危險區域人員檢測演算法案例

穩格科技危險區域人員檢測演算法案例：助力某化工廠實現智慧安全監控升級

一、案例背景

工廠因生產環境複雜（存在高溫、高壓、有毒氣體區域），長期依賴人工巡檢與固定攝像頭監控預防人員誤入危險區，但傳統方式存在三大痛點：

1、人工監控效率低：監控中心需24小時輪班，人均需同時關注30+螢幕，誤報率保持在專案要求範圍內；

2、即時性不足：從發現人員闖入到通知現場人員平均耗時>3分鐘，無法及時干預；

3、資料利用薄弱：歷史監控資料僅用於事後追溯，未形成安全風險預測能力。

為提升安全管理水平，工廠委託穩格科技開發危險區域人員檢測與預警演算法，構建智慧安全監控系統。

二、解決方案

穩格科技基於計算機視覺與行為分析技術，定製以下方案： 

1、多模態檢測演算法：

 ①採用改進型YOLOv8目標檢測框架，精準識別人員位置與姿態（如佩戴安全帽、工作服）；

 ②結合區域分割演算法（Mask R-CNN），動態劃定危險區域邊界，支援不規則形狀與臨時禁區設定。

2、行為分析與預警：

①定義“越界”“停留超時”“未佩戴防護裝備”等違規行為規則庫；

②整合輕量級行為識別模型（基於3D-CNN），即時判斷人員動作是否符合安全規範。

3、邊緣-雲端協同架構：

①邊緣端（NVIDIA Jetson Xavier）部署檢測演算法，實現本地即時分析（處理速度>25fps）； 

②雲端構建安全風險預測模型，基於歷史資料生成熱力圖與風險趨勢報告。

三、實施過程

1、需求確認：與客戶明確危險區域範圍、違規行為定義及預警響應流程（如聲光報警、簡訊通知）。

2、資料採集與標註：在廠區部署30+高畫質攝像頭，採集2萬+小時影片資料，標註人員位置、動作及安全裝備狀態。

3、模型訓練與最佳化：

①針對複雜背景（如霧天、夜間紅外畫面）進行資料增強與域適應訓練；

②最佳化小目標檢測能力（如遠距離人員識別），有助於支援檢測距離達50米。

4、系統整合與測試：

①將演算法介面與廠區現有安防系統（門禁、廣播）對接，實現自動聯動；

②模擬100+次違規場景測試，驗證系統響應時間（<1秒）與準確率保持在專案要求範圍內）。

5、交付與培訓：提供系統操作手冊、API文件及運維培訓，有助於支援客戶自主管理。

四、成果與價值

1、安全提升：違規行為識別準確率保持在專案要求範圍內有所提升，事故率有所降低；

2、效率最佳化：監控人力減少專案要求範圍內（從15人減至3人），誤報率保持在專案要求範圍內；

3、資料賦能：生成周/月安全風險報告，輔助最佳化巡檢路線與裝置維護計劃；

4、行業示範：該案例獲評“化工行業智慧安全監控標杆專案”，助力客戶透過安全生產標準化認證。

結語

穩格科技透過危險區域人員檢測演算法與工業場景的深度融合，成功幫助客戶實現從“人工監控”到“智慧預警”的轉型。我們始終以技術落地為核心，透過多模態演算法設計與邊緣計算部署，為企業構建即時、精準、可擴充套件的安全監控體系，助力工業領域安全生產數字化轉型。