品控,针对园区的人、场、物进行全面监管检测,减少了人力成本,降低了事故发生频率,大幅度提升了经营效率。

容联视觉智能深耕化工园区,目前在化工园区领域积累了大量的算法模型、成熟的应用级模型,从AI新基建的角度,降低人工智能使用门槛,真正释放l m D + 0 U * 9 iAI生产力,帮助传统化工园区实现技术升级。