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      • 01 工業安全巡檢輔助預警
      • 02 ?;钒踩a風險監測預警
      • 03 油氣管線沿線安全防護
      結合邊緣計算模組及場景化定制算法,針對人機物單一、人機物混合、安全行為等多場景進行智能識別,實現安全著裝規范識別、履職行為與異常行為分析、生產設備安全控制、火焰與煙霧監測以及人員通行異常等情況全面監控預警,構建工業安全巡檢輔助預警應用系統,實現工業安全巡檢閉環管理,有效提升安全生產管理效能,助力工業企業安全生產。
      • 人機物單一識別

        人機物單一識別

        人機物單一識別
      • 人機物混合識別

        人機物混合識別

        人機物混合識別
      • 安全行為識別

        安全行為識別

        安全行為識別
      • 著裝規范
        安全帽
        煙霧
        禁非區防控
      • 運行狀態檢測及闖入
        作業區闖入
        設備安全控制
        行吊高度控制
      • 劇烈運動
        抽煙
        倒地
        靜電消除行為
      針對“工業互聯網+安全生產”場景,神思電子依托具有自主知識產權的智能視頻監控技術,為工業安全生產場景研制一套包括邊緣計算模組、人員異常智能分析模型、作業環境和異常狀態識別分析模型,以及智能視頻輔助預警平臺和智能巡檢系統,并通過工業APP賦能工業行業安全生產,加速安全生產從靜態分析向動態感知、事后應急向事前預防、單點防控向全局聯防的轉變,提升工業生產本質安全水平。
      工業安全生產監控預警平臺
      以智能化平臺為基礎,將AI、多維感知等新一代信息技術與?;钒踩a深度融合,打造?;菲髽I的場景物聯以及系統間數據融合,提升安全生產的風險感知評估、監測預警和響應處置能力,幫助企業排查化解潛在風險,以信息化手段推進?;菲髽I的數字化轉型與智能化升級。

        風險監測預警

        雙重預防機制信息化

        特殊作業全過程信息化

        人員自動定位

        智能視頻監控

        全要素管理信息化

      為滿足省應急廳?;钒踩a信息化建設與應用工作方案要求,以實現?;菲髽I全要素數字化管理為目標,建設集安全生產風險監測預警系統、雙重預防機制信息化系統、特殊作業全過程信息化管理和視頻監控系統、人員自動定位系統、智能視頻監控系統、企業安全生產全要素管理信息化系統、加油站智能視頻監控系統等于一體的?;钒踩a風險監測預警信息化管理平臺,助力?;菲髽I實現信息化管理,提升監管效率。
      工業?;钒踩a風險監測預警
      將激光攝像技術與高精度目標檢測及跟蹤技術深度融合,結合邊緣計算模組,采用激光攝像機預置點位巡航方式實現油氣管線沿線全面覆蓋,對油氣管線沿線區域內人員徘徊、逗留情況以及吊車、混凝土泵車、攪拌車、攪拌機等工程車輛進行檢測, 有效解決用戶在輸油氣管線安全監管工作中存在的耗時費力、發現滯后、監管效率低、取證難度大等問題,保障管道設施安全穩定運行。
      • 激光攝像機多預置點位巡航

        激光攝像機多預置點位巡航

      • 激光攝像機多預置點位巡航

        激光攝像機多預置點位巡航

      • 工程車輛檢測(壓路機)

      • 工程車輛檢測(挖掘機)

      • 工程車輛檢測(推土機)

      • 火情檢測(明火)

      • 火情檢測(煙霧)

      • 煙火檢測與人員檢測

      依托國家地理信息公共服務平臺服務,平臺通過一張圖對管線全要素可視化管理,可實時顯示管道位置、視頻巡檢狀態、實時告警信息,構建快速感知、實時監測、超前預警、聯動處置、系統評估新型能力體系,從靜態分析向動態感知、事后應急向事前預防、單點防控向全局聯防的轉變,提升管網智能化管控水平。
      天然氣管道智能監控系統
      模型輕量化技術

      模型輕量化技術

      基于稀疏高效的流卷積操作與自動網絡架構搜索技術,構建輕量化流卷積圖像分類網絡(FGNet),在ImageNet圖像分類數據集上,FGNet相比ResNet參數量明顯下降,Top1精度明顯提升。

      高性能目標識別技術

      高性能目標識別技術

      融合輕量化分類網絡FGNet與目標檢測框架YOLO,采用多尺度紋理隨機化處理的數據增強操作,相比YOLOv5s參數量明顯下降,mAP50精度明顯提升。

      實時可靠的邊緣加速技術

      實時可靠的邊緣加速技術

      基于GPU與NPU芯片自主研發高性能嵌入式計算模組,通過對算法模型和核心系統做大量計算優化,在攝像機前端實現目標識別和系統整體控制,顯著降低了網絡帶寬壓力和后臺服務器計算壓力。

      PuzzleNet 快速檢測技術

      PuzzleNet 快速檢測技術

      基于PuzzleNet實現融合處理多幀間的冗余信息以及加速推理,支持創建高效視頻信號流模型,并進行高效的運動目標特征提取,極大提升目標快速檢測精度。

      低誤報率識別技術

      低誤報率識別技術

      基于深度學習技術,采用不依賴背景的算法,參考大腦神經工作方式,對特征進行抽象提取,極大提升視頻識別的準確率。

      邊緣計算技術

      邊緣計算技術

      將目標識別算法、高精度聯動技術、低誤報率技術植入攝像機前端芯片,實現1080p高清視頻信號實時分析識別,確認目標后再向服務器傳遞報警信息,有效降低網絡帶寬成本。

      • 模型輕量化技術

        模型輕量化技術

      • 高性能目標識別技術

        高性能目標識別技術

      • 實時可靠的邊緣加速技術

        實時可靠的邊緣加速技術

      • PuzzleNet 快速檢測技術

        PuzzleNet 快速檢測技術

      • 低誤報率識別技術

        低誤報率識別技術

      • 邊緣計算技術

        邊緣計算技術

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