2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集——应急管理案例之七 工业现场视觉AI分析与安全预警平台
随着我国工业生产的加快速度进行发展,安全生产已成为实现工业高水平发展的重要保障。当前,传统监督管理模式存在效率低下、隐患预警不及时等问题,难以满足现代工业复杂多变的安全需求。长扬科技(北京)股份有限公司通过采集工业现场隐患数据,利用视觉AI分析技术对风险进行仔细的检测预警,构建高效智能的安全生产监督管理体系,实现实时监测生产现场、及时有效地发现安全风险隐患,提升了公司制作安全的管理效率,降低事故发生率。
一是优化数据集质量,提升模型训练上限。工业场景下的数据具有作业环境复杂、摄像机部署不规则、实际应用精度要求高等特点。项目在不同角度(远、近)、时间(早、中、晚)、地域(室内、室外、屋顶)、环境(晴天、阴天、雨雪天)等条件下采集图像数据,并通过几何变换、色彩变换、添加噪声、裁剪和拼接等技术进行数据增强处理,提升数据可用度。
二是打造预警平台,提前发现潜在隐患。遵从“按需归集、应归尽归”的数据治理原则,基于工业领域视觉数据及基础工业控制数据,结合生产安全的实际业务需求,设计研发了预警平台,提供告警展示、去重、过滤、聚合等功能应用,支持通过大数据分析挖掘数据间的关联性和潜在规律,确保提前发现潜在安全风险隐患。
三是建立完善的安全治理机制,保障数据安全。首先,从企业自身业务管理特点、数据安全管理集成要求等方面出发,针对收集、存储、使用、共享、传输、销毁等各环节制定了安全管理规范,确保数据处理活动的合规性;其次,预警数据分类分级管理,针对不一样的等级和类别的数据,制定相应的安全保护的方法和访问控制策略;最后,通过一系列技术方法确保采集的数据安全流通使用,例如,数据传输过程中使用加密协议,数据存储过程中对数据来进行加密保护,建立数据定期备份和恢复机制等。
四是及时有效地发现潜在安全风险隐患,实现实时监测与快速响应。项目通过事前预警,增强企业风险防控能力,提前发现潜在的安全风险隐患,预防事故的发生。利用AI算法对图像和数据来进行深度分析,替代传统大量的人工监视工作,实现人力资源优化配置,降低人力成本。同时,在公司制作作业的各个区域开展智能分析,对人员的不安全行为进行量化统计,及时有效地发现安全管理的薄弱环节。例如,个别站点存在不正确佩戴安全帽月均20起,高风险监视岗位离岗15起,不按规范顺序操作10起等,有效杜绝了传统监管漏洞,避免直接经济损失上百亿元。
五是持续多元化、高质量采集和优化数据。项目围绕公司制作安全管理要素中涉及的“人、机、物、法、环”数据全方位进行采集和智能治理,通过人工智能等技术优化业务流程,基于客户价值定位,设定长期的发展目标和战略方向,逐渐增强数据应用与客户之间的粘性,提升客户的忠诚度和满意度。
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