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监控知识

北京工厂如何安装摄像头:AI实现安全生产智能监控

作者:亿杰监控安装点击: 发布时间:2020-05-30

北京工厂安装摄像头:AI实现安全生产智能监控

安全生产是社会发展的永恒主题,是一切工作的本质。

对于工业生产企业来说,由于业务连续性强、系统复杂,大量生产设备紧密相连、相互耦合,具有高功率、高运行速度的特点。安全生产是保证员工人身安全和健康、设备设施不受损坏、环境不受破坏、生产经营活动能够顺利进行的必要条件。

石油石化行业是一个具有多种危险因素的高风险行业,安全生产形势依然十分严峻。

人工智能在安全生产领域的作用得到了显著提高

以人工智能技术为手段,准确把握“高精度质量检验和大规模安全管理”的行业需求,在安全预防、监督实施、质量检验和生产过程管理等方面,应用机器视觉、姿态识别、异常行为分析和预警、实时监控、自动发现问题和主动预警等人工智能技术,从而改善过去依靠肉眼或“远水救不了近火”的困境。为确保安全高效的生产、合理的劳动力分配和低成本优势,工业企业的“降本增效、安全生产”等智能应用在工业安全生产领域逐渐发挥重要作用,将以往安全管理工作的“后处理”模式转变为事前识别、分析和控制危害的科学管理模式,最终实现事前控制、预防为主、关口前移、事前预防的目标。

在正常情况下,石化企业多年来分阶段、分批次建设视频监控系统,基本实现了监控摄像机安装在每个生产设备和关键部件上。传统的机器视觉检测(如比较法)解决了人工视觉检测不能做、做不好、成本高的问题。但是,仍然存在安全隐患:

1.在现场作业监督过程中,由于人力、物力等各种原因,各环节的相关管理人员有时无法到施工现场进行监督、监督、审核和确认作业票,或在现场停留象征性的短暂时间,最终难以满足现行作业许可制度的要求。

2.虽然工作票的电子审批的整个过程已经得到管理,但是很难监督施工现场工人的不正常行为以及设备和设施的非法使用。即使有视频监控,一般也仅限于控制室的人工识别监控,甚至只能监控主要生产设备和关键部件。当任何生产区域出现不正常操作时,都不能满足监控的要求。

3.监督承包商的劳务人员也很重要。在承包商的施工人员进入现场之前,他们已经进行了安全教育和培训、专业技能审查和其他工作。然而,当他们实际到达施工现场时,存在潜在的安全隐患,如人员替换。

与传统的机器视觉检测方法相比,基于人工智能的检测方法将减少对光照、放置位置、传输速率等外部因素的依赖,尤其是对大量难以识别的行为动作图像进行神经网络学习,在充分训练的情况下,对各种行为动作和物体的主要和非主要特征提供更高的识别精度。

人工智能如何应用于安全生产领域

通过建立一套安全运行的智能监控管理系统,加强对作业现场的监控和管理,同时实施属地管理的管理方法,及时发现各生产环节的安全隐患,以达到安全生产的目的

1.基于人工智能的安全作业智能监控系统与作业许可票管理系统相结合,实现对现场作业全过程的实时监控,实现对施工作业现场监护人、验票员、作业申请人和承包商派出的施工人员的智能识别和身份验证的监控和管理,同时监控作业区域内是否有人员的危险行为,是否有未经授权的人员或物品越界等不正常行为。

2.用基于人工智能的机器视觉识别技术代替传统的人工视觉识别方法,实现自动智能识别和预警功能。

3.客户端管理软件系统可以实时查看各个监控点的视频图像,并对关键监控点的远程视频进行呼叫、报警和播放。

4.通过视频回放,系统可以查看最近的井下作业、隐患和视频报警的处理。

5.实现分级网络架构,上级监控中心可以查看和管理其管辖范围内的所有视频图像。

如何设计基于人工智能的安全生产智能监控系统

基于人工智能的智能安全运行监控系统承担着石化企业安全指挥控制、通信、数据采集、上传和共享的重要任务。它是企业安全生产和管理信息化的关键和环节。其设计原则必须保证整个系统具有可靠性高、稳定性强、技术先进、人机界面友好、操作简单、维护方便、升级方便等特点。

1.为满足集团监控管理应用的需要,充分考虑公司未来近、中、长期发展,提出具体施工进度,提供高效、优质的全系统技术支持服务。

2、保护现有投资,对于已安装使用的原有监控设备,尽可能在新系统建设中采用兼容的方式进行处理,从而实现建设资源节约和设备运行周期延长。

3.石化厂区是一个高风险区域,因此所有活动设备都应是符合国家标准的防爆设备,这不仅提高了厂区的安全水平,也满足了视频图像采集的要求。

4.该系统操作简单,可以方便地控制系统的各种设备。操作生动简单,不需要记忆各种复杂的函数。控制面板、媒体播放器和视频回放查询集成在同一个客户端软件界面中,使得监控系统终端可以通过同一个单一软件实现所有操作,方便客户端的操作。

5.该接口是开放的,可以与其他相关系统无缝接口。

基于人工智能的安全生产监控管理系统不同于传统的安全系统,不仅在视频监控方面,还更深入地以神经网络计算机视觉人工智能技术为核心,用机器视觉代替了人工视觉监控,真正解放了人力资源,无缝24小时监控无死角,大大节约了人力资源,同时使得处置方式更加高效和多样化。

传统的机器学习技术往往使用原始形式来处理自然数据,模型的学习能力受到很大限制。为了形成模式识别或机器学习系统,通常需要相当多的专业知识来从原始数据中提取特征(例如图像的像素值),并将它们转换成适当的内部表示。

另一方面,深度学习具有自动提取特征的能力。这是一种对表象的学习。深度学习允许多个处理层形成复杂的计算模型,从而自动获得数据的表示和多层次的抽象。这些方法极大地促进了语音识别、物体视觉识别、物体检测、药物发现和基因组学的发展。通过使用BP算法,深度学习能够发现大数据集中隐藏的复杂结构。

安全生产管理从行政管理到数据驱动的演变

事实证明,物联网、大数据、人工智能等新兴技术无疑是企业实现全面安全生产管理的有力工具。与“系统管理”相比,他们可以通过可预测的投资获得可衡量的收益。当然,这些新兴技术也给传统的安全生产管理人员带来了困惑,即如何将它们应用到安全生产管理系统中。送云技术提出“数据驱动的安全生产管理”。通过分层思考,在统一的工业互联网平台上,分别从设备、生产和运营三个层面入手,实施安全生产管理解决方案。

基于数据驱动的设备可靠性管理。在设备层面,该方案建立了设备的数字双生模型,对资产、组织、流程和流程的数据进行建模,形成不同层次的管理对象,实现了索引、隶属关系、数据源等属性的配置,从而有效地管理了接入平台的设备基础数据。在这些基础数据的基础上,该方案开发了企业关键生产设备的预测性维护应用,以降低故障率,提高设备的可靠性。

关键生产过程的数据驱动管理。在生产层面,该计划收集生产过程中的各种数据,并通过精细的多维、长期和基于过程的数据分析以及人工智能来提高成品的产量。对于生产中需要监控的各种关键指标,该方案根据指标的各种特性,通过模型计算出相应的监控指标,设置监控策略,并对违反策略的异常进行报警。

数据驱动的安全风险管理和控制决策以及应急指挥。该方案建立了基于大数据的全效应急指挥和安全生产机制,充分感知安全风险状况,结合事故频率、单位等特征的统计分析,预测可能发生的重大突发事件。结合组态视角,突破控制系统信息化障碍,实现实时生产运行监控;该系统还实现了业务管理分类预警、报警功能、环保管理等。

北京工厂安装监测数据是贯穿设备、生产和运行三个层次的血液线。该计划通过收集设备数据、生产数据、外部数据等建立一个融合的“数据中心”。基于这一集成的“数据中心”,可以实现对设备运行状态的统一监控,并结合大数据和人工智能方法,实现关键设备的预测性维护、生产过程的优化等应用。在此基础上,可以实现全面管理层面的全局管理,最终达到提高安全生产管理水平的目的。


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