工业园区的安全生产，涉及人员、车辆、物品、环境等多个方面。
人员是否规范作业？
车辆是否合规进入？
生产现场是否存在异常物品？
环境中是否出现烟雾、火点等安全隐患？
面对越来越多的AI巡检需求，传统“一个场景、一套算法”的方式，不仅部署复杂，也容易带来算力成本不断增加的问题。
基于多个工业园区安全生产项目的实际应用经验，AI融合巡检超脑迎来全新升级：从算力、算法能力层面全面提升，让一台超脑承载更多安全生产智能分析任务。
双重升级，业务效能大幅提升
首先，AI融合巡检超脑迎来了算力全面升级——单GPU支持的智能视频分析路数由 4路提升至8路，分析能力直接翻倍。
但升级远不止于此，同样的业务场景下，整体效能最高可提升6倍。这是怎么做到的？
关键在于标签融合能力升级。人员合规场景为例，过去安全帽、抽烟、岗位行为等算法需要分别运行，三类检测需要占用3份算法资源；升级后，通过标签融合，将多种人员合规标签融合为一个算法包，一次分析即可完成多项检测，算法需求效率提升3倍。
路数翻倍 × 标签融合3倍优化 = 人员合规场景需求下，整体效能最高提升6倍，大幅降低算力资源占用，提升AI算法的应用效率。
五大类AI算法
覆盖园区安全生产需求
围绕工业园区安全生产实际需求，AI融合巡检超脑构建了五大类AI算法能力，从园区安全生产的实际对象出发，让AI融入日常巡检。
园区生产活动中，人员是安全管理的核心对象。AI融合巡检超脑可针对人员进行智能识别与行为分析，包括：
目标识别｜安全帽识别｜反光衣识别｜抽烟检测｜打电话检测｜异常岗位行为检测｜人数统计
从“有没有人”，进一步关注：这个人是谁？是否合规？是否存在违规行为？帮助园区提升人员安全管理的智能化水平。
安全生产场景中车辆种类多、流动频繁，车辆管理也是安全生产的重要环节。AI融合巡检超脑支持：
车牌识别（车牌号码、颜色、品牌…）｜车型识别
本次进一步升级，实现多样化工程车类型识别（挖掘机、推土机、渣土车......） ，车辆管理更加精细。
从车辆进入、通行，到车型识别，帮助园区建立更加细致的车辆安全管理能力。
生产现场中，物品同样是安全生产管理的重要对象。此次升级新增：
生产物品检测（灭火器、氧气瓶、炔瓶......）
意味着让AI巡检从“看人、看车”，进一步延伸到看生产现场的物品，进一步延展生产安全场景监测能力：
如作业区（氧气瓶 / 炔瓶 / 灭火器在位检查）、危化品存放区、消防器材点检、施工现场（交通 /条幅规范性）等，结合实际安全生产需求，对生产现场进行更加全面的智能识别与辅助巡检。
安全生产不仅要管人员和车辆，也需要持续关注园区环境变化。AI融合巡检超脑可围绕环境及重点区域进行智能分析，包括：
周界防范｜烟雾/火点检测｜街道事件 | 跑冒滴漏
通过AI持续分析视频画面，及时发现环境和区域中的异常情况，为园区安全管理提供智能化辅助。
园区的安全生产需求并不是一成不变的。今天需要人员检测，明天可能需要新的物品识别。一个园区需要的算法，也可能与另一个园区不同。
AI融合巡检超脑不仅提供标准算法能力，还支持AI开放平台算法导入，可以根据不同园区、不同业务需求持续扩展AI能力。
从园区出发
服务更多安全生产场景
围绕工业园区安全生产，AI融合巡检超脑持续拓展人、车、物、环境等智能分析能力，让AI更深入地融入园区安全管理，助力安全生产从“人工巡查”向“智能感知”不断升级。
依托更强的算力与更加开放的算法能力，AI融合巡检超脑也在持续拓展更多业务场景，从园区走向街道、城市，探索AI在城市治理中的更多可能。
让视频从“看得见”进一步走向“看得懂、能分析、可应用”。
AI融合巡检超脑，立足园区，深耕安全生产，拓展场景，让AI创造更多业务价值。
冀公网安备13010402002588