当前,以5G、人工智能、工业互联网为代表的新基建,正推动智能工厂、无人驾驶、智慧城市等新兴应用加速到来。
随着AI技术的成熟及普及,安防领域迎来新的发展机遇。权威机构统计,2018年安防市场规模达7000多亿,但AI安防只占整个市场规模约6%,渗透率低。预计在“十三五”期间,安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级。至2022年,安防行业市场规模将达到近万亿。
随着AI安防在园区、校园、工厂等场景的逐步落地,一些潜在问题逐步暴露出来,例如AI技术场景适应能力差、现有监控设备如何低成本改造、如何快速有效地完成部署、大数据如何有效利用等,解决这些问题是AI安防落地的关键。
工业事故危害大,安全生产监管难
近年来,随着全球工业化发展不断加快,因工伤亡的人数越来越多,尤其是制造、建筑、化工等产业,人们的生产安全和健康受到严重威胁。
2015年8月12日晚11时许,天津滨海新区一处集装箱码头发生爆炸,造成165 人死亡,损失难以估量。
2019年3月21日14时48分许,江苏省盐城市响水县陈家港镇化工园区内江苏天嘉宜化工有限公司化学储罐发生爆炸事故,并波及周边16家企业。
2019年7月19日河南省三门峡 市河南煤气集团义马气化厂重大爆炸事故,造成死亡12人。
在此背景下,国务院安委办与应急管理部联合发布了《国务院安委会办公室应急管理部关于加快推进危险化学品安全生产风险监测预警系统建设的指导意见》(安委办〔2019〕11号),加快推进全省危险化学品安全生产风险监测预警系统(以下简称“监测预警系统”)建设。
意见提出,建设危险化学品监测预警系统是应急管理部门履行安全监管职责的基本要求;建设危险化学品监测预警系统是应急管理部门履行安全监管职责的重要抓手;建设完善危险化学品监测预警系统是督促企业落实安全生产主体责任的硬性要求。(未接入危险化学品监测预警系统的企业不予核发安全生产许可证)
目前,对于重大危险源状态的实时监控掌握,从源头预防重大生产安全事故的发生,从前端传感器数据对接、企业自身监管,到政府侧监管都存在不少的问题。例如:
1
政府监管问题:
● 获取企业重大危险源数据困难
● 误报警干扰
● 缺少信息化监管机制
● 获取的数据与业务应用的关系
2
数据对接问题:
● 缺少远程获取设备,依靠现场仪表
● DNS、接口协议厂家多,对接困难
● 数据和监控图像同时接入
3
企业管理问题:
● 数据分散,存在于各个工艺 控制室
● 信息化建设落后,领导无法了解状况
● 缺少报警获取手段,过度依赖生产现场监管人员责任心
看智能工厂安全生产AI监管系统方案
如何保障安全生产
一直以来,如何从源头上预防重大事故的发生,减少发生重大事故的风险是工厂安全生产的重中之重。为保障工厂安全生产、工人生命安全,360和司南物联积极推出了智能工厂安全生产AI监管系统方案(简称“AI监测”)。
AI监测将物联网、大数据、人工智能等新技术应用于安防领域,针对应用场景进行AI算法调优,在已有的监控设备上进行智能化改造,快速方便地部署实施,最大化地将现有数据进行分析,获得精准数据用于管理决策。
AI场景适应
落地场景存在细分差异,AI算法准确度调优
低成本改造
充分利用现有监控设备,低成本改造
快速部署
无需额外设备配置,快速安装部署
大数据利用
将场景大数据充分挖掘,最大化利用
1
●
AI监测技术架构
AI监测利用物联网技术架构,使用AI技术加强边缘计算能力,构筑边云协同机制,为安防设备赋能。
云端AIoT OS核心能力
云端管理
● 设备管理、连接能力、消息管理
● 数据呈现及数字孪生
AI分析能力
● 图像分析:以图搜图、人物轨迹等
● 语音分析:自然语音处理、语音播报等
● 数据分析:数字融合、机器学习、模型预测
边缘AIoT OS核心能力
边缘管理
● 设备管理、连接管理、消息管理
● 边缘计算
AI分析能力
● 烟雾火苗、安全帽、吸烟
● 人脸、人形
● 车辆、车牌
2
●
AI边缘计算服务器
AI边缘计算服务器以视频、图像的分析计算为核心,搭载AI算法,为各类场景提供安全、可靠、稳定的边缘计算服务。
● 一键接入AI监测云,获得各类数据分析报表
● 内置多种AI算法,可根据摄像头配置选择算法
● 最大可支持16路1080P视频接入
● 支持ONVIF协议,兼容大华、海康各主流摄像头
● 配备2个网口,自由选择内外网络连接
● 支持4G、5G网卡扩展,支持无线网络传输
3
●
AI监测云服务
AI监测云为业务提供基础的云服务,包括数据服务、文件服务、数据报表、地图显示、语音播报、视频服务等。同时支持大屏展示、多用户层级管理、语音告警提示、微信小程序推送、远程视频播放等功能。
AI监测管理平台Web端支持大屏展示、告警报表及详情展示(如:大屏展示告警信息、查看详细告警信息、查看告警信息报表、处理详细告警信息、制定详细巡检任务、配置人员账号权限、设置设备详细信息等),可以自定义展示报表、自定义LOGO及登陆网址等。
AI监测微信小程序提供移动端的告警及巡检即时处理,实时记录现场数据,以供后续总结、查询。
4
●
AI算法
AI边缘计算服务器内置全球领先的AI算法,依托原创的算法技术,强大的数据积累,提升召回率、降低误报率,根据不同场景、不同摄像头的需求调用所需要的算法,并适度调优,以达到最佳AI识别状态。
AI监测覆盖常用的AI算法,例如:火苗烟雾、安全帽、吸烟、人脸及跟踪、人形及跟踪、车辆车牌及跟踪等……
5
●
AI算法准确度
AI监测识别的2个关键衡量指标,召回率和误识别率。召回率决定产品的可用性,误识别率决定产品的用户体验。(“不能频繁地狼来啦”)
多模态算法
利用多种算法模型组合的特征值,判定监测对象
ROI
将非目标监测区域,或容易引起误报的区域排除在外
特定标记
将有些无法判别的误识别,人工标记后进行算法二次识别
6
●
AI算法机器学习平台
由于场景的复杂性、多样性,具体某个场景的识别要求可能存在特殊性,已有的算法设计可能达不到高召回率、低误识别率的理想状态;针对这种情况可以采用机器学习的方案,让AI算法逐步学习迭代,以较短的时间优化算法。
7
●
产品质量方针
AI监测遵循“准确、易用、稳定”六字产品质量方针。其中监测的准确率是产品的生命线,易用性及稳定性是保证产品落地的关键因素。
准确:从现场到用户感知端到端的准确率
算法召回率:>95%
算法误识别率:<1%
用户感知时长:<10s
易用:从交互到部署整体的易用性
软件交互体验:简单、流畅
设备部署时长:<15min
稳定:系统持续监测的稳定性
连续在线时长:>1000h
设备宕机次数:<2次/年
8
●
安全保障
AI监测配备360安全大脑,全方位保障设备端、云端及客户端的安全;360安全大脑是全球最大的分布式智能安全系统;综合利用ABCIB(大数据、人工智能、云计算、IoT智能感知、区块链)等新技术保护系统网络安全。
9
●
AI监测网络部署
AI监测网络部署可根据需要选择有线部署或者无线部署;根据部署需求选择有线/无线AI边缘计算服务器。
有线部署:需要本地部署外网环境
无线部署:可采用4G/5G网络,无需另外部署外网环境
10
●
AI边缘计算服务器部署
AI边缘计算服务器一般部署在监控机房,和NVR、摄像头在同一个局域网内。
部署位置:
● 和NVR在同一个机柜中,接入到同一个网关
网络支持:
●需提供AI分析摄像头的产品型号、IP地址及登录密码
● 需开通AI边缘计算服务器访问外网的权限
360和司南物联联合研发的智能工厂安全生产AI监管系统方案广泛应用于人、车、物等AI监测场景,如公共物业、工厂、学校等,并结合各场景的大数据、物联网等为管理人员提供精准研判。
原文标题:解决方案|一文读懂智能工厂安全生产AI监管系统方案
文章出处:【微信公众号:司南物联】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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原文标题:解决方案|一文读懂智能工厂安全生产AI监管系统方案
文章出处:【微信号:scinaniot,微信公众号:司南物联】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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