AI行为识别管理系统解决方案

       随着工业4.0的深入推进，电力、煤矿、化工等高危行业对安全生产的要求日益严格。传统人工巡检存在效率低、漏检率高、实时性差等痛点，尤其在复杂工业场景下，人员行为不规范、设备状态异常、环境安全隐患等问题亟需智能化解决方案。陕西广合通根据市场需求，自主研发了AI行为识别管理系统，该系统依托深度学习大模型与多模态分析技术，实现人员安全、设备状态、作业流程的全方位智能监控，推动工业安全管理从“被动响应”向“主动预防”转型。

       AI行为识别管理系统功能模块

       1、智能化数据接入与管理

       实时/离线图像接入：支持国标GB/T 28181协议对接海康、大华等主流视频平台，兼容RTSP流媒体；支持离线视频/图片批量导入与智能分析。

       摄像头管理：IP地址/RTSP流地址快速添加设备，分组分区管理，实时监控摄像头运行状态。

       2、全维度数据可视化看板

       多维度统计：按算法类型、任务执行、算力负载、告警频率等维度生成动态数据报表。

       实时告警展示：弹窗提醒异常事件，展示告警级别、时间、位置及关联画面，支持历史数据回溯。

       3、场景化算法配置与任务管理

       场景管理：自定义工业场景分类（如电力巡检、煤矿井下），适配不同算法规则。

       算法管理：内置12+种预训练模型，支持算法参数配置、增删及状态启停，7-14天快速定制新模型。

       智能任务调度：配置巡检区域、时间、告警间隔，支持多路视频轮巡分析，最高支持400路并发处理。

       4、闭环式告警处置机制

       多级告警规则：预设区域闯入、安全装备缺失等风险阈值，触发声光报警与消息推送。

       二次核验与追溯：人工复核异常事件，留存图片及前后6秒视频证据，支持导出CSV报告。

       5、分布式算力资源管理

       设备能力监控：实时查看服务器负载、摄像头关联算法状态，动态分配算力资源。

       AI行为识别管理系统核心应用场景

       1、人员安全装备检查

       安全帽/安全带/反光衣识别：实时检测穿戴状态，识别颜色与规范度，漏戴、错戴即时告警，准确率>98%。

       技术指标：1080P分辨率，目标像素≥60×60，照度75-1500lux，适应复杂光照环境。

       2、高危行为预警

       禁区闯入与徘徊检测：划定电子围栏，监测人员非法进入或异常滞留，触发分级告警。

       离岗/睡岗/抽烟识别：通过人体姿态分析与目标检测，识别违规操作，减少人为事故风险。

       3、突发事故智能响应

       摔倒/明火/聚集检测：基于人体关键点追踪与火焰特征分析，10秒内识别摔倒、火灾、人群聚集等事件，联动应急系统。

       技术优势：支持30%以下遮挡场景，适应工业环境背景干扰。

       4、定制化模型扩展

       L1-L2模型训练框架：提供标注工具与训练平台，快速适配新场景（如化工防毒面具检测、机械臂异常动作识别）。

       AI行为识别管理系统应用价值

       1、降本增效：减少80%人工巡检成本，告警响应速度提升至秒级。

       2、风险可控：覆盖12大类安全隐患，事故预防率提高65%。

       3、灵活扩展：模块化设计支持算法、算力、设备的无缝升级，适配智慧工厂、能源、矿山等多领域需求。

       ‍陕西广合通‍依托自研大模型与行业需求，为工业企业提供端到端AI行为识别巡检解决方案，助力构建“零事故”智能安全生态。