稳格科技危险区域人员检测算法案例：助力某化工厂实现智能安全监控升级

一、案例背景

工厂因生产环境复杂（存在高温、高压、有毒气体区域），长期依赖人工巡检与固定摄像头监控预防人员误入危险区，但传统方式存在三大痛点：

1、人工监控效率低：监控中心需24小时轮班，人均需同时关注30+屏幕，误报率高达20%；

2、实时性不足：从发现人员闯入到通知现场人员平均耗时>3分钟，无法及时干预；

3、数据利用薄弱：历史监控数据仅用于事后追溯，未形成安全风险预测能力。

为提升安全管理水平，工厂委托稳格科技开发危险区域人员检测与预警算法，构建智能安全监控系统。

二、解决方案

稳格科技基于计算机视觉与行为分析技术，定制以下方案： 

1、多模态检测算法：

 ①采用改进型YOLOv8目标检测框架，精准识别人员位置与姿态（如佩戴安全帽、工作服）；

 ②结合区域分割算法（Mask R-CNN），动态划定危险区域边界，支持不规则形状与临时禁区设置。

2、行为分析与预警：

①定义“越界”“停留超时”“未佩戴防护装备”等违规行为规则库；

②集成轻量级行为识别模型（基于3D-CNN），实时判断人员动作是否符合安全规范。

3、边缘-云端协同架构：

①边缘端（NVIDIA Jetson Xavier）部署检测算法，实现本地实时分析（处理速度>25fps）； 

②云端构建安全风险预测模型，基于历史数据生成热力图与风险趋势报告。

三、实施过程

1、需求确认：与客户明确危险区域范围、违规行为定义及预警响应流程（如声光报警、短信通知）。

2、数据采集与标注：在厂区部署30+高清摄像头，采集2万+小时视频数据，标注人员位置、动作及安全装备状态。

3、模型训练与优化：

①针对复杂背景（如雾天、夜间红外画面）进行数据增强与域适应训练；

②优化小目标检测能力（如远距离人员识别），确保检测距离达50米。

4、系统集成与测试：

①将算法接口与厂区现有安防系统（门禁、广播）对接，实现自动联动；

②模拟100+次违规场景测试，验证系统响应时间（<1秒）与准确率（99.5%）。

5、交付与培训：提供系统操作手册、API文档及运维培训，确保客户自主管理。

四、成果与价值

1、安全提升：违规行为识别准确率从85%提升至99.5%，事故率下降70%；

2、效率优化：监控人力减少80%（从15人减至3人），误报率降至2%以下；

3、数据赋能：生成周/月安全风险报告，辅助优化巡检路线与设备维护计划；

4、行业示范：该案例获评“化工行业智能安全监控标杆项目”，助力客户通过安全生产标准化认证。

结语

稳格科技通过危险区域人员检测算法与工业场景的深度融合，成功帮助客户实现从“人工监控”到“智能预警”的转型。我们始终以技术落地为核心，通过多模态算法设计与边缘计算部署，为企业构建实时、精准、可扩展的安全监控体系，助力工业领域安全生产数字化转型。