北京
随着我国工业生产的快速发展，安全生产已成为实现工业高质量发展的重要保障。当前，传统监管模式存在效率低下、隐患预警不及时等问题，难以满足现代工业复杂多变的安全需求。长扬科技（北京）股份有限公司通过采集工业现场隐患数据，利用视觉AI分析技术对风险进行检测预警，构建高效智能的安全生产监管体系，实现实时监测生产现场、及时发现安全隐患，提升了企业生产安全的管理效率，降低事故发生率。
一是优化数据集质量，提升模型训练上限。工业场景下的数据具有作业环境复杂、摄像机部署不规则、实际应用精度要求高等特点。项目在不同角度（远、近）、时间（早、中、晚）、地域（室内、室外、屋顶）、环境（晴天、阴天、雨雪天）等条件下采集图像数据，并通过几何变换、色彩变换、添加噪声、裁剪和拼接等技术进行数据增强处理，提升数据可用度。
二是打造预警平台，提前发现潜在隐患。遵从“按需归集、应归尽归”的数据治理原则，基于工业领域视觉数据以及基础工业控制数据，结合生产安全的实际业务需求，设计研发了预警平台，提供告警展示、去重、过滤、聚合等功能应用，支持通过大数据分析挖掘数据间的关联性和潜在规律，确保提前发现潜在安全风险隐患。
三是建立完善的安全治理机制，保障数据安全。首先，从企业自身业务管理特点、数据安全管理集成要求等方面出发，针对收集、存储、使用、共享、传输、销毁等各环节制定了安全管理规范，确保数据处理活动的合规性；其次，预警数据分类分级管理，针对不同等级和类别的数据，制定相应的安全保护措施和访问控制策略；最后，通过一系列技术手段确保采集的数据安全流通使用，例如，数据传输过程中使用加密协议，数据存储过程中对数据进行加密保护，建立数据定期备份和恢复机制等。
四是及时发现潜在安全隐患，实现实时监测与快速响应。项目通过事前预警，增强企业风险防控能力，提前发现潜在的安全隐患，预防事故的发生。利用AI算法对图像和数据进行深度分析，替代传统大量的人工监视工作，实现人力资源优化配置，降低人力成本。同时，在企业生产作业的各个区域开展智能分析，对人员的不安全行为进行量化统计，及时发现安全管理的薄弱环节。例如，个别站点存在不正确佩戴安全帽月均20起，高风险监视岗位离岗15起，不按规范顺序操作10起等，有效杜绝了传统监管漏洞，避免直接经济损失上百亿元。
五是持续多元化、高质量采集和优化数据。项目围绕企业生产安全管理要素中涉及的“人、机、物、法、环”数据全方位进行采集和智能治理，通过人工智能等技术优化业务流程，基于客户价值定位，设定长期的发展目标和战略方向，进一步增强数据应用与客户之间的粘性，提升客户的忠诚度和满意度。
图1 安全生产作业监视大屏
图2 工业视觉AI分析与安全预警体系架构
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