随着工业化和自动化的快速推进，高风险作业场景的安全管理需求日益增加。思通数科AI检测系统以深度学习、计算机视觉和多模态数据融合技术为基础，通过智能化监控和实时反馈，为企业提供全面的作业安全和流程管理解决方案。本文将详细解读该系统在10大核心应用场景中的技术实现和功能亮点。

1. 高压配电室双人作业监控

场景描述：高压配电室作业需要双人协作，操作人员需佩戴绝缘手套并严格遵守流程。
技术方案：

通过高清摄像机和人体行为识别模型，检测是否有两人在场，且一人操作、一人监护。

使用PPE（个人防护装备）检测算法，确保操作人员正确佩戴绝缘手套。

实时监控高压柜状态（运行、锁定等），结合物联网设备自动识别停送电操作规范。

2. 磨浮区域取样作业规范化监控

场景描述：磨浮区域的取样和加药操作需要在限定时间内完成，且禁止违规行为。
技术方案：

借助黑光摄像机，确保弱光环境下的清晰监控。

使用动作跟踪技术，精确计时取样和观察时间，判断是否超时。

基于动作识别算法，判断药剂是否违规倒回药槽，触发现场语音报警和系统记录。

3. 斜提升小车上料安全管理

场景描述：小车上料过程需防止人员误入区域，并确保装载流程规范。
技术方案：

替换普通摄像机为热成像摄像机，全天候监控作业区域。

利用位置检测模型联动道闸与提升小车，确保小车未到位时道闸始终关闭。

借助目标计数算法，统计装载次数（限制为4次），超出次数触发警报。

4. 装酸平台人员位置与阀门操作监控

场景描述：装酸作业过程中，司机需在安全位置等待，且完成操作后需正确关闭手动阀门。
技术方案：

通过人体关键点检测技术，实时监控司机是否位于车尾或靠近栏杆。

使用动作分析模型识别装酸阀门的开闭状态，未正确关闭时触发警报。

5. 卸料平台区域安全监控

场景描述：卸料作业区域需确保车斗放置到位，并避免人员过近。
技术方案：

利用深度学习的距离分析算法，检测车辆间距是否少于5米并报警。

通过实时监控，确保车辆周围10米范围内无人活动。

使用角度分析模型，监测车斗是否完全放下再驶离卸料区域。

6. 皮带运转区作业规范监控

场景描述：皮带运转时禁止人员在下料口使用工具疏通物料。
技术方案：

结合无线传输摄像机和PLC信号联动，实时判断皮带运转状态。

使用物体识别模型，检测是否有工具（如钢钎）违规接触下料口。

7. 电解厂吊车吊装安全监控

场景描述：吊车吊装阴极板或支架时，下方区域不得有人逗留。
技术方案：

在吊车支架上安装高清摄像机，结合目标检测模型监控下方区域。

在司机室内布置声光报警器，实时提醒吊车司机存在的安全风险。

对同一事件内多次抓拍的结果进行合并处理，减少误报率。

8. 乙炔汇流排换瓶作业规范监控

场景描述：换瓶作业需严格按照步骤执行，防止因步骤遗漏导致事故。
技术方案：

使用时序行为分析技术，监控换瓶作业的完整性（如关闭阀门、固定气瓶、防倾倒等步骤）。

动态识别换瓶完成后的检查操作，如泡沫水检测是否合规。

9. 吹炼吊装口作业过程监控

场景描述：吹炼料斗运行过程中，需避免歪拉斜拽和超高堆料的情况。
技术方案：

结合视觉角度分析，判断吊装是否存在歪拉斜拽的现象并报警。

使用深度学习模型检测料斗堆料高度，超过料斗高度一倍时触发告警。

10. 吹炼炉与精炼冷料吊装安全监控

场景描述：烧口操作和冷料吊装作业需严格按照安全规范进行。
技术方案：

通过PPE检测技术，确认操作人员是否正确穿戴防护服、防毒面罩、手套等装备。

使用时序分析模型，监控烧口流程的每一步是否按规范执行。

利用深度分析技术，检测冷料斗运行过程中是否出现超高堆料。

系统技术优势

多模态融合：将视频监控与PLC信号、物联网传感器等数据融合，实现全方位实时监控。

智能化识别：基于深度学习算法，精准识别人员行为、设备状态和环境异常。

实时预警联动：触发违章或异常行为时，通过声光警报、移动端推送等方式即时通知。

云端数据管理：所有监控数据经边缘计算处理后上传云端，支持多区域协同和长期数据追溯。

结语

思通数科AI检测系统以其强大的技术能力和灵活的适应性，为企业提供了安全、高效、智能的作业监控解决方案。无论是工业、能源还是制造领域，该系统都能助力企业实现智能化转型，降低安全风险，提升生产效率。