智能工厂安全生产AI监管系统有哪些常见应用场景？

近年来，随着全球工业化发展不断加快，因工伤亡的人数越来越多，尤其是制造、建筑、化工等产业，人们的生产安全和健康受到严重威胁。而如何从源头上预防重大事故的发生，减少发生重大事故的风险就是工厂安全生产的重中之重。

在《解决方案｜一文读懂智能工厂安全生产AI监管系统方案》一文中，我们了解了360和司南物联推出的智能工厂安全生产AI监管系统是将物联网、大数据、人工智能等新技术应用于安防领域，针对应用场景进行AI算法调优，在已有的监控设备上进行智能化改造，快速方便地部署实施，最大化地将现有数据进行分析，获得精准数据用于管理决策。

今天，我们就来了解下360和司南物联联合研发的智能工厂安全生产AI监管系统有哪些常见应用场景？

多种监测场景

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火苗烟雾监测

及时检测出火苗烟雾可以大大降低火灾的损失，为营救争取宝贵的时间。火苗烟雾算法具有良好的抗干扰能力，它采用基于深度学习及回归问题的one stage目标检测算法，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理，直接对预测的目标物体进行检，有效提升目标检测的召回率，降低误识别率。可广泛应用在物业、仓库、化工厂等易燃场景。

 

* 可广泛应用在物业、仓库、化工厂等易燃场景

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吸烟行为监测

吸烟是火灾发生的重要原因之一，国家已经明文禁止公共场所的吸烟行为。

AI监测通过对人脸、肢体动作及烟的特征进行定位分析，定制了吸烟场景的检测预选框，有效的解决了不同场景、不同距离的吸烟特征对召回率的影响，达到良好的识别准确率，快速检测出吸烟行为，及时消除安全隐患。

 

* 可广泛应用在物业、仓库、化工厂等易燃场景

3

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安全帽监测

安全帽是现场施工人员的重要保护设备，安监部门对施工生产中的未佩戴安全帽都会给予重罚。

AI监测可以通过人脸和安全帽的对比识别，快速检测出人员是否有佩戴安全帽，及时提醒安保人员处理，消除安全隐患。

 

未佩戴安全帽

已佩戴安全帽

* 可广泛应用于工地、仓储、加油站等场景

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人员出入监测

出入口管理是物业安防管理的重点，只有授权人员才能进入特定区域，非授权人员进行制止。

AI监测采用人脸识别算法、人脸比对算法对出入口的人员进行监测，快速甄别人员出入是否获得授权。

* 可广泛应用于公共物业、校园、工厂等重点安防区域

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人流统计监测

人流分析是安全隐患排查或场所经营分析的重要数据支撑。

AI监测通过人形识别、人形跟踪、ROI区域等算法可以精准得出每个区域的详细人流情况。

 

* 可广泛应用于商场、地铁口、公共物业、校园等场景

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边界跨越监测

有些区域在特定时间不允许人员进入，一旦进入将可能发生人身安全、财产损失等事件。

AI监测通过人形识别、人形跟踪、ROI区域等算法可以精准判断在某个时间段是否有人跨越边界，一旦跨越即产生告警。

 

* 可广泛应用于公共物业、工厂、湖区等场景

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人群聚集监测

人群聚集是引起重大安全事故的先兆，例如踩踏，聚众闹事等，提前监测到聚集人员可加强安防防范。

AI监测通过人形识别、人形跟踪、ROI区域等算法可以精准识别人群聚集的人数，当达到阈值立即告警。

* 可广泛应用于公共场所，

如政府大楼、小区、校园、工厂等

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专人值守监测

在某些特定区域在特定时间需要专人值守，以防止不可预见的意外事件发生。

AI监测通过人脸识别、人脸跟踪、人脸比对等算法可以精准识别值班人员，判断是否为预定值班人员。

* 可广泛应用于公共场所，

如政府大楼、小区、校园、工厂等

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人员逗留监测

在某些特定区域、特定时间需要监测外来可疑人员，以防止不可预见的意外事件发生。

AI监测通过人形识别、人形跟踪、ROI区域等算法可以精准判断是否有可疑人员逗留徘徊。

 

 

* 可广泛应用于公共物业、政府大楼、小区、校园、工厂等

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车流统计监测

车流分析是交通拥堵状况或经营状况进行分析的重要数据来源。

AI监测通过对各类车型、车辆跟踪、ROI区域来精准分析各个区域的车流情况。

 

* 可广泛应用于公共物业、商场、加油站、交通要道等

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车辆乱停监测

在有些区域不能停车，尤其是消防通道，车辆乱停可能会导致严重的交通拥堵。

AI监测通过对各类车型、车辆跟踪、ROI区域来精准分析各个区域的车辆违停情况。

 

* 可广泛应用于公共物业、政府物业、商场、小区等

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车位状态监测

某些物业车位非常紧张，需要及时获取车位现状以有序指导车辆进入；有些车位属于专位，只供专人使用，若有占用需要及时处理，避免引起纠纷。AI监测通过对车型识别、车牌识别、ROI区域来精准分析各个停车位的使用状态（使用中还是空闲中）、专人使用还是被占用。

 

* 可广泛应用于公共物业、政府物业、商场、小区等

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物体异动监测

某些特定区域的物体在特定时间不允许出现异常运动，以防止预期之外的事情发生，如偷盗、乱堆放等。AI监测通过物体异动、物体跟踪等算法可以精准识别物体异常运动，及时给值班人员呈现相关告警。

 

* 可广泛应用于公共物业、加油站、机房、化工厂等

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AI巡检

AI巡检作为AI监测的补充，对巡检工作进行移动、智能管理。借助摄像头实时采集数据，并在设备端或云端做智能分析，将巡检内容标准化、电子化、智能化。巡检人员用微信小程序即可完成巡检，管理人员在监控中心即可掌握巡检全局动态情况。

A.计划制定

根据巡检的实际业务需求，可以制定巡检计划，包括巡检内容、巡检标准、巡检周期、巡检责任人等；另外可以选择是否借助摄像头及AI边缘计算服务器对巡检对象进行智能化分析。

 

 

B.任务执行

巡检负责人按照巡检计划收到相关巡检任务，并按照巡检内容及标准对巡检内容进行判断、记录并上传现场照片。

若借助摄像头AI辅助巡检功能，在监控中心即可对所有设备完成巡检，并作出相应记录。

巡检快捷方便

巡检无遗漏

巡检数据详实

巡检可视化

C.统计分析

对巡检的数据按照日期、完成情况、执行人员、巡检问题进行统计分析，向管理人员快速呈现巡检结果。

巡检任务完成情况

巡检人员执行情况

巡检问题统计情况

多个成功案例

案例一：新冠病毒传染性强，对密切接或者外来人员均需要隔离14天进行观察。佛山某新冠隔离点通过AI监测密切关注隔离人员的出入情况，一旦发现人员或车辆出入立即告警，由安保人员进行二次确认。同时为避免隔离人员做出过激行为，对天台等危险区域也做了边界跨越防备。

边界跨越

人车跨越

案例二：烟花爆竹生产是易燃易爆高危行业，对生产区域的人员都有严格控制。万载县烟花爆竹工厂部署AI监测管理平台，监测每个生产区域的人员情况，来保证和监管整个生产流程的安全性。

超员监测

超员监测

案例三：南昌某大型车企是国内前十的汽车制造企业。安全生产是企业的基本要求。为增强员工的安全防范意识，在生产车间内安装了AI监测，对员工未戴安全帽、未穿工衣、未走人形道等行为进行监测。当发生异常行为，值班安全员将对员工进行通告。

安全帽监测

人车跨越（不走人行道）

案例四：海关仓库是货物清关过程中存放货物的地方。每片区域都属于不同的货主。为防止货物丢失，在货仓内对物体移动及人员、车辆进出做实施分析检测，当发生告警时就安保人员再进行判断是否授权人员。

物体异动

人车跨越

案例五：广州某小学附近在9月21日发生恶性砍人事件，引起非常严重的校园安全事故。通过对校园周边部署边界跨越及人员逗留监测，及时发现校园周边人员的异常活动，为校园安全员提供及时的安全隐患排查线索。

边界跨越

人员逗留

目前，360和司南物联联合研发的智能工厂安全生产AI监管系统已成功部署于多家大型工厂、学校、企业及政府物业等。

AI监测管理平台可通过Web端、微信小程序随时随地查看告警报表、详细信息、巡检任务等，及时处理告警信息、实时记录现场数据，以供后续总结、查询。其中，Web端可以自定义展示报表、自定义LOGO及登陆网址，关注”AI监测“微信公众号，使用账号（手机号）登录即可获得微信小程序服务功能。

责任编辑：lq