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產(chǎn)業(yè)思考 | 劉懷平：視覺(jué)隱患識(shí)別系統(tǒng)在鋼鐵企業(yè)降本增效和安全管控中的應(yīng)用

昆岳互聯(lián)

日期：2022-11-11

2022年2月，工信部、發(fā)改委、生態(tài)環(huán)境部三部門(mén)發(fā)布的《關(guān)于促進(jìn)鋼鐵工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》指出，要“推進(jìn)5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、數(shù)字孿生等技術(shù)在鋼鐵行業(yè)的應(yīng)用”，旨在推動(dòng)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化技術(shù)和智能裝備在鋼鐵行業(yè)的全流程和全產(chǎn)業(yè)鏈的集成應(yīng)用。視覺(jué)隱患識(shí)別系統(tǒng)作為人工智能 *底層的基礎(chǔ)設(shè)施層，在鋼鐵工業(yè)中的應(yīng)用非常廣泛。視覺(jué)隱患識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)光學(xué)成像方法獲取圖像或視頻，并對(duì)采集的圖像或視頻進(jìn)行分析處理，以替代人眼和大腦，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別、跟蹤和測(cè)量，是實(shí)現(xiàn)鋼鐵行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造的基石。

現(xiàn)階段，鋼鐵企業(yè)安全生產(chǎn)的管控手段較為傳統(tǒng)，主要是通過(guò)安全分級(jí)管控或人工排查方式識(shí)別生產(chǎn)過(guò)程中的隱患，存在效率低、發(fā)現(xiàn)不及時(shí)等痛點(diǎn)，容易導(dǎo)致小隱患演變成大事故，無(wú)法滿足 和企業(yè)對(duì)生產(chǎn)安全管理的迫切要求。鋼鐵企業(yè)盡管已經(jīng)部署了大量傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，但受限于需要投入大量的人工進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控才能發(fā)現(xiàn)隱患，監(jiān)控人員工作量繁重，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)往往只能起到事后查證的作用，不能在隱患發(fā)生之初被及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處置，無(wú)法實(shí)現(xiàn)隱患自動(dòng)識(shí)別和事前預(yù)警，事故的發(fā)生不能有效避免，難以滿足工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)管控需求。

從技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，鋼鐵企業(yè)數(shù)字化技術(shù)基本是在某類設(shè)備或某條生產(chǎn)線上的點(diǎn)狀化應(yīng)用，尚未實(shí)現(xiàn)全流程、全工序、跨地域、跨空間的廣泛深度數(shù)智應(yīng)用。從設(shè)備維護(hù)角度看，存在隱患感知手段薄弱、隱患識(shí)別準(zhǔn)確性差、決策上存在狀態(tài)識(shí)別效率低等問(wèn)題；從生產(chǎn)過(guò)程管控的角度看，存在隱患類別多、標(biāo)準(zhǔn)定義不 、涉及影響因素多等問(wèn)題（如：人、機(jī)、環(huán)境等）；現(xiàn)有的隱患排查和識(shí)別方式不支持智慧化的大范圍推廣應(yīng)用，在降人增效的大背景下，也缺乏隱患排查識(shí)別的人員隊(duì)伍。

視覺(jué)隱患識(shí)別在鋼鐵行業(yè)安全生產(chǎn)中大有可為，是推進(jìn)智慧鋼鐵的有力手段。昆岳互聯(lián)自主開(kāi)發(fā)的“視覺(jué)隱患識(shí)別系統(tǒng)”，充分融合人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等技術(shù)，面向生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)中的人、機(jī)、環(huán)境進(jìn)行場(chǎng)景化模型構(gòu)建，讓傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)具備“智慧預(yù)警大腦”，由被動(dòng)監(jiān)控變?yōu)橹鲃?dòng)預(yù)警模式，實(shí)現(xiàn)事前預(yù)警、事中管控、事后查證的閉環(huán)管理體系。

昆岳互聯(lián)視覺(jué)隱患識(shí)別系統(tǒng)主要包括視覺(jué)隱患識(shí)別一體機(jī)(以下簡(jiǎn)稱：一體機(jī))和隱患識(shí)別預(yù)警平臺(tái)。整體系統(tǒng)基于“云-邊-端”協(xié)同技術(shù)架構(gòu)，充分融合AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、4G/5G等技術(shù)，由部署在現(xiàn)場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)攝像頭、一體機(jī)和隱患識(shí)別預(yù)警平臺(tái)構(gòu)成。一體機(jī)設(shè)備完成視頻數(shù)據(jù)的采集控制、智能分析、信息上報(bào)，并提供數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、應(yīng)用集成等擴(kuò)展應(yīng)用，方便場(chǎng)景編排和業(yè)務(wù)延伸；隱患識(shí)別預(yù)警平臺(tái)完成設(shè)備管理、業(yè)務(wù)管理、告警預(yù)警、決策支持等功能；系統(tǒng)通過(guò)非侵入式部署，賦能普通視頻監(jiān)控系統(tǒng)，低成本解決自動(dòng)識(shí)別安全隱患的問(wèn)題，讓傳統(tǒng)普通攝像頭具備自動(dòng)識(shí)別功能，實(shí)現(xiàn)普通視頻監(jiān)控系統(tǒng)由被動(dòng)的人工監(jiān)控變?yōu)橹鲃?dòng)自動(dòng)的隱患識(shí)別和智能預(yù)警。

三、視覺(jué)隱患識(shí)別系統(tǒng)的特點(diǎn)

傳統(tǒng)視頻監(jiān)控的解決方案中終端攝像機(jī)只負(fù)責(zé)視頻數(shù)據(jù)的采集，云服務(wù)器與攝像頭設(shè)備距離較遠(yuǎn)，由于視頻流信息的實(shí)時(shí)性要求高、數(shù)據(jù)傳輸量巨大，將計(jì)算放在云端會(huì)引起網(wǎng)絡(luò)延時(shí)擁塞、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量下降等問(wèn)題。將數(shù)據(jù)處理和模型推理能力前置，是實(shí)現(xiàn)將AI技術(shù)工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用亟需解決的問(wèn)題。

昆岳互聯(lián)視覺(jué)隱患識(shí)別系統(tǒng)在架構(gòu)設(shè)計(jì)上更能滿足鋼鐵行業(yè)的現(xiàn)狀，通過(guò)將算法模型部署在邊緣端，實(shí)現(xiàn)了云端計(jì)算和智能能力向邊緣節(jié)點(diǎn)的遷移， 解決網(wǎng)絡(luò)傳輸問(wèn)題；在業(yè)務(wù)層面上，鋼鐵行業(yè)普遍存在信息化程度不高，廠區(qū)網(wǎng)絡(luò)情況復(fù)雜、規(guī)劃不科學(xué)的問(wèn)題，采用“云、邊、端”架構(gòu)，能夠在 *小視頻匯聚點(diǎn)部署設(shè)備，對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀況的依賴性較低，方便靈活部署。

昆岳互聯(lián)針對(duì)鋼鐵冶金生產(chǎn)的諸多難點(diǎn)和痛點(diǎn)，將人工智能圖像識(shí)別技術(shù)和鋼鐵領(lǐng)域知識(shí)緊密結(jié)合，用基于傳統(tǒng)攝像頭和視覺(jué)智能算法替代“人眼”和“人腦”，將技術(shù)工人從枯燥的“盯屏幕”工作中解放出來(lái)，改變工作方式，提升工作效率，并進(jìn)一步推進(jìn)鋼鐵企業(yè)減員增效，已經(jīng)獲得多家國(guó)內(nèi)大型鋼鐵企業(yè)的一致認(rèn)可。

四、視覺(jué)隱患識(shí)別系統(tǒng)的功能價(jià)值

1）自動(dòng)識(shí)別隱患，降低事故發(fā)生率

自動(dòng)識(shí)別人的不安全行為、設(shè)備不安全狀態(tài)、環(huán)境不安全因素，實(shí)時(shí)預(yù)警并推送至應(yīng)急管理人員，及時(shí)處置，避免事故發(fā)生，降低非停概率，提升安全生產(chǎn)的管控水平。

2）減員增效，提升效率

替代技術(shù)工人耗時(shí)耗力的巡檢工作，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)境的異常狀態(tài)自動(dòng)識(shí)別并實(shí)時(shí)預(yù)警，同時(shí)規(guī)范作業(yè)人員工作行為，在關(guān)鍵區(qū)域?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)巡檢，降低人工巡檢工作量50%以上。

3）品控質(zhì)量改善，提高生產(chǎn)效率

基于機(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)識(shí)別及檢測(cè)，大幅提高識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性，避免人為因素干擾對(duì)結(jié)果的影響，有效增加了產(chǎn)品質(zhì)量的管控手段，改善品質(zhì)合格率提升5%以上。

當(dāng)前，基于數(shù)字化和智能化技術(shù)的降本增效和安全管控已成為鋼鐵企業(yè)未來(lái)發(fā)展之本。昆岳互聯(lián)“視覺(jué)隱患識(shí)別系統(tǒng)”已實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景應(yīng)用，包括未帶安全帽識(shí)別、跑冒滴漏檢測(cè)、區(qū)域入侵、睡崗等算法模型的應(yīng)用，自動(dòng)識(shí)別生產(chǎn)過(guò)程中的隱患，分析數(shù)據(jù)提前預(yù)警，杜絕安全隱患，保障人員及財(cái)產(chǎn)安全，助力鋼鐵企業(yè)成功實(shí)現(xiàn)智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型，讓生產(chǎn)安全更可控。