百度大腦推出了“工廠安全生產監控解決方案”
針對以上工廠安全生產場景的痛點問題，百度大腦推出了“工廠安全生產監控解決方案”。方案實現流程為：在廠區內布設攝像頭采集視頻，通過前置計算設備或服務器集成的定制化AI識別模型進行分析，針對不同的監控攝像頭，靈活配置監控的事件及使用的模型，實時將危險事件及各種統計結果反饋給工廠安全生產管理系統，實現生產管理聯動。
根據以往工廠安全生產檢查經驗和事故發生的關聯性，工廠安全生產監控解決方案”主要涵蓋四大場景的智能監測：
通鼎互聯“智慧工廠”智能監控實際落地場景
1. 安全著裝規范識別：實時監測員工著裝規范是否符合安全防護標準，如安全帽、靜電帽、工作服、手套、口罩、絕緣靴佩戴監測等;
2. 作業區危險行為監測：實時監測作業區使用手機、打電話、跌倒、人員違規闖入、車輛違規停留等行為;
3. 生產機械安全監控：實時監測生產車間內各種生產設備、工作區的安全作業情況，如行吊的起吊高度、絞龍啟動后防護區人員逗留、工人操作中手與木盤距離;
4. 儀表盤讀數識別：對各種儀表盤指針讀數進行實時監控，可用于廠區內罐體儀表盤指標合格監控，如液化氣罐異常指標報警、廠區內粉塵濃度監控等。
安全著裝規范識別、作業區危險行為監測、生產機械安全監控、儀表盤讀數識別全面覆蓋了安全生產中可能發生事故的場景。通過百度先進的深度學習和AI技術，通鼎互聯智慧安監系統可對網絡攝像頭畫面完成實時智能分析，自動甄別視頻畫面中人和物的不規范行為并實時報警。數據處理過程均由機器學習后自主進行，無需人工干預，提高業務處理效率，減少人工成本。
據通鼎互聯介紹，采用“工廠安全生產監控解決方案”后，大大減少了人力檢查的成本，并且能夠及時發現安全生產隱患，事故數降低30%。
多層技術組合拳
工廠安全生產是AI落地的全新領域，靈活高效的定制化模型訓練和軟硬一體的全方位監控分析是“工廠安全生產監控解決方案”落地的關鍵。
工廠園區和作業車間場景復雜，存在大量定制化需求，同時需要依靠少量數據實現精準化模型。除了采用百度大腦的“人臉識別”、“人體屬性識別”等通用AI算法之外，針對工廠生產環境中的各種特殊情況，“工廠安全生產監控解決方案”還借助百度EasyDL定制化訓練及服務平臺，靈活快速地定制安全著裝規范、作業區危險行為監測、生產機械安全監控、儀表盤讀數識別等場景的識別模型。
據了解，用傳統的構造深度學習算法模型的方式制作，一個定制化模型就得花費數月時間，工廠需要付出高昂的 時間和資金成本。而百度EasyDL基于百度飛槳為基礎搭建，其強大的計算能力讓不具備算法能力的用戶也可以輕松使用業務數據定制高精度的AI模型，并通過少量的數據訓練，最快10分鐘即可完成模型訓練，在線快速驗證效果。
目前，借助百度EasyDL，“工廠安全生產監控解決方案”的圖像識別率已達到96.7%以上，在為企業節省成本的同時，也獲得了高精度的深度學習模型。
百度工廠安全生產監控解決方案基本架構
此外，工廠安全生產監控解決方案需要與工廠已有的系統環境、網絡環境、監控攝像系統及自身管理系統的無縫整合，降低升級成本?；诎俣却竽XAI開放平臺一系列能力，“工廠安全生產監控解決方案”已實現了“軟硬一體”。除了AI算法外，百度提供從AI微型工業相機、AI高清攝像頭、AI計算網關、GPU服務器等從邊緣到私有云的全方位的解決方案，適配制造業廠區各種網絡狀況及使用環境。同時，還提供完善的組件化SDK、API接口、配置后臺，以最小的開發成本實現高效集成。
實際上，“工廠安全生產監控解決方案”的成功落地不僅有賴于百度大腦領先的AI技術與百度安全成熟的安全能力的有機整合。同時，百度強大的工程化能力也使得方案能夠高效、穩定運行，滿足工廠生產環境較為嚴苛的要求。