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01 工業(yè)安全巡檢輔助預(yù)警
02 危化品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警
03 油氣管線沿線安全防護(hù)

工業(yè)安全巡檢輔助預(yù)警

結(jié)合邊緣計(jì)算模組及場(chǎng)景化定制算法，針對(duì)人機(jī)物單一、人機(jī)物混合、安全行為等多場(chǎng)景進(jìn)行智能識(shí)別，實(shí)現(xiàn)安全著裝規(guī)范識(shí)別、履職行為與異常行為分析、生產(chǎn)設(shè)備安全控制、火焰與煙霧監(jiān)測(cè)以及人員通行異常等情況全面監(jiān)控預(yù)警，構(gòu)建工業(yè)安全巡檢輔助預(yù)警應(yīng)用系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)安全巡檢閉環(huán)管理，有效提升安全生產(chǎn)管理效能，助力工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)。

人機(jī)物單一識(shí)別
人機(jī)物混合識(shí)別
安全行為識(shí)別

著裝規(guī)范

安全帽

煙霧

禁非區(qū)防控
運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)及闖入

作業(yè)區(qū)闖入

設(shè)備安全控制

行吊高度控制
劇烈運(yùn)動(dòng)

抽煙

倒地

靜電消除行為

針對(duì)“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”場(chǎng)景，神思電子依托具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能視頻監(jiān)控技術(shù)，為工業(yè)安全生產(chǎn)場(chǎng)景研制一套包括邊緣計(jì)算模組、人員異常智能分析模型、作業(yè)環(huán)境和異常狀態(tài)識(shí)別分析模型，以及智能視頻輔助預(yù)警平臺(tái)和智能巡檢系統(tǒng)，并通過(guò)工業(yè)APP賦能工業(yè)行業(yè)安全生產(chǎn)，加速安全生產(chǎn)從靜態(tài)分析向動(dòng)態(tài)感知、事后應(yīng)急向事前預(yù)防、單點(diǎn)防控向全局聯(lián)防的轉(zhuǎn)變，提升工業(yè)生產(chǎn)本質(zhì)安全水平。

?；钒踩a(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警

以智能化平臺(tái)為基礎(chǔ)，將AI、多維感知等新一代信息技術(shù)與?；钒踩a(chǎn)深度融合，打造危化品企業(yè)的場(chǎng)景物聯(lián)以及系統(tǒng)間數(shù)據(jù)融合，提升安全生產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)感知評(píng)估、監(jiān)測(cè)預(yù)警和響應(yīng)處置能力，幫助企業(yè)排查化解潛在風(fēng)險(xiǎn)，以信息化手段推進(jìn)危化品企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級(jí)。

風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警

雙重預(yù)防機(jī)制信息化

特殊作業(yè)全過(guò)程信息化

人員自動(dòng)定位

智能視頻監(jiān)控

全要素管理信息化

為滿足省應(yīng)急廳危化品安全生產(chǎn)信息化建設(shè)與應(yīng)用工作方案要求，以實(shí)現(xiàn)?；菲髽I(yè)全要素?cái)?shù)字化管理為目標(biāo)，建設(shè)集安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、雙重預(yù)防機(jī)制信息化系統(tǒng)、特殊作業(yè)全過(guò)程信息化管理和視頻監(jiān)控系統(tǒng)、人員自動(dòng)定位系統(tǒng)、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)、企業(yè)安全生產(chǎn)全要素管理信息化系統(tǒng)、加油站智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)等于一體的危化品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警信息化管理平臺(tái)，助力?；菲髽I(yè)實(shí)現(xiàn)信息化管理，提升監(jiān)管效率。

工業(yè)危化品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警

油氣管線沿線安全防護(hù)

將激光攝像技術(shù)與高精度目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤技術(shù)深度融合，結(jié)合邊緣計(jì)算模組，采用激光攝像機(jī)預(yù)置點(diǎn)位巡航方式實(shí)現(xiàn)油氣管線沿線全面覆蓋，對(duì)油氣管線沿線區(qū)域內(nèi)人員徘徊、逗留情況以及吊車、混凝土泵車、攪拌車、攪拌機(jī)等工程車輛進(jìn)行檢測(cè)，有效解決用戶在輸油氣管線安全監(jiān)管工作中存在的耗時(shí)費(fèi)力、發(fā)現(xiàn)滯后、監(jiān)管效率低、取證難度大等問(wèn)題，保障管道設(shè)施安全穩(wěn)定運(yùn)行。

工程車輛檢測(cè)（壓路機(jī)）
工程車輛檢測(cè)（挖掘機(jī)）
工程車輛檢測(cè)（推土機(jī)）
火情檢測(cè)（明火）
火情檢測(cè)（煙霧）
煙火檢測(cè)與人員檢測(cè)

依托國(guó)家地理信息公共服務(wù)平臺(tái)服務(wù)，平臺(tái)通過(guò)一張圖對(duì)管線全要素可視化管理，可實(shí)時(shí)顯示管道位置、視頻巡檢狀態(tài)、實(shí)時(shí)告警信息，構(gòu)建快速感知、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、超前預(yù)警、聯(lián)動(dòng)處置、系統(tǒng)評(píng)估新型能力體系，從靜態(tài)分析向動(dòng)態(tài)感知、事后應(yīng)急向事前預(yù)防、單點(diǎn)防控向全局聯(lián)防的轉(zhuǎn)變，提升管網(wǎng)智能化管控水平。

工業(yè)安全生產(chǎn)·核心技術(shù)

模型輕量化技術(shù)

基于稀疏高效的流卷積操作與自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索技術(shù)，構(gòu)建輕量化流卷積圖像分類網(wǎng)絡(luò)（FGNet），在ImageNet圖像分類數(shù)據(jù)集上，F(xiàn)GNet相比ResNet參數(shù)量明顯下降，Top1精度明顯提升。

高性能目標(biāo)識(shí)別技術(shù)

融合輕量化分類網(wǎng)絡(luò)FGNet與目標(biāo)檢測(cè)框架YOLO，采用多尺度紋理隨機(jī)化處理的數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，相比YOLOv5s參數(shù)量明顯下降，mAP50精度明顯提升。

實(shí)時(shí)可靠的邊緣加速技術(shù)

基于GPU與NPU芯片自主研發(fā)高性能嵌入式計(jì)算模組，通過(guò)對(duì)算法模型和核心系統(tǒng)做大量計(jì)算優(yōu)化，在攝像機(jī)前端實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別和系統(tǒng)整體控制，顯著降低了網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力和后臺(tái)服務(wù)器計(jì)算壓力。

PuzzleNet 快速檢測(cè)技術(shù)

基于PuzzleNet實(shí)現(xiàn)融合處理多幀間的冗余信息以及加速推理，支持創(chuàng)建高效視頻信號(hào)流模型，并進(jìn)行高效的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征提取，極大提升目標(biāo)快速檢測(cè)精度。

低誤報(bào)率識(shí)別技術(shù)

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，采用不依賴背景的算法，參考大腦神經(jīng)工作方式，對(duì)特征進(jìn)行抽象提取，極大提升視頻識(shí)別的準(zhǔn)確率。

邊緣計(jì)算技術(shù)

將目標(biāo)識(shí)別算法、高精度聯(lián)動(dòng)技術(shù)、低誤報(bào)率技術(shù)植入攝像機(jī)前端芯片，實(shí)現(xiàn)1080p高清視頻信號(hào)實(shí)時(shí)分析識(shí)別，確認(rèn)目標(biāo)后再向服務(wù)器傳遞報(bào)警信息，有效降低網(wǎng)絡(luò)帶寬成本。

模型輕量化技術(shù)
高性能目標(biāo)識(shí)別技術(shù)
實(shí)時(shí)可靠的邊緣加速技術(shù)
PuzzleNet 快速檢測(cè)技術(shù)
低誤報(bào)率識(shí)別技術(shù)
邊緣計(jì)算技術(shù)

工業(yè)安全生產(chǎn)·應(yīng)用案例

貴陽(yáng)經(jīng)開區(qū)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

中航油

泉州水務(wù)

廣汽汽車

奇瑞萬(wàn)達(dá)

山東省應(yīng)急廳

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工業(yè)安全巡檢輔助預(yù)警

人機(jī)物單一識(shí)別

人機(jī)物混合識(shí)別

安全行為識(shí)別

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