01、背景与挑战 制造行业亟需提升安全生产能力

近几年，随着全球技术的创新活跃，以智能化为核心的新一轮工业革命席卷国内外，制造行业正从规模化走向定制化、快速柔性响应化，工厂数字化、智能化已然成为未来制造业转型升级的必然趋势。在工业4.0、工业互联网、物联网、云计算等热潮下，全球知名制造企业都开展了智慧工厂建设实践。2020年，工业和信息化部印发《关于进一步加强工业行业安全生产管理的指导意见》中指出“管行业必须管安全、管业务必须管安全、管生产经营必须管安全”，应不断加强安全生产管理，并通过技术改造促进企业提升本质安全水平，推进化工园区绿色安全发展，为工业高质量发展提供强有力保障。生产安全和生产效率是建设智慧工厂的重要目标。作为企业经营过程中的头等大事，智慧工厂需要解决生产安全的问题并且改变传统的生产方式，提高生产效率。

传统的设备和人员安全生产管理存在诸多问题，具体表现在：生产人员数量多，分散在不同作业区域，无法实时掌握危险区域的人员出入情况，造成潜在安全隐患；无法实时、全面的监管员工的着装穿戴，在一些危险作业区域时常发生因着装不规范而产生的意外事故，人员人身安全得不到保障；无法自定义限制区域，当不符合要求的人员闯入危险作业区域时，易造成伤害事故；针对不同的生产阶段的不同着装要求，企业缺乏有效的管理手段进行实施监督，导致事故发生等挑战。

02、解决方案 智慧工厂安全监测解决方案

智慧工厂安全监测主要围绕工装检测、工业车辆安全驾驶领域，基于AI技术和视频流数据，利用人工智能模式识别算法，对工人的着装情况，操作情况进行全方位、全时段的智能监测及自动预警，对工业车辆盲区进行识别监测并主动介入，保证企业的人员和财产安全。

人员身份识别

系统可以通过摄像头捕捉人员的面部特征进行人脸识别，以核实人员身份信息。生产人员身份识别支持人脸识别。人脸识别主要分为人脸数据获取、人脸检测、特征提取、人脸识别和识别结果处理等五个部分。人脸识别主要是通过截取5G摄像头视频流数据，获得图像数据，利用卷积神经网络算法在图像中准确标定出人脸的位置和大小，使用AI算法提取检测到的人脸特征，并将人脸特征信息与已存在人脸数据库的员工分别计算相似度。通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则识别出员工的身份信息，完成身份验证。否则身份认证失败，并发出身份识别失败警告。

穿戴规范识别，确保人员安全作业

通过穿戴规范识别，可以判断员工是否严格按照要求穿戴。例如，为了安全生产，电池厂要求工人佩戴特殊的头盔、衣服、手套和鞋子。该系统可以检测每个工人着装是否符合要求。生产人员穿戴规范识别实现方式：首先，通过5G摄像头采集工作车间视频流数据，把视频流数据传回给智能识别终端；然后，智能终端对图像进行解码和预处理，再输入到人形框提取模型进行人形框提取；最后，把人形框数据输入工装属性检测模型进行检测，同时把结果通过5G CPE上传给边缘服务器或本地实时显示。

安全围栏识别，解决危险区域安全隐患

安全围栏识别根据用户需求构建电子围栏，可以监控电子围栏区域内的员工身份或穿戴是否符合要求。生产车间安全围栏识别实现方式：首先，通过5G摄像头采集工作车间视频流数据，把视频流数据传回给安全围栏智能识别终端；接着，进行两方面的工作：一方面，智能终端接收鼠标输入数据，通过算法生成电子围栏，另一方面智能终端对图像进行解码和预处理，输入模型对安装围栏内的目标进行识别；最后，结合安全围栏和目标识别结果，对违法行为进行判断，同时把结果通过5G CPE上传给边缘服务器或本地实时显示。

不同生产阶段识别，满足不同检测需求

不同生产阶段的人员穿戴规范识别，可以根据不同阶段的着装检测需求选择不同的AI模型来识别员工的穿着，以规范人员操作，保障人员人身安全。

不同阶段的生产人员穿戴规范识别实现方式：首先，要按照不同阶段的安全生产要求采集数据、构建工装识别模型库；其次，通过摄像头或其他传感器对不同阶段进行识别；最后，根据识别的不同阶段去工装识别模型库匹配相应的模型，利用相应的模型对工人工装进行自动检测，判断工人的工装是否符合此阶段的安全生产流程，把识别结果通过5G CPE上传给边缘服务器或本地实时显示。

生产人员产线动作识别

生产人员产线动作识别实现方式：首先，通过5G摄像头采集工作车间视频流数据，把视频流数据传回给产线动作识别终端；然后，智能终端对视频流数据进行解码，并对解码后的图像数据进行预处理；随后，结合人体骨架提取模型和目标检测模型提取人体骨架信息和目标物体；最后，通过动作识别模型识别出产线人员动作，并对违规动作进行警示，同时把结果通过5G CPE上传给边缘服务器或本地实时显示。

工业车辆高级驾驶辅助系统

ADAS(Advanced Driving Assistant System)高级驾驶辅助系统，是利用安装在工业车辆上的摄像头进行感应和探索车辆周围环境，进行静态、动态物体的识别、侦测和追踪，提前让驾驶员察觉到可能发生的危险，有效提升驾驶安全性。通过安装在工业车辆上的边缘视觉处理终端，实现工业车辆的行人检测、防撞预警、盲区监测、视频记录等能力，并通过声光告警、主动制动等方式防止安全事故的发生。

技术先进性

• 能够根据不同业务需求自动切换识别模型；

• 能够进行身份识别和着装不规范识别；

• 能够对自定义区域进行检测；

• 模型准确率>90%；

• 检测速度