隨著(zhù)我國工業(yè)生產(chǎn)的快速發(fā)展，安全生產(chǎn)已成為實(shí)現工業(yè)高質(zhì)量發(fā)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(shí)等問(wèn)題，難以滿(mǎn)足現代工業(yè)復雜多變的安全需求。長(cháng)揚科技(北京)股份有限公司通過(guò)采集工業(yè)現場(chǎng)隱患數據，利用視覺(jué)AI分析技術(shù)對風(fēng)險進(jìn)行檢測預警，構建高效智能的安全生產(chǎn)監管體系，實(shí)現實(shí)時(shí)監測生產(chǎn)現場(chǎng)、及時(shí)發(fā)現安全隱患，提升了企業(yè)生產(chǎn)安全的管理效率，降低事故發(fā)生率。
一是優(yōu)化數據集質(zhì)量，提升模型訓練上限。工業(yè)場(chǎng)景下的數據具有作業(yè)環(huán)境復雜、
攝像機部署不規則、實(shí)際應用精度要求高等特點(diǎn)。項目在不同角度(遠、近)、時(shí)間(早、中、晚)、地域(室內、室外、屋頂)、環(huán)境(晴天、陰天、雨雪天)等條件下采集圖像數據，并通過(guò)幾何變換、色彩變換、添加噪聲、裁剪和拼接等技術(shù)進(jìn)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(fā)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(yè)領(lǐng)域視覺(jué)數據以及基礎工業(yè)控制數據，結合生產(chǎn)安全的實(shí)際業(yè)務(wù)需求，設計研發(fā)了預警平臺，提供告警展示、去重、過(guò)濾、聚合等功能應用，支持通過(guò)大數據分析挖掘數據間的關(guān)聯(lián)性和潛在規律，確保提前發(fā)現潛在安全風(fēng)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(yè)自身業(yè)務(wù)管理特點(diǎn)、數據安全管理集成要求等方面出發(fā)，針對收集、存儲、使用、共享、傳輸、銷(xiāo)毀等各環(huán)節制定了安全管理規范，確保數據處理活動(dòng)的合規性；其次，預警數據分類(lèi)分級管理，針對不同等級和類(lèi)別的數據，制定相應的安全保護措施和訪(fǎng)問(wèn)控制策略；最后，通過(guò)一系列技術(shù)手段確保采集的數據安全流通使用，例如，數據傳輸過(guò)程中使用加密協(xié)議，數據存儲過(guò)程中對數據進(jìn)行加密保護，建立數據定期備份和恢復機制等。
四是及時(shí)發(fā)現潛在安全隱患，實(shí)現實(shí)時(shí)監測與快速響應。項目通過(guò)事前預警，增強企業(yè)風(fēng)險防控能力，提前發(fā)現潛在的安全隱患，預防事故的發(fā)生。利用AI算法對圖像和數據進(jìn)行深度分析，替代傳統大量的人工
監視工作，實(shí)現人力資源優(yōu)化配置，降低人力成本。同時(shí)，在企業(yè)生產(chǎn)作業(yè)的各個(gè)區域開(kāi)展智能分析，對人員的不安全行為進(jìn)行量化統計，及時(shí)發(fā)現安全管理的薄弱環(huán)節。例如，個(gè)別站點(diǎn)存在不正確佩戴
安全帽月均20起，高風(fēng)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(jīng)濟損失上百億元。
五是持續多元化、高質(zhì)量采集和優(yōu)化數據。項目圍繞企業(yè)生產(chǎn)安全管理要素中涉及的“人、機、物、法、環(huán)”數據全方位進(jìn)行采集和智能治理，通過(guò)人工智能等技術(shù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，基于客戶(hù)價(jià)值定位，設定長(cháng)期的發(fā)展目標和戰略方向，進(jìn)一步增強數據應用與客戶(hù)之間的粘性，提升客戶(hù)的忠誠度和滿(mǎn)意度。
