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;费b卸作業(yè) AI 視覺分析預(yù)警系統(tǒng)

  • 發(fā)布時間:2025-12-05 09:06:26,加入時間:2018年11月13日(距今2596天)
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;费b卸作業(yè) AI 視覺分析預(yù)警系統(tǒng)

一、項目背景與目標

;费b卸作業(yè)涉及危險化學品操作,流程規(guī)范性直接關(guān)系到人員安全、設(shè)備安全和環(huán)境安全。當前;费b卸作業(yè)依賴人工監(jiān)督,易因人為疏忽導(dǎo)致違規(guī)操作,引發(fā)泄漏、火災(zāi)、爆炸等重大安全事故。

本項目旨在構(gòu)建一套基于人工智能視覺識別技術(shù)的;费b卸作業(yè)全程監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng),對;费b卸作業(yè) 8 個核心步驟的規(guī)范性、順序正確性進行實時識別驗證,識別準確率≥90%;當檢測到操作缺失、錯誤或順序顛倒時,5 秒內(nèi)觸發(fā)現(xiàn)場語音提示、聲光報警,及時制止違規(guī)行為,實現(xiàn);费b卸作業(yè)標準化、智能化監(jiān)管。

二、系統(tǒng)總體架構(gòu)

系統(tǒng)采用 “感知層 - 邊緣計算層 - 平臺層 - 應(yīng)用層” 四層架構(gòu),實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、實時分析、預(yù)警處置、統(tǒng)一管理的全流程閉環(huán)。

(一)感知層

負責;费b卸作業(yè)場景的音視頻、環(huán)境數(shù)據(jù)采集,為 AI 分析提供原始數(shù)據(jù),核心設(shè)備如下:

設(shè)備類型

技術(shù)參數(shù)

部署位置

數(shù)量

核心作用

高清智能攝像頭

分辨率≥4K,幀率≥30fps,支持低照度(0.001Lux)、寬動態(tài),具備防水防塵(IP67)、防暴等級,內(nèi)置 AI 芯片支持邊緣推理

;费b卸區(qū)四角、;费b卸口正上方、車輛?繀^(qū)、消防器材存放點

按;费b卸區(qū)規(guī)模配置(單;费b卸區(qū) 4-6 臺)

采集作業(yè)全程視頻流,捕捉車輛位置、人員動作、設(shè)備狀態(tài)等關(guān)鍵信息

拾音設(shè)備

降噪型全向麥克風,拾音距離≥10 米,支持音頻與視頻同步

與攝像頭同點位部署

與攝像頭匹配

采集現(xiàn)場音頻,輔助語音報警指令播放

聲光報警器

聲光一體,音量≥110dB,燈光閃爍頻率≥2Hz,支持 485 / 以太網(wǎng)通信

;费b卸區(qū)醒目位置(如;费b卸口旁、操作亭)

單;费b卸區(qū) 1-2 臺

接收預(yù)警信號后觸發(fā)聲光報警

語音播報器

支持 TTS 語音合成,輸出功率≥30W,支持本地 / 遠程語音指令下發(fā)

與聲光報警器同點位

與聲光報警器匹配

精準播放違規(guī)點位及原因的語音提示

輔助傳感器(可選)

靜電接地電阻傳感器(檢測接地電阻≤10Ω)、管道壓力傳感器(檢測密封連接狀態(tài))

靜電接地夾、危化品裝卸管道接口處

按需配置

輔助 AI 視覺識別驗證,提升準確率

(二)邊緣計算層

部署于生產(chǎn)場所本地的邊緣計算設(shè)備,負責視頻流實時分析、預(yù)警指令快速下發(fā),滿足 “5 秒內(nèi)報警” 的低延遲要求:

1. 核心設(shè)備:工業(yè)級邊緣計算網(wǎng)關(guān)(搭載 RK 3588 ,8GB運行內(nèi)存 ,64GB emcc, 算力≥6TOPS,支持多路視頻解碼);

2. 核心功能

◦ 接收感知層視頻流,本地化運行 AI 算法,避免網(wǎng)絡(luò)延遲;

◦ 實時分析作業(yè)步驟,識別違規(guī)行為;

◦ 5 秒內(nèi)觸發(fā)聲光報警、語音提示,同時將預(yù)警信息上傳至平臺層;

◦ 緩存作業(yè)視頻(≥7 天),便于事后追溯。

(三)平臺層

構(gòu)建統(tǒng)一的 AI 視覺分析管理平臺,實現(xiàn)算法、預(yù)警、設(shè)備的集中管理,支持云端 / 本地部署:

1. 核心模塊

◦ 算法管理模塊:統(tǒng)一管理通用算法(如人員識別、車輛識別)和定制算法(如靜電接地識別、管道密封識別),支持算法版本更新、參數(shù)調(diào)優(yōu);

◦ 預(yù)警管理模塊:接收邊緣層上傳的預(yù)警信息,展示違規(guī)點位、原因、時間,支持預(yù)警分級(一般 / 嚴重)、處置流程跟蹤;

◦ 設(shè)備管理模塊:遠程監(jiān)控攝像頭、邊緣網(wǎng)關(guān)、報警器等設(shè)備狀態(tài),支持設(shè)備在線 / 離線告警、參數(shù)配置;

◦ 數(shù)據(jù)存儲模塊:存儲作業(yè)視頻、預(yù)警記錄、操作日志(存儲周期≥3 個月),支持按時間、;费b卸區(qū)、違規(guī)類型檢索;

◦ 可視化模塊:以 GIS 地圖、視頻監(jiān)控大屏展示;费b卸區(qū)實時狀態(tài),匯總違規(guī)統(tǒng)計數(shù)據(jù)(如月度違規(guī)類型分布、高發(fā)時段)。

1. 技術(shù)架構(gòu):采用微服務(wù)架構(gòu),基于 Spring Cloud/K8s 部署,前端采用 Vue.js+ECharts 實現(xiàn)可視化,后端采用 Python/Java,數(shù)據(jù)庫采用 MySQL+Redis(緩存實時數(shù)據(jù))+MinIO(存儲視頻文件)。

;费b卸作業(yè) AI 視覺分析預(yù)警系統(tǒng)

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