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工業現場視覺AI分析與安全預警平臺
2025年03月20日 09:01:58來源:國家數據局點擊量:39933
導讀長揚科技(北京)股份有限公司通過采集工業現場隱患數據,利用視覺AI分析技術對風險進行檢測預警,構建高效智能的安全生產監管體系,實現實時監測生產現場、及時發現安全隱患,提升了企業生產安全的管理效率,降低事故發生率。
  【智慧城市網 企業關注】隨著我國工業生產的快速發展,安全生產已成為實現工業高質量發展的重要保障。當前,傳統監管模式存在效率低下、隱患預警不及時等問題,難以滿足現代工業復雜多變的安全需求。長揚科技(北京)股份有限公司通過采集工業現場隱患數據,利用視覺AI分析技術對風險進行檢測預警,構建高效智能的安全生產監管體系,實現實時監測生產現場、及時發現安全隱患,提升了企業生產安全的管理效率,降低事故發生率。
 
  一是優化數據集質量,提升模型訓練上限。工業場景下的數據具有作業環境復雜、攝像機部署不規則、實際應用精度要求高等特點。項目在不同角度(遠、近)、時間(早、中、晚)、地域(室內、室外、屋頂)、環境(晴天、陰天、雨雪天)等條件下采集圖像數據,并通過幾何變換、色彩變換、添加噪聲、裁剪和拼接等技術進行數據增強處理,提升數據可用度。
 
  二是打造預警平臺,提前發現潛在隱患。遵從“按需歸集、應歸盡歸”的數據治理原則,基于工業領域視覺數據以及基礎工業控制數據,結合生產安全的實際業務需求,設計研發了預警平臺,提供告警展示、去重、過濾、聚合等功能應用,支持通過大數據分析挖掘數據間的關聯性和潛在規律,確保提前發現潛在安全風險隱患。
 
  三是建立完善的安全治理機制,保障數據安全。首先,從企業自身業務管理特點、數據安全管理集成要求等方面出發,針對收集、存儲、使用、共享、傳輸、銷毀等各環節制定了安全管理規范,確保數據處理活動的合規性;其次,預警數據分類分級管理,針對不同等級和類別的數據,制定相應的安全保護措施和訪問控制策略;最后,通過一系列技術手段確保采集的數據安全流通使用,例如,數據傳輸過程中使用加密協議,數據存儲過程中對數據進行加密保護,建立數據定期備份和恢復機制等。
 
  四是及時發現潛在安全隱患,實現實時監測與快速響應。項目通過事前預警,增強企業風險防控能力,提前發現潛在的安全隱患,預防事故的發生。利用AI算法對圖像和數據進行深度分析,替代傳統大量的人工監視工作,實現人力資源優化配置,降低人力成本。同時,在企業生產作業的各個區域開展智能分析,對人員的不安全行為進行量化統計,及時發現安全管理的薄弱環節。例如,個別站點存在不正確佩戴安全帽月均20起,高風險監視崗位離崗15起,不按規范順序操作10起等,有效杜絕了傳統監管漏洞,避免直接經濟損失上百億元。
 
  五是持續多元化、高質量采集和優化數據。項目圍繞企業生產安全管理要素中涉及的“人、機、物、法、環”數據全方位進行采集和智能治理,通過人工智能等技術優化業務流程,基于客戶價值定位,設定長期的發展目標和戰略方向,進一步增強數據應用與客戶之間的粘性,提升客戶的忠誠度和滿意度。
關鍵詞 安全預警科技
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