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清研智谈 | 推进智能作业现场监管,筑牢安全生产防线

时间:2022-11-16 08:15:48|来源:网络整理|编辑:佚名|点击:

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应急管理部7月例行新闻发布会上通报,2022年上半年全国发生各类生产安全事故11076起、死亡8870人,给人民的生命、财产造成了巨大的损失。据统计,95%的生产安全事故都是由于人的不安全行为引发的,传统作业现场管理方法和手段已经越来越束手无策。党的二十大报告指出,推进安全风险专项整治,加强重点企业、重点领域安全监管。采用高科技技术提升作业现场监管工作效率和水平,已成为各生产企业加强安全生产监督管理的现实需要和发展趋势。本文探讨生产作业现场存在的普遍难题,探讨人工智能技术在作业现场监管中的应用,为推进智能作业现场监管落地提供建设路径。

目前作业现场安全监控存在的问题

生产企业普遍存在工程项目多、作业现场广、生产环境复杂、企业安监人员有限、外协单位人员多等现状,容易出现危险区域误入、人员操作异常、安全设备佩戴不规范、作业现场安全管理强度较低等问题,安全管理工作面临诸多挑战:

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业务繁杂难管理。厂区面积广,人员复杂,安全规章多,监管人员少,依赖人力难以落实管理制度。

风险识别滞后。现有的视频监控多数用于事后调查取证,属于事后分析,作业现场风险是实时发生的,不安全行为不能及时发现、报警,不能有效阻止事故发生。

风险漏检率高。控制台显示画面数量有限,人工查看作业现场的监控视频需要全神贯注的投入,长时间盯屏幕容易疲劳疏漏,由于监控人员的安全意识和责任意识不强等问题,容易遗漏作业中存在的关键风险。

资源浪费严重。大量无用视频信息淹没了少量的有用信息,使得有用信息的获取变得困难,流量成本高,占用大量存储空间。审核工作存在大量重复性劳动,耗费时间,投入产出比低。

人工智能技术在作业现场监管中的应用

针对以上问题,清研集团基于机器学习、知识图谱、语音识别、自然语言处理、计算机视觉、生物特征识别等关键技术进行身份识别、姿态动作分析、事件分析,打造事前、事中、事后一体化智能作业现场监管平台,以人工智能技术与视频分析、语音分析相结合,实现24小时智能管控,有效身份识别、动作分析、违规预警、拍照取证、系统上传和汇总报表,主动发现安全隐患,减少安全事故的发生,方便异常事件的事后检索,以智能化提升安全生产监督管理水平。

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进入现场前,通过人脸或虹膜识别,实现对作业人员身份识别、考勤打卡,有效防止顶班、陌生人闯入;未正确佩戴安全衣帽及防护口罩的人员禁止进入,实现有效防护;可对人员工作时长是否达标进行考核;可随时获取现场工作人数,有效指导安全管控策略实施;可随时对历史某时刻进出现场人数及列表进行查询,便于事件追溯排查。

作业中,对未正确佩戴安全带、未使用防护工具等防护失当行为,未进行标准动作作业或吸烟打电话等违规行为,未经允许进入危险或禁入区域等不安全行为,高空坠物、人员坠落、塔吊脱钩等风险事件进行智能监测、实时在线预警和分析处置。一旦通过AI监管平台发现危险操作行为,视频监控立即抓拍并上传平台,在作业现场立即语音告警提示,并对违规作业人员进行跨摄像头联动追踪,实时定位。触发报警后,系统将自动保存前后相关视频,有效形成完整证据链。

在实时预警的同时,通过电话、小程序、即时消息推送告警信息至企业负责人和安全管理负责人员进行应急处理,基于系统落实责任单元限期整改,并将整改处置结果上传,生成安全生产事故报告。对企业管理人员及安全管理人员提供违规检索及统计分析功能。

通过智能化手段安全生产的监督方式是,推动安全监管从事后追责转变为事前预防,实现了作业现场的信息化、智能化、科学化监管。

智能作业现场监管效能

如今,在电网、煤炭、石油、制造、建筑工地等传统行业,人工智能技术越来越多应用在作业现场监管中。智能作业现场监管系统以深度神经网络计算机视觉AI技术为核心,用机器视觉代替人力肉眼的监管,真正做到解放人力、24小时无缝无死角监管,大大节省人力资源的同时,使得处置手段更为高效化和多样化,初步实现了安全风险实时感知、风险提醒及时有效、责任追溯有迹可循。

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通过边缘计算智能分析盒子,构建海量视频数据管理和快速智能风险识别研判能力,风险指标动态维护更新,实现作业现场全面监控,让风险实时感知;

通过内置高声贝告警喇叭、高亮度红蓝爆闪灯等声光报警设备,与人工智能结合,支持多种方式风险预警触发,及时有效;

自动保存违章及风险视频,对人的作业轨迹实时把握,真实还原作业现场,第一时间锁定目标,保留证据,责任追溯全程有迹可循。

清研科技基于多年的智能治理实践安全生产的监督方式是,与国网下属公司合作,共同探讨智能作业现场监管及大数据技术在电力行业的应用。探索作业现场安全智能管控技术,通过AI人工智能提升安全风险管控水平和效率,结合系统自动提炼人员、环境、不同作业类型风险特征,形成可在整个公司宣教借鉴的安全风险案例库;实现大数据应用需求全流程全周期管理,提升需求管理和场景管理能力,推进需求收集及反馈规范化,实现需求快速响应,促进企业数字化转型;以“数据赋能+技术创新”双引擎为驱动力,打造高质量电力大数据应用场景,对内提升企业运营管理水平和科学决策能力,为外通过经济发展趋势分析、复工复产分析、政策运行监测等为城市综合治理赋能。

撰稿 | 丁卉 张洪喆 清研集团技术部研究员

编辑 | 陈泽玺

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