安全生产AI视频分析解决方案

目录6、案例分析5、解决方案4、产品介绍3、技术实现与优势

2、行业背景分析

1、公司介绍

公司介绍1

• 中国智能科学技术最高奖吴文俊人工智能专项奖芯片项目一等奖

• 工信部指导 \"中国芯\"优秀技术创新产品奖

• 世界人工智能大会最高奖卓越人工智能引领者SAIL奖

国家级认可，揽获多个人工智能行业头部奖项Proprietary and Confidential Information, Copyright©CorerainTechnologies20+ 行业实现规模化落地

企

业

认

证

国家级高新技术企业软 件 著 作 权

成立于

专注基建领域数字化、人工智能产品的研发

广州建软科技股份有限公司成立于2007年，是国内有影响力的现场作业AI视觉领先服务商，我们以国产AI芯片为核心，提供全新一代高性价比的国产人工智能计算平台，打造信创国产化软硬件一体化方案，提升AI技术在电网、工地、安监、石油能源化工等领域的落地。建软科技AI算法可以根据不同的业务场景，进行自由组合。同时我们算法团队，可深入结合特殊场景，快速响应实际需求，定制行业解决方案。建软科技致力于“芯基建 芯未来”，自主研发了AI布控球、AI边缘计算服务器、AI无人机巡检终端等AI产品，帮助企业有效控制作业安全风险、提供可持续的AI服务。

目前建软科技已与灵汐、地平线、瑞芯微等达成合作关系，加速国产AI技术产业化落地。

2007年

合作案例

发 明 专 业

42项+

10项+

CMMI3软件成熟度认证双软认证企业

ISO9001质量管理体系系统集成资质

公安部检验报告

知识产权管理体系现场作业AI视觉领先服务商

创新团队

数字化创新团队超过80人，由AI人工智能研发部、产品设计部、硬件研制部、平台项目部组成。我们专注为基建数字化整体解决方案，团队具有多年的网级项目经验，团队对国产AI硬件设计、算法订制、平台开发、硬件研制、研发成果交付有着丰富的技术能力。

我们坚持以基建+人工智能的理念，以团队的研发管理能力，服务客户，得到了南网、顺丰、中石油地电的认可。

客户的成功就是我们的成功，我们团队擅长交钥匙项目，多年来形成了需求、设计、开发、测试、实施、运营的能力。

条价值链，管理咨询+管理软件+自研算法+AI硬件研制+系统集成，提供一站式数字化整体解决方案。个宗旨，专注基建与人工智能，助力基建数字化。

荣誉资质

行业背景分析2

安全生产事故未能及时预警导致严重的后果我国安全管理质监总局信息披露，现阶段全国各地有近三十万家危险化学品生产运营企业，当中安全防范措施能力相对比较差的小化工厂占八十%以上。单单2019年，石油化工行业共出现安全生产事故203起、致死239人，安全生产事故总数量仍然非常大，重大安全事故仍未获得合理控制。当中，2019石油化工行业十大安全生产事故共导致112人死亡，717人负伤。

安全生产问题导致的后果企业若未能保障安全生产，可能面临法律追究和处罚，影响企业声誉和长期发展。法律责任安全生产问题可能导致设备损坏、原材料浪费等，给

企业带来经济损失。财产损失

由于安全生产问题，可能导致员工受伤甚至死亡，给

企业和家庭带来巨大损失。人员伤亡

安全生产问题可能导致生产线中断，影响企业的正常运营和产量。生产中断

能源行业因设备老化、操作失误等原因，安全生产事故频发，

给人民生命财产安全带来严重威胁。安全生产事故频发

为加强能源行业安全生产管理，国家出台了一系列法律法规，

强化企业安全生产主体责任，提高安全生产水平。国家立法加强管控

通过AI视频分析技术，可以实时监测生产现场的安全状况，及

时发现隐患预警，提高能源行业安全生产水平。AI视频分析助力安全

安全生产原因问题，国家立法管控

技术实现与优势3

能源行业涉及大量危险源和复杂工艺，

事故风险较高。事故风险高

随着技术的不断发展，能源行业需要

不断更新安全生产技术和设备。技术更新快

能源行业涉及多个环节和部门，监管难度较大。01 监管难度大02

03

能源行业安全生产面临的挑战

能源行业作为高风险行业，安全生产

至关重要，AI视频分析可实时监控，

保障员工安全。保障员工安全

01

通过AI视频分析，及时发现安全隐患，

减少事故，提高生产效率。提高生产效率

02通过预防事故，减少设备损坏和维修成本，降低生产成本。降低生产成本03安全生产在能源行业的重要性

传统的监控方法的局限性传统的监控方法往往只能覆盖特定的区域，无法全面监

控整个能源生产过程。监控范围有限

01

传统的监控方法通常需要人工巡检和数据分析，反应速

度较慢，无法及时应对突发情况。反应速度较慢

02

传统的监控方法缺乏智能化分析，无法对监控数据进行

深度挖掘和智能预警。智能化程度低

03

AI视频分析技术赋能传统安监AI视频分析技术可以自动识别异常行为，

减少人工监控的疏漏，提高监控效率。提升监控效率

AI视频分析技术通过深度学习算法，可

以准确识别异常行为，降低误报率，提

高报警准确性。降低误报率

AI视频分析技术可以24小时实时监测生产现场的安全状况，发现潜在风险，实现智能化预警，提高安全生产水平。实现智能化预警

传统与智能安监系统区别传统视频安监系统

作业区域广 环境复杂 巡检

时间长 视频数据采集维度单

一人工识别难度大

作业现场员工违规行为频发 ，

依靠人工查看 灵活度低 ，问

题反馈不及时，漏报概率高

事后回放视频需要手动调查 ，

发现异常情况 跟踪维护不

及时 管理效率低

传统的视频安监系统耗费大

量存储空间保存无意义数据

非结构化数据利用率低，难

以从中清洗核心信息为决策

应用赋能

智能视频安监系统兼容已有的前端摄像头和系统对视频画面进行不间断分析判断实现全天候自动化视频分析识别非结构化数据利用率高能快速处理海量前端数据及时做出事中判断和预警，避免漏报可根据实际需求定制开发高精度算法，利用强大的图像处理能力准确识别异常状况，避免误报支持自动报警、自定义分析区域、异常事件、视频自动存储等功能管理更智能人工管理难

无及时预警

事后取证难

数据处理难

全天候监测

响应及时

精确预警

智能管理

利旧摄像头， 全天智能分析预警，形成有效作业闭环

项目实现目标

贯彻落实国家发展战略 ， 围绕《新时代的南网总纲》中“国家队地位、平台型企业、价值链整合者”的企业定位要求，提出以“提质增效”为总体目标 ，以“智能装备、智慧运行”为发展路径 ，深化智能技术在电网等专业的协同应用，构建基于人工智能的“智慧工程”体系 ，实现安全生产作业过程AI智能化管控：

现场作业一目了然 智慧监控一键可达 风险管控一线贯穿决策指挥一体作战

产品介绍4

技术背景介绍

当前，中国芯片产业所面临的最严重的问题，就是技术封锁。

从2020开始，美国就陆续对人才、设备、软件、资金等全方面封锁，将DRAM内存在18纳米，NAND闪存在128层，逻辑芯片工艺在14纳米以下等领域基本锁死。同时，荷兰、日本等国家也纷纷加入进来，继续对中国芯片进行围堵。在这种情况下，想要拥有先进技术、芯片供应链的自主控制权，只能通过推动关键技术和产品实现国内自主创新来完成。而实现28nm芯片国产化，无疑可以有效地解决这一问题，让中国芯片产业不再被技术封锁所束缚，进而实现更好的发展和突破。国外芯片卡脖子 国产芯片替换

国产替代-研发进程我们根据不同业务场景，在满足基建施工智慧监控的前提下，适配国产芯片完成国外英伟达的国产替代，为不同的能力国产芯片厂家提供公平的市场机会。

1 2

3 4

2020年

• 基于国产芯片瑞芯微内置到布控球完成了国产化

的第一步，自主可控，数据安全可靠，完成了联

发科芯片替代。

2022年

• 基于国产芯片灵汐研发边缘计算服务器-HS100- HJR完成了国产化的第三步，自主可控，数据安

全可靠，完成英伟达的替代。

2021年• 基于国产芯片地平线研发边缘计算服务器-普通型完成了国产化的第二步，自主可控，数据安全可靠，完成高通芯片替代。2023年• 基于国产芯片灵汐研发全套国产设备。包括AI双光作业终端、AI智能布控球、AI无人机小脑、AI超算服务器完成了国产化的全场景覆盖以及全链路算法，自主可控，完成国产全部替代。

产品及算法介绍

研发优势： 建软科技致力于“芯基建 芯未来”，

自主研发了AI布控球、AI边缘计算服务器、AI无

人机巡检终端等AI产品。具备算法的软硬件一体

化开发 ，提供模型转换 、 量化 、压缩等成熟

算法适配工具链。

研发能力： 算法团队在电网、工地、能源的领域等算法有积累 。

产品优势 ：现已完成安全帽识别、烟火、工作服、安全带 、金具 、 绝缘子等60多种算法。产品介绍 算法介绍

AI移动作业终端

行业优势：多年服务于电网及能源行业 ，对能源需求和应用场景熟悉研发能力 ：研发团队在无人机、人工智能、传感器、智能硬件等领域均有积累研发优势：具备产品设计及软硬件相结合的需求开发能力 ，提供设备研造方案产品优势：需求和应用针对性强，高集成、轻量化、边缘化、AI算法、图传、云台AI边缘计算服务器 AI智能布控球 AI双光作业终端

AI智能布控球

国产芯片： 国产AI高性能芯片

算力性能：INT8理论算力48TOPS

解码能力：针对分辨率为1080P，单机解码能力480fps

处理性能：CPU 8核1.5GHz

续航时间：提供8个小时续航

设备内存：8GB

视频输入：具有一个变焦特写镜头和一个广角镜头

变焦镜头：光学变倍：支持33倍；数字变倍 16 倍

通信功能：支持4G及5G通信

北斗协议：支持北斗或GPS

其它接口：双TF卡，双SIM卡

语音播报：具备语音播报功能，可播报报警信息和安全警示信息；

AI智能布控球基于国产芯片，是国内首款高算力的智能作业终端 ，提供32T超强算力，支持作业现场智能追踪、人员行为识别、人脸识别、环境感知等多种算法以及开放框架设计，用户可以进行二次开发，设备支持提供4G\\5G ，双卡、双电池。让前端现场作业更智能安全，让管理更简单高效。产品参数：

AI无人机小脑

无人机巡检过程中，无人机上搭载的AI算力插件可实时拉取高清相机的源码流，并通过内置的国产AI芯片进行人工智能算法分析，并把结果利用5G大上行带宽上传到管理平台。实现自动识别目标故障，降低了人工巡检劳动强度及作业风险 ，提高了巡检效率。在实现无人机智能巡检、 自动识别安全隐患的同时，保障了数据传输通道的安全性。

重量轻：

轻量化设计，重量轻只用200克，是同类边缘设备重量的1/8

体积小：

集成化设计，整体尺寸112mm*70mm*31mm，是同类产品是1/5

大算力：

国产化芯片算力达到48T，超过NVIDIA NX 21T，达到国际领先水平

图传远：

实现自组网且达到了3-5km的高清图传，远超普通无人机距离

低延迟：

内置5G模块提供可靠通信链接。通过低延迟和大容量 5G 网络与边缘计算相结合

AI边缘计算智能分析盒(HS100-EJR)

国产芯片： 国产AI高性能芯片

算力性能：INT8理论算力48TOPS

解码能力：针对分辨率为1080P，单机解码能力480fps

处理性能：CPU 8核1.5GHz

接入路数：支持16路的视频接入

设备内存：8GB

视频输入：兼容200万、400万、800万

视频接入方式：兼容各种品牌网络摄像机

存储要求：64GB

网络接口：配置2个千兆网络

其它接口：配置4个USB口、1个HDMI口、1个RS-485端口、1个RS-232端口、1

个MIC/OUT、1个CAN 接口、1个WIFI、报警接口：输入*4，输出*4

报警器：支持485声号报警器、485断路器、功放音柱、网络音柱接入

HS100-EJR具有32T算力(INT8)以及16路解码及编码(1080P),其超强性能可广泛应用于智能视频监控、分析、数据存储等应用场景，部署在边缘端、中心机房，满足在电网、石油、园区、工地、城管、矿山等复杂环境区域的应用。

产品参数：

AI超算服务器(HS100-HJR-G30)

HS100-EJR-G30具有768T算力(INT8)以及258路解码及编码(1080P),其超强性能可广泛应用于智能视频监控、分析、数据存储等应用场景，部署在边缘端，满足在电网、石油、园区、工地、城管、矿山等复杂环境区域的应用。

*加速卡： 国产化AI通用加速卡*16卡 ；支持H.264/H.265，整机硬件解码能力≥4000fps@1920*1080，整机硬件编码能力≥2000fps@1920*1080；PCIe x8

Gen4.0接口，兼容3.0 & 2.0 &1.0。

支持16路*16卡=256路视频实时智能分析 ;整机整体INT8理论算力不低于

48TOPS*16卡=768TOPS

报警器：支持网络音柱接入

CPU：2*X86CPU或国产海光2*Hygon

内存：1*64GB DDR4 3200 RDIMM

SSD：1*3.84T U.2 接口

硬盘：1*4TB, SATA 6Gb/s, 7.2K，3.5in（SATA HDD）

网卡：1*千兆双电网卡I350

网卡2：1*25G 双光口

阵列卡：1*9361-8I（1G）

产品参数：

云-边-端协同

1固定场所

NVR

考虑到本项目前端为“利旧+新建”模式，为充分发挥既有前端设备价值 ，采用“云-边-端”协同架构，通过利旧智能化改造，有效降低总体建设成本 ，提升系统的AI智能化水平与计算效率。3移动作业

边端

视

频

专

网—

移

动

网

超算服务器

核心交换机

汇聚交换机

HS100-HJR

国产化芯片

客户端1 客户端2 客户端n2无人机

JRAI-3

JRAI-1

云端

算法优势

算法多

60多种算法，AI算法可以根据不同的业务场景，进行自由组合。准确率高达95%，覆盖90%的AI场景。定制化

交付能力强，算法团队 ，可深入结合特殊场景，快速响应实际需求 ，定制行业解决方案。国产化

打造信创国产化软硬件一体化方案，提升AI技术在电网、工地、 安监、 石油能源化工等领域的落地。高算力

采用国内高算力芯片，自主可控，算力高达48T，实时分析16路视频流。超算服务器搭配算力卡实现768路视频分析。

国产化芯片-48T算力• 类脑支持：

– 神经元数量：25万个

– 神经突触：2500万个

– 扩展突触：20亿@稀疏

– 扩展神经元模式：200万@稀疏

• DNN算力支持：

– 24TFLOPS@FP16

– 48TOPS@INT8

• SOC 支持：

– 8核ARM A53 clusters – 16路H264/H.265

解码： 1920*1080，500fps – 图像预处理子系统 IPE

– PCIe/Ethernet/eMMC接口

– DDR4/LPDDR4

• 物理参数：

– 12nm TSMC

– Die Size: 115” ” 2 – 功耗 2-15W

• LynOS 软件: – 编译器Lyngor – 开发工具：LynSDK– LynSMI/LynPA/Lyndebug– LynDBS/LynBIDL – 量化• 框架支持：– 深度学习：Tensorflow、Pytorch、Caffe、Mxnet、ONNX、PaddlePaddle等– 脑仿真：Nest/PyNN/Neuro等• 模型支持：– DNN：Resnet/yolo/Bert/….. – 脑 仿真：LIF/

Izhikevich/HH/Multi- compartment

内部架构

产品图

芯

片

参

数

国产芯片-算力堆叠算力卡“一卡多用”同一型号的算力卡皆可以在边缘服务器、 中心计算服务器使用；边缘服务器只能插一张卡 ， 中心计算服务器可以同时插多张卡 ，AI模型可以分布式运行在多卡上，加快模型推理速度 ，可根据不同业务场景插入多卡方式 ，组合算力 ，扩展性强 ，易维护、成本低。国产边缘分析盒HS100-EJR(单芯片48T算力)

国产边缘分析盒HS140-EJR(4芯片198T算力)

国产类脑服务器(16芯片*48T =768T算力)

自研算法-模型轻量化情况下选择最大限度的减少

AI算法的神经网络层数，

达到模型的轻量化，减少计

算量和内存使用量。后续对

模型进行序列化等操作，具

备可移植性和操作性，减小

算法的响应时间和加快模型

的推理速度。

通过轻量化设计、矩阵分解、

模型压缩、量化计算等方式

来实现模型的微型化和计算

加速 。在不影响最终结果的

边缘计算应用 序列化模型 模型加速 模型部署 模型推理应用AI智能算法研究路线硬件集成 WEB交互 AI算法应用据预处理

模型训练 模型量化 模型压缩 模型测试 模型训练数

自研算法-全覆盖

即买即用，快速实现碎片化场景渗透

安全帽识别 渣土车识别 火焰识别 烟雾识别 睡岗识别 玩手机识别 绝缘子识别 反光衣识别 安全带检测无人扶梯小动物识别口罩识别 抽烟识别 工作服识别 人员聚集 裸露土堆 材料堆放 人脸识别 乱堆杂物 车辆识别高空抛物人员闯入研发能力：算法团队在电网、工地、能源的领域等算法有积累

研发优势：具备算法的软硬件一体化开发 ，提供模型转换、量化、压缩等成熟算法适配工具链产品优势 ：现已完成安全帽识别、烟火、工作服、安全带、金具、绝缘子等60+种算法大厂芯片预适配

自

主

AI

训

练

平

台

适配 以上硬件的生态兼容， 秒完成园区边缘灵活部署

应

用

部

署

平

台

算

法

商

城

代码， 倍加速算法定制开发与优化迭代

全自动数据标注 小时级完成模型训练 5秒模型一键下发适配各类国产云 边 端 芯片

自研算法-视觉算法落地快

成熟算法

15天内即可完成部署

效果好 平均模型精度>93%

可自动化迭代优化

研发优势：具备算法的软硬件一体化开发 ，提供模型转换、量化、压缩等成熟算法适配工具链产品优势 ：现已完成安全帽识别、烟火、工作服、安全带、金具、绝缘子、无人机等60多种算法种类多 60+算法积累

覆盖99%AI场景

能定制 碎片化中长尾需求

4周内完成定制

根据业务需求分别购买/定制化AI算法

自研算法-双光融合在低照度和低能见度条件下，红外图像能提供更加可靠检测目标信息而可见光图像能提供详细的场景细节 ，将红外和可见光图像这两种互补的特征信息融合到一张图像中。应此我们提出了基于红外-可见光图像互补信息的融合特征提取以及检测人员的方法。

自研算法仓

抽烟识别

人脸识别

工服识别

安全帽识别

人 口罩识别

60+ 自研算法 95% 精准识别率 10+ 场景应用 16路视频流分析车辆逆行

车辆滞留

违规停车

烟雾识别车辆闯入

静电释放时长

异物检测打架识别

攀爬识别

跌倒识别

异常徘徊

明火识别值班离岗 人员聚集检测

玩手机检测

打电话识别

超时滞留

灭火器摆放位置人员闯入

车

反光衣识别

人脸抓拍

人

重型车辆

电动车识别

吊臂下站人

垃圾外溢标识桩安全警示牌异物检测物

解决方案5

智慧安监-可视化全域管理平台架构智慧安监平台

平

台

数据质量监控

平台数据局

域

网

/

互

联

网 摄像头 人脸抓拍 移动摄像头 执法仪

智能专用网关

感知层

应用层

数据层

监管部门、业主单位、施工单位、服务商 变电站、配网、配电房

数据清洗

数据标准化

数据权限

安全帽 负责人 工作服 区域闯入 安全带人员扶梯视频监控 告警统计 算法管理 设备管理 算法下放 固件升级第三方物联网平台告警数据GB28181

用户层

其他平台监 控

平台

数 接

据 口

统 标

一 准

物联网

数据中台

网络边界 （http/mqtt） 网络边界建

设

标

准

数

据

统

一

电子围栏 门禁设备

AI算法解析与自动预警平台方案AI智慧安监平台

负责人

区域闯入

人员逗留

人员扶梯

…模

型

封

装

物体监测类

声光报警器联动智慧安监系统生产工具中心

数据告警平台普通摄像头 移动布控球

模型训练

联动应急指挥监控中心

行为识别 区域检测类

部署运行

模型评估

人脸核身 安全穿戴类

运动检测

数据沉淀特征提取 数据处理

视频接入

模

型

构

建

视频接入

数据展示告警平台人脸识别

办公室安全帽

安全带

工作服

采集平台

AI智慧安监-设备管理平台智能边缘管理平台包括PC端智能边缘管理平台、移动端APP应用，设备边缘管理后台、主要为设备注册、视频查看、算法管理、规则定义、告警信息统计与事件管理、系统管理等功能。

AI智慧安监-视频分析平台视频监控可以按省 、市、项目进行多级视频显示，同时可以直播现场摄像头画面同时支持录像回放、云台控制、当前画面的告警信息提醒等功能。

AI智慧安监-告警联动平台支持通过告警信息进行视频直播、回放，同时可以通过音频输出功能实现远程对讲。

AI智慧安监-算法管理平台支持设备注册、远程管理、远程通道配置、远程算法配置、算法下发以及固件升级，实现云边端设备协同管理。

边缘管理平台手机APP

通过手机终端APP，实现告警信息实时推送，随时可查看现场作业的实时视频及作业过程中的违规行为，让管理更简单便捷。

特色优势

多算法融合

HIKMISIOW

控系统，对视频拉流

解析 …

预警调度管理

发现异常后，平台自

动推送预警信息给平

台管理员，同时通知

物业人员前去查看

智能过滤误报

识别人体、自动排除

其他环境干扰

自动识别周界入侵、

边界闯入等行为，并

告知管理人员

加载多种模型同时 univ@w

全兼容

算法叠加

异常行为分析

兼容现有各种厂家监

监管全覆盖

利用原有音频设备采集音频后转为文字后，上传到后台，实进监督违规交流并进行大数据分析环境行为

抽烟、未装护栏、未装警示牌等综合方式，保障环境安对人员的进出人脸识别、动

作行为、穿着等进行全面监

管

无人扶梯、未戴安全带进

行多种策略的监控、预防

安全风险

人、物、环全场景数字化

现场作业全覆盖，进行烟火、对现场作业人员安合帽、

拾音人员

全

监管全覆盖

模型下发移动互联网

……

应

用

层

算法研发 算法管理 设备管理 应用管理 视频服务 日志服务 流程服务 消息服务

算

法

层

人员管理 安全着装 危险行为 环境监测 仪表读数 作业监控

边

缘

层

局域网 智能分析盒 推理分析一体机

球机

感

知

层

项目管理 作业计划 项目视频 作业视频

支

撑

层

标

准

体

系

安全体28181视频平台 IOT物联网平台

系动火作业不带护目镜吊装作业吊物下站人受限空间作业无监护人APN专网卡平台

枪机 无人机 布控球 执法仪 安全帽抽烟打手

机

脱岗睡岗

危险区域

闯入

火焰监测

烟雾监测

未装护栏

安全帽

工服着装

安全带

人脸闸机 无人扶梯

工作负责人

人脸考勤

人脸闸机 环境监测 机器狗

：违章管理 考勤管理

告警

上传

中

台

层

不安全行为组织管理集成

服务

仪表检测

物联网网关

智慧安监-主要算法通过计算机视觉技术对图像、人脸、场景、视频等进行深度学习，识别并标示图像、场景、视频内容，并对自定义的行为、意图进行识别并预警。

反光衣检测

打电话检测

安全帽检测

裸土检测周界检测 烟火检测抽烟检测 人员聚集

风险管控-运作识别施工现场是安全监管关键的工作场所， 需要高度的工作效率和安全性。

为了确保这些要求得到满足， 动作识别技术可以用于监测作业人员的

活动， 识别不适当的动作和行为，从而维护工作场所的高效和安全性。

动作识别技术及应用场景：

视觉监测： 在施工现场部署摄像头， 以捕捉作业人员的实时活动和动

作。

行为分析： 使用计算机视觉和深度学习技术， 系统可以分析人员的行

为， 如是否在工作期间不当聚集 、远离岗位等。

实时监测与通知： 如果系统检测到不适当的动作或行为， 它可以触发

警报或通知， 以及时采取措施。

优势与应用：

工作效率： 动作识别技术有助于监测工作场所内的活动，从而改进工

作流程， 提高工作效率。

纪律监督： 该技术有助于监督现场人员的违章行为， 确保他们遵守规

定和安全规范， 提升施工安全性， 降低安全风险。

人体动作识别人体行为识别

风险管控-场景识别基于多算法的作业场景安全分析告警技术 ，配合现场的摄像设备 ，来实现对

现场安全隐患的及时发现和处理。

应用场景：

动土作业： 施工中进行土方开挖、填方、夯实等工作过程 ，护栏、警告牌、

气体报警仪、 吊臂下站人等行为设备联合检测识别及告警。

受限空间作业：消防器材、气体报警仪、乱堆杂物、 防毒面具检测等行为设

备联合检测识别及告警。

临时用电作业：绝缘手套、无人扶梯、警告牌等行为设备联合检测识别及告

警。

起重吊装作业：起重吊装作业过程中 ， 吊臂下站人、驾驶人员危险驾驶、周

围站人等行为设备联合检测识别及告警。

高空作业：高空作业现场安全带、反光衣、安全帽等行为设备联合检测识别

及告警。

自定义场景 ：结合监管实际需要自行定义多种算法识别相结合的违章告警检

测场景。

风险管控-安全帽识别安全帽是保障安全的一道防线， 安全帽的佩戴能有效提高人身安全性。

这项技术可以实时监测人员是否佩戴安全帽。

安全帽识别技术及应用场景：

摄像头监测： 在施工现场部署摄像头， 以捕捉人员安全帽佩戴情况。

安全帽图像分析： 海量安全帽模型检测训练， 可以建立安全帽的识别

模型 。 这些模型可以检测人员安全帽佩戴情况。

实时监测与通知： 通过摄像头实时监测人员安全帽佩戴情况， 如果识

别到未佩戴或佩戴错误情况， 系统可以自动触发通知， 通知管理层或

安全人员。

优势与应用：

安全监管： 系统可以实时记录实时提醒人员的安全帽佩戴， 为安全管

理提供有价值的数据， 同时降低人员违章风险， 提升人员行及安全意

识。