AI技術(shù)破解化工企業(yè)隱患監測難題

化工企業(yè)隱患監測一直是企業(yè)老大難問(wèn)題?，F階段，大部分企業(yè)依靠人工進(jìn)行巡檢，深受巡檢時(shí)間長(cháng)、頻次低、難管理等問(wèn)題困擾。

奔凱安全利用機器視覺(jué)、深度學(xué)習等技術(shù)開(kāi)發(fā)適用于化工企業(yè)AI隱患分析平臺，能夠進(jìn)行槽車(chē)裝卸、碼頭管理、巡查巡檢、倉庫管理、裝置設備監測、人員管理、臨時(shí)作業(yè)、日常作業(yè)八大場(chǎng)景百余種算法。下面以其中人員管理與臨時(shí)作業(yè)兩個(gè)場(chǎng)景為例進(jìn)行介紹。

1、人員管理

行為識別是人員管理的核心。平臺平時(shí)對異常行為進(jìn)行監測分析，當有異常行為發(fā)生時(shí)啟動(dòng)整套平臺的預警處置流程對異常行為進(jìn)行管理。

人員安全行為管理

平臺支持人員安全帽、護目鏡、工作服、安全帶、救生衣、皮膚暴露等穿戴不規范實(shí)時(shí)監測。

安全帽救生衣等穿戴不規范智能監管

平臺支持常見(jiàn)的人員行為如人員越界、人員聚集、人員在崗、抽煙/打電話(huà)、睡崗等智能監管。

常見(jiàn)人員行為智能監管

平臺支持設備異常狀態(tài)如跑冒滴漏、圍欄識別、貨物堆放、貨物傾倒等異常監測。

2、臨時(shí)作業(yè)

臨時(shí)作業(yè)是發(fā)生安全風(fēng)險的重要因素。安全意識不強、存在僥幸心理等容易造成風(fēng)險隱患。將臨時(shí)作業(yè)流程與視頻智能識別進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，一方面規范臨時(shí)作業(yè)動(dòng)作，另一方面提高作業(yè)監測預警能力。

平臺支持動(dòng)火作業(yè)智能監管、高處作業(yè)智能監管等，從作業(yè)申請、風(fēng)險評估、安全措施、批準作業(yè)等作業(yè)前行為到作業(yè)過(guò)程中行為智能監測如監護人在崗監測到最后作業(yè)核實(shí)與恢復現場(chǎng)、關(guān)閉作業(yè)等，實(shí)現特殊作業(yè)全流程監管。

動(dòng)火作業(yè)智能監管

高處作業(yè)智能監管

化工企業(yè)細分場(chǎng)景眾多且復雜，用于人工智能訓練素材極少，但一旦發(fā)生事故危害極為嚴重。平臺支持基于元學(xué)習的小樣本和不均衡樣本深度學(xué)習框架， 解決場(chǎng)景中常見(jiàn)的數據量不足、落地速度慢的問(wèn)題。

小樣本學(xué)習技術(shù)

另一方面，AI平臺支持依靠知識推理實(shí)現高危場(chǎng)景下的視頻分析復雜應用?；谙闰炛R（規章條例、經(jīng)驗），構建了一套可以由系統進(jìn)行對比驗證，實(shí)施執行的化工安全條例知識庫；通過(guò)對場(chǎng)景中的行為、狀態(tài)等，系統執行機構根據已有的規則，進(jìn)行智能推理，獲得全方位、安全專(zhuān)家級的研判信息；對場(chǎng)景中的人員行為、設備裝置狀態(tài)、環(huán)境風(fēng)險、全作業(yè)流程等進(jìn)行監測，結合智能推理結果，對發(fā)現的安全隱患實(shí)時(shí)報警并進(jìn)行管理。

知識推理

2019年中國化工產(chǎn)值達到11980億美元，約占全球的36%，預計到2030年左右，中國單一國家的化工產(chǎn)值將會(huì )達到全球的50%?；ば袠I(yè)總量大、影響廣，其安全生產(chǎn)一直受?chē)抑攸c(diǎn)關(guān)注。奔凱定位于智慧安全專(zhuān)家，深耕安全生產(chǎn)領(lǐng)域，利用先進(jìn)AI技術(shù)，減輕安全生產(chǎn)管理負擔，提高隱患監測效率，能夠為化工行業(yè)健康發(fā)展添磚加瓦。