行业痛点

安全事故频发原因归纳分析
  • 人的不安全行为

    部分从业人员安全意识淡薄、安全技能缺乏,无知、侥幸、图省事、逞强、从众、逆反等心理导致“三违”行为频发;成百上千路视频监控,需要24小时被动式值守观察,只能用于事后回放、事后追责。
  • 物的不安全状态

    DCS、PLC、SIS、SCADA、危险品仓储、消毒及可燃气体监测系统、消防系统等信息孤岛严重,更缺乏工艺异常分析、设备预测维护、数据趋势预警等能力,信息不能融合共享与联动处置。
  • 安全文化及管理体系不健全

    安全管理主要依靠制度、培训、检查等手段,风险辨识评估不全面,日常管理工作依靠人工纸质单据记录,信息收集不规范、查找统计不便,导致安全管理效率低下,管控过程无法有效追溯和落实。

解决方案

采集业务系统、视频、IOT、GIS等多模态安全数据,基于工业大数据和人工智能,构建企业智慧安全“大脑”,主动识别并预警安全风险,提升安全管理的科学性、及时性和本质安全水平。

平台架构

百度智能云“工业互联网+安全生产”平台,进行安全生产全要素综合监测预警,全流程AI管控,主动识别人的不安全行为与物的不安全状态,沉淀安全生产业务知识,提升本质安全水平。

设计理念

统一平台,预防为主,平战结合

典型应用场景

风险可视化
AI视觉识别
多模态数据融合与预警
告警分类分级
联动处置与辅助决策
AR培训与远程辅助诊断
  • 解决方案

    信息化台账,检索效率提升;PDA巡检,隐患便捷填报;线上审批,随时调阅现场视频;风险分区“一张图”可视化;安全管理业务闭环。
  • 企业现状

    风险辨识、评估用文档记录;安全检查、隐患排查纸质台账;危险作业线下审批,费时费力;安全风险存在少数人脑中;闭环管理缺乏追溯。
  • 解决方案

    统一视频平台、支持人员定位;电子地图/GIS标注视频点位;百余种违章行为、不安全物态主动识别;异常报警,视频弹窗;联动手环/广播系统,及时制止;智能机器人搭载多种传感器、视频,进行AI巡检;移动式监测,固定线路/全域巡检,掌控实时数据。
  • 企业现状

    多厂商视频系统无法融合;千百路视频轮播,24小时被动式值守;视频回溯,事后追责,不能及时纠正“三违”行为;危险场所、密闭空间、高空作业、大范围区域,依靠人力巡检;固定点位监测,不能实时获取全域信息。
  • 解决方案

    多模态数据融合;数据趋势预警;故障溯源分析;设备预测性维护;AI工艺参数优化;数据融合,系统联动;固有风险/动态风险多维度统计;高频安全事件专题分析;车间、班组、人员安全排名;风险时间趋势、多变量关联性分析、事故溯源分析。
  • 企业现状

    仅能实现实时数据监测;无法快速定位报警源;设备定期检查、零部件替换;传统PID回路控制;DCS/消防/有毒气体数据孤岛;整体安全态势缺乏感知;安全管理优化,缺乏数据支撑;安全管理责任无法有效传导;同类事故频发,找不到根源。
  • 解决方案

    多种报警消息推送方式;报警分级,对应不同责任人;超时未处置报警自动升级;报警处置自动记录;知识库提示处置建议/注意事项。
  • 企业现状

    通过电话、短信传递报警信息;各系统报警繁杂,缺乏优先级;未处理报警不能及时上达;报警处置无法追溯;无经验人员不知如何处置报警。
  • 解决方案

    数字化应急演练;智能联动信息化应急预案;可视化应急资源分布、疏散图;事故态势推演模拟;事故记录、统计与分析;以用户为中心的主题规划,可视化自由布局、内容快速变换,支持多媒体播放、视频对讲;手势控制、语音交互,快速调取所需内容上屏。
  • 企业现状

    应急演练缺乏培训手段;文档形式的应急预案;应急指挥缺乏现场资源联动;应急指挥缺乏数据支撑;纸质的事故台账与统计;固定预案式主题,不能变换,难以应对突发非预案场景;键鼠操作,不够快捷、灵活,指挥决策效率较低。
  • 解决方案

    安全培训沉浸式体验;虚拟仿真可视化培训;设备爆炸图,原理讲解;风险、隐患数据标注;安全专家远程指导。
  • 企业现状

    安全培训缺少工具;工艺流程、开车指导依靠文字;设备内部不能观察;风险、隐患不能感知;安全专家不在身边。

核心优势

全感知设备接入与多源数据融合
支持多种类型包括摄像头、传感器、巡检机器人、无人机等设备的接入,基于全栈AI能力,实现对于不同业务场景环境24h的全感知监测,并支持时序、视频、文本、声音、时空等多模态数据的分析、处理,方便未来扩展。 
针对工业场景优化的全球领先的AI算法
基于百度多年沉淀的深度学习技术及强大的专家团队,针对多个工业垂类场景进行算法优化,打造最优的工业AI算法模型,提供更加精准的工业AI模型库,识别准确度高,错报、漏报率低。
授人以渔,一站式模型训练与应用业务闭环
端到端智能巡检应用,基于百度工业智能视觉训练框架、高性能推理引擎进行一站式的模型训练优化,打造【模型生产—业务应用—模型优化】的完整业务闭环,并支持对外能力输出。
软硬一体,自主可控,私有部署
灵活的模块化设计,可根据客户业务形态灵活选择交付形态:软硬件分开/软硬一体、私有云/边缘盒子等多样化产品方案,私有部署,保护客户数据安全和商业机密,从而高效的满足不同类型客户需求。 

行业案例

园区与工厂
危化+石油石化
煤矿+非煤矿
输电与变电站
铁路运输
港口与水上作业

园区与工厂AI视觉识别

包括人脸识别、车牌识别、危险区域闯入识别、操作安全距离识别、离岗识别、睡岗识别、吸烟识别、打电话识别、安全帽、工服、手套识别、起吊作业下停留、高处作业识别等,识别不安全行为和状态。

危化+石油石化防爆机器人安全巡检

百度智能云提供特种防爆机器人巡检方案,机器人搭载可见光、红外相机、气体探测、拾音器等传感器,同时,通过AI技术赋能,实现管廊和园区全方位、立体式、智能化的安全巡检,提升日常巡检效率及巡检质量,降低安全风险。

煤矿及非煤矿安全生产大数据平台

融合煤矿图像监视、井下人员定位、变电所、产量(皮带秤和磅房)、瓦斯、支架、提升机、煤叉煤位、水泵、通风机、气体、矿地质图等环节的系统数据,建设安全生产大数据平台,实现对煤矿安全生产各环节信息的全面掌握,形成安全生产综合信息一张图。基于井下摄像头+AI盒子方案,智能识别井下多种安全隐患和违规行为,包括防尘口罩检测、细料仓溢出、传送带空转、安全绳检测、物料堵塞、电子围栏等,融合提升安全监管效率,24h无死角实时监控保障安全生产。

输电与变电站安全巡检

通过安装于杆塔上的可视化智能监测装置、无人机等,采集输电通道全景环境信息,实时分析通道隐患,并将预警信息和全景实况数据回传到云端智能巡检平台,实现输电线路无人化、智能化的安全巡检。借助智能特种机器人进行变电站巡检,通过机器视觉技术实现各类仪表、开关、指示灯状态、异物等场景的智能识别,有效降低人员工作强度,并提高识别准确率。

铁路等轨道运输AI视觉识别

针对线路上作业人员的违纪和不安全行为进行自动捕捉、实时分析、智能预警,主要包括着装识别、低头打手机识别、机械车辆识别、动物识别、工机具遗留、明火烟雾识别、人员侵线识别、跨线动作识别等,有效降低人工监控分析劳动强度,提高监控效率,强化防范手段,预防安全事故发生。

港口与水上作业AI视觉识别

提供港口场景化远场识别AI能力,在目标小于50x50像素的情况下依然能够精准识别,主要包括工服检测、救生衣检测、反光衣检测、安全帽检测、拖车违规停留检测、巡逻车违规停留检测、人员落水检测等场景。