晋能控股装备制造集团供电分公司安全帽佩戴实时监测系统：AI赋能现场安全智能管控

记者观察网山西5月7日电（通讯员 王晶）晋能控股装备制造集团供电分公司聚焦生产工作现场安全管控核心痛点，自主研发基于Python架构的安全帽佩戴实时监测系统，以技术创新推动安全管理模式从“人防”向“技防”转型。该系统依托公司定制训练的专属AI深度学习模型，构建“人体识别-区域定位-佩戴判定”三级逻辑架构：首先通过目标检测算法精准识别画面中的作业人员人体轮廓，锁定头部区域后，结合安全帽颜色特征、形状纹理及边缘轮廓等多维数据，综合判定佩戴状态。经现场实测验证，系统检测准确率稳定保持在99%以上，误报率低于0.5%，其识别逻辑深度贴合电力作业场景实际——可自动过滤反光衣帽、设备部件等干扰因素，避免传统图像识别系统常见的误判问题，有效弥补人工巡检存在视觉盲区、监管时段受限等传统短板。

项目在技术落地性与功能拓展性上具备显著优势：系统采用轻量化算法设计，无需新增GPU服务器、专用摄像头等专业硬件设备，仅需普通办公电脑搭配现有监控摄像头即可部署运行，硬件成本近乎为零；操作界面集成“一键启动”“异常回溯”等功能模块，现场人员经简单培训即可独立操作，落地周期较传统智能安防系统缩短80%以上。运行过程中，系统可实现24小时全天候无人值守监测，一旦捕捉到未佩戴安全帽的违章行为，立即触发三重预警机制——监控端弹窗闪烁提示、现场声光报警器同步鸣响、管理人员手机端推送告警信息，并自动抓拍违章瞬间生成包含时间、地点、人员信息的电子台账，较人工管控效率提升300%，大幅减轻基层安全监管压力。

此外，系统具备高度可拓展性，基于同一AI算法框架可快速迭代开发吸烟检测、违规使用手机识别、工装穿戴合规性检查等衍生功能模块，目前已进入多场景适配测试阶段。该系统精准破解了电力生产现场“作业点多面广、监管力量有限”的管理难题，据试点班组数据统计，上线后现场违章率下降72%，安全管理成本降低45%，为构建“全面感知、实时预警、智能决策”的综合安全监测平台提供了可复制的技术范本，对推动电力行业现场安防智能化升级具有重要实践价值。