從「看清」到「看懂」到「守護」，容聯AI視覺賦能化工園區(qū)全解析

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新基建戰(zhàn)略背景下，以人工智能——視覺智能為核心的新技術應用落地正在助力產業(yè)智能化，尤其在制造業(yè)，化工園區(qū)領域，容聯視覺AI通過普惠化、充裕的、經濟的算力算法和應用 降低傳統化工園區(qū)獲取技術和資源的門檻和成本，快速上馬AI，提高轉型能力和經營效率。

視覺智能場景也不再局限于傳統意義上的城市大安防產業(yè)，作為國民經濟的重要支柱產業(yè)，石化和化學工業(yè)正在陸續(xù)開啟智能化轉型之路，容聯AI 正在加速機器視覺技術深入化工園區(qū)的碎片化應用場景，諸如園區(qū)、廠房、工地等，進而催生出全新的化工園區(qū)安防版圖。

以容聯目前服務全國十幾家大型化工園區(qū)的經驗而言 ，大多數園區(qū)較為重視如何通過智能識別和智能檢測做到實時監(jiān)管、監(jiān)管全覆蓋、降低安監(jiān)人員投入 等等問題，包括：

問題一：監(jiān)控路數較多，無法對每個監(jiān)控實時監(jiān)管，缺少智能提示等先進技術手段

問題二：監(jiān)控內容涵蓋多：人員、物品、園區(qū)、設備等

問題三：現場作業(yè)監(jiān)管過程中，各環(huán)節(jié)相關管理人員有時會無法到施工現場監(jiān)督

問題四：為了做到全時全域的安全監(jiān)管，園區(qū)在人力巡檢上的投入成本極高

這其中的每一個問題都會對應到人員、物品、園區(qū)、設備四類場景中的幾十個碎片化場景，接下來一一解析。

●打造面向邊、云、端全場景解決方案●

從實現流程上來看，在信息采集端，不限制采集終端品牌，可利舊、可新增，通過攝像頭推流、服務器接受視頻流，視頻編解碼、傳輸、存儲、抽幀（截圖）模型處理、矯正、比對、識別、輸出結果，整個過程包括了標注、構建模型、圖像識別、結果生成。容聯AI視覺算力可擴展，算法業(yè)界領先，同時模型生產分析行為均由機器學習后自主發(fā)生無需人工干預 ，隨著數據積累，識別率和各類算法重復，有較強的準確性與可靠性。

在化工園區(qū)領域，從“看清”到“看懂”，中間存在著巨大的鴻溝和不確定性 ，如何準確有效的監(jiān)測危險品狀態(tài)、辨識評價危險源、觀測生產過程、觀測人員行為等這些都需要數據和算法的積累，容聯視覺智能為化工園區(qū)提供兩種解決方案的落地：

形態(tài)一：集中式部署智能視覺分析軟件平臺

為化工園區(qū)裝上“慧眼” ，慧眼平臺可以理解為化工園區(qū)的安監(jiān)大腦—“智能督察員”，包含了系統管理、設備管理、視頻管理、智能檢測、統計分析等等一應俱全，通過對人、事、物的精確智能識別，結合大數據BI分析，讓機器看懂業(yè)務 。

系統管理：賬號關聯、權限分配、管理靈活

設備管理：設備檢測、抽幀設置、模型配置

視頻管理：4分屏、9分屏、違規(guī)條目滾屏、10秒自動切換、允許搜索攝像機

形態(tài)二：邊緣節(jié)點計算、數據統一管理

AIbox智能化一體機，內置AI業(yè)務平臺及多種高精度的AI識別算法的小型機。

●守護人、物、場，打通碎片化場景●

“人”

場景一：脫崗、離崗、睡崗檢測

脫崗、離崗、睡崗，以及在崗抽煙、喝酒等都會造成災難性事故，容聯AI視覺可以替代人工監(jiān)督，及時糾正在崗人員的不合安全規(guī)范的行為，降低安全事故發(fā)生概率。

尤其是在睡崗的檢測上更體現出細節(jié)，睡崗檢測可分為四階段級聯檢測分析。設定崗位區(qū)域，首先根據人員檢測模型檢測出人員信息；第二步通過區(qū)域比較算法初步篩選出在一定時間內未發(fā)生明顯移動的人員；第三步通過訓練好的分類模型對識別結果進分類識別，選出真正在睡覺的人員，減少誤報 ；第四步識別出上述人體骨骼點，加一定的約束條件，可以進一步篩選出睡崗的人員。

場景二：群體聚集、入侵檢測

配合邊界安防攝像頭，自動識別重點警戒區(qū)域的人員闖入行為。使用人體檢測算法對預設區(qū)域內人員進行分網格狀識別，統計預設區(qū)域內人員數量，并計算人員分布的密集程度。

“物”

場景一：工服、安全帽、手套、反光衣檢測

安全帽安全服等防護設備識別基于大規(guī)模安全帽數據識別訓練，配合現場攝像頭，實現自動識別現場作業(yè)人員的安全帽佩戴情況，準確率高于90%，達到高效率監(jiān)督監(jiān)管。

場景二：物料堆放、雜物識別

檢測目標區(qū)域內是否出現超高、超量堆放物料的現象、對通道中的亂堆放的雜物進行識別，降低消防的安全隱患。

“廠”

場景一：煙霧、火災、有色氣體液體檢測

對高危危險源進行檢測和預警，最大限度保障人員安全?；诖笠?guī)?；鹧鏀祿R別訓練，實時識別監(jiān)控區(qū)內明火情況，立刻發(fā)出警報，提醒監(jiān)控室查看，適用于室內外多種復雜環(huán)境。

場景二：高空瞭望安全檢測

高空瞭望和熱成像結合，第一時間發(fā)現異常的位置，并形成預警。

以某個起火場景舉例：

（1）高空瞭望出現報警；

（2）通過對高空瞭望媒體流進行后端視覺識別定位，發(fā)現報警位置在某區(qū)域；

（3）研判儀表盤中根據定位的區(qū)域，將周邊的監(jiān)控畫面的目錄、物聯傳感器的目錄列出來，利用可視化工具將有人員跑動、聚集的和物聯傳感明顯變化的設備數據自動顯示在儀表盤上，還有該位置預警預案中的相關傳感器列出來。

場景三：卡口、罐區(qū)、裝卸點檢測

卡口監(jiān)管：車輛數、車類型（渣土車、?；奋嚕┑陌踩O(jiān)管

危化品倉庫監(jiān)管：區(qū)域警戒-變動（白天、黑夜）、采集攝像頭的溫度以及勞保用品安全帽的智能識別；物品遺留、物品移動、物品移動等變動情況、溫度攝像機的OCR識別

罐區(qū)監(jiān)管：區(qū)域警戒-變動（白天、黑夜）固定點的安全帽、明火的安全監(jiān)管、人員、車輛區(qū)域檢測、明火檢測

裝卸點監(jiān)管：車輛和人員有無、數量的監(jiān)督

在某化工園區(qū)項目案例中，容聯AI視覺將以上人、場、物的全場景解決方案接入 ，以CV替代人工檢測，以CV提高產品品控 ，針對園區(qū)的人、場、物進行全面監(jiān)管檢測，減少了人力成本，降低了事故發(fā)生頻率，大幅度提升了經營效率。

容聯視覺智能深耕化工園區(qū)，目前在化工園區(qū)領域積累了大量的算法模型、成熟的應用級模型，從AI新基建的角度，降低人工智能使用門檻，真正釋放AI生產力，幫助傳統化工園區(qū)實現技術升級。

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