智慧冶金工厂可视化视频智能监管方案,助力安全生产腾讯云开发者社区

有色金属冶炼工艺复杂,推进互联网、大数据、人工智能、5G、边缘计算、虚拟现实等前沿技术在有色冶炼工厂的应用,建成全流程综合集成信息管控平台、实现全要素数据可视化在线监控,已经成为当前冶金企业升级转型的主要建设目标。

《有色金属行业智能工厂(矿山)建设指南》指出,鼓励有色金属智能冶炼工厂采用基于工业互联网平台的云、边、端架构,逐步推进传统信息化业务云化部署,实现企业全流程的智能生产;鼓励企业加快部署传感器、智能摄像机、射频识别、网关等数字化工具和设备,通过集成传感、测量、检测、控制等信息,实现设备、物料、生产过程、产品质量、安全环境的实时感知。

针对冶金工厂作业过程中存在的安全风险隐患,旭帆科技基于AI视频识别技术、视频监控技术、网络传输、云计算等技术,推出智慧冶金工厂可视化视频智能监管方案,能对冶金工厂生产作业环节中存在的人员违规操作与安全风险等进行智能识别与预警,保障冶金工厂的安全生产。

方案通过AI边缘计算硬件智能分析网关的智能识别能力、安防监控系统EasyCVR视频平台的视频监控能力,能对冶金工厂作业区域的人员安全规范着装、人员违规行为、环境风险等进行实时智能检测,当检测到异常时则立即触发告警,以便监管人员及时处理,让冶金企业生产过程得到全面的可视化智能监管,降低安全风险,做到“早发现、早解决”。

1、AI视频智能识别

TSINGSEE青犀智能分析网关内置了丰富的AI算法模型,能对生产流程中的风险隐患实时识别并预警,实现有效安全管理和监督检查。具体包括以下:

1)人员着装规范检测:支持自动检测作业区人员是否按照规范着装,如安全帽、工作服等,并能抓拍和告警;

4)环境安全风险检测:支持识别各种消防隐患,包括烟雾、火焰识别、灭火器缺失、消防通道堵塞等,系统将抓拍并上报告警记录。

2、视频可视化监管

安防监控平台EasyCVR基于云边端架构部署,能将多个作业区域、车间等重点区域部署的摄像头统一接入,实现视频监控的汇聚与集中管理,同时基于EasyCVR平台丰富的视频能力,可以做到对冶金工厂各区域24小时全天候、无盲点可视化远程视频监控,实现对工厂作业全流程的安全监管。

同时,平台还能提供录像与回看、视频存储、云台控制、语音对讲、智能告警、级联共享等能力,支持将数据上传至上级监控中心,也支持标准的API开发接口,能将视频分发与集成至移动端APP、小程序、其他业务平台播放等,十分灵活。

TSINGSEE青犀智慧冶金工厂可视化视频智能监管方案,通过利用AI智能检测与视频能力在冶金工厂场景中的应用,可以实现对冶金生产过程的实时监控和智慧管理,结合AI视频智能分析技术,实现整体信息化终端的全面智慧化管理能力,实现了生产信息化安全的可控、可防、提前预警等智慧化管理和运营手段。

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0.军工工厂安全生产视频AI识别技术方案腾讯云开发者社区军工工厂安全生产视频AI识别技术方案 在国家政策、技术创新和企业发展需求转变等多个维度的共同驱动和协同下,特别是工业互联网作为“新基建”的提出,都在推动工业制造朝着数字化、网络化、智能化方向发展。军工装备制造行业承担着国民经济和国防建设的重要使命,构建以智能制造为核心目标的智能工厂、智慧企业已经成为各大jvzquC41enuvf7ygpekov7hqo1jfxnqqrgx0c{ykenk04<:5628
1.车间人员作业行为智能检测AI视觉在生产车间制造中的应用车间人员作业行为智能检测系统基于神经网络人工智能视觉算法,车间人员作业行为智能检测通过对车间监控摄像头获取的视频图像进行分析和识别,实现了对人员操作行为的智能检测。系统对工人的操作环节进行分解,根据时间、动作标准等方面制定了规范化的数据规则。通过神经网络AI视觉分析算法,系统可以实时检测和识别工人的操作行为是否符合规范化的数据。车间jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8PQa3;:1jwvkerf1mjvckrt1:8;32=87:
2.案例解读本周前两期内容中,我们讲述了人工智能的发展简史,定义,系列技术,以及人工智能作为新生产要素的增长模型,今天我们就进一步结合前面的内容,为读者朋友解读人工智能在制造领域的场景应用。 场景一,AI 在数字化车间应用场景 用“AI”代替人类,对作业现场在线的、智能的、智慧的观察和分析,并且向人类实时的映射生产环节中的jvzquC41yy}/5?5fqe4dp8ftvkimg8:24396:;d;4;<26:9:0jznn
3.AI检测识别技术,为智能化视频生产赋能视频ai识别美摄科技的AI检测识别解决方案通过先进的算法和大数据技术,助力企业实现精准的音视频分析,包括场景、人物识别及多元检测。该技术结合实际生产场景,推动企业智能化转型,共创智能化生产的未来。 在科技飞速发展的今天,智能化生产已经成为企业提高效率、降低成本、增强竞争力的关键所在。美摄科技,作为一家在音视频处理技术领域jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8vsa6634A5731gsvrhng1jfvjnnu1748A637::
4.AI技术在工业场景中的应用,包括具体案例、技术原理和实施效果。AI技术在工业领域的应用包括智能制造、质量检测、设备维护等方面,实施效果体现在提高效率、降低成本、提升质量等方面。 应用场景: 智能制造:AI技术在智能制造中的应用包括智能排产、智能决策和自动化生产流程。通过机器学习和大数据分析,AI可以优化生产计划,减少浪费,提高生产效率。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv87523e89;>452=0c{ykenk0fnyckny03=532:>:6
5.探讨人工智能在制造业中的实际应用在制造业中,保持高质量标准至关重要。人工智能驱动的质量控制系统利用计算机视觉和复杂的机器学习技术,来检测生产过程中产品的缺陷和异常。这些系统实时分析图像或视频,识别人类检查员可能忽略的缺陷。 使用人工智能实现质量控制流程自动化,可确保更高的准确性和一致性。这可以提高产品质量、减少浪费、加快缺陷检测速度,最jvzquC41yy}/h{toigkl0lto1vkmglto18::2:50jvsm
6.短视频生产进入“一键式”时代,AI如何定义智能影像?那么,如何利用智能影像生产技术,让高质量内容制作进入到普惠化时代?专业级短视频制作能力是否每个用户都能体验到? 智能影像生产技术是什么? 影像生产技术以计算机视觉 (Computer Vision) 与计算机图形学为基础。在深度学习广泛应用之前,视觉算法一般分为:特征感知、图像预处理、特征提取、特征筛选、推理与识别。 jvzquC41yy}/f6ftvu4dp8ftvkimg8ftvkimghnphq5lg‚4OVK}NVl7Ple:OVrIw\/xs8ƒLey0nuou
7.在制造业中,AI是如何应用的?在制造业中,人工智能(AI)可以应用于生产过程优化、质量控制、预测性维护、供应链管理等多个方面。 首先,AI可以通过分析生产数据和工艺参数,优化生产过程。例如,利用机器学习算法分析生产线数据,识别出生产过程中的潜在问题并提出改进方案,从而提高生产效率和降低成本。 其次,AI可以用于质量控制,通过图像识别技术和传感器jvzquC41yy}/okfnkd4dqv4cum5rwnxvkqt.4A5;g;;57?;7:5?d5Bh5c9878?g7h8gg0qyon