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化工和危险化学品企业一直是国家安全生产监管的重点领域之一。近年来，随着AI技术的快速发展，越来越多的传统工业场景开始引入人工智能技术，实现从“人防”向“技防”的转变。多地应急管理厅也相继出台相关政策，推动视频智能分析系统在危化品企业的落地应用。通过AI赋能安全管理，不仅提升了风险识别能力，也为企业的智能化转型注入了新动力。

项目背景

2025年5月15日，山西省应急管理厅正式发布《山西省化工和危险化学品企业视频智能分析系统建设与应用指南（试行）》。该文件明确指出：“企业应整合内部视频监控资源，采用先进的视频智能识别技术，实现对生产区域内所有监控画面的实时智能分析”。 文件中特别强调，系统需具备对火灾、烟雾、人员脱岗、睡岗等典型违规行为的自动识别与预警功能，从而有效提升企业的安全管理水平。

在此背景下，一家位于山西的化工企业通过老客户推荐，主动联系到我司，希望借助我们自主研发的智驱力边缘计算盒，完成其厂区视频监控系统的智能化升级，全面满足政策要求。此次改造重点包括明火检测、烟雾识别、区域入侵、离岗检测、睡岗检测、人员聚集、打电话检测、吸烟检测、未佩戴安全帽及未穿工服识别。同时，客户还提出需要支持自定义算法导入的功能，以应对未来可能出现的新需求。

组网方式

该项目涉及摄像头总数超过130路，覆盖范围广、部署密度高。为了高效接入并处理如此大规模的视频流数据，客户最终选择了我司高性能AI算法服务器作为核心运算载体。由于所有摄像头均已汇聚至监控室的NVR设备中，组网方案得以简化：将AI服务器部署于监控室内，并与NVR处于同一局域网络环境下，即可获取全部视频信号，实现集中智能分析。

此外，为确保告警信息能够第一时间被相关人员接收，客户还选装了音柱与声光报警器。当系统检测到异常事件时，可通过现场报警装置即时发出提示，大幅缩短应急响应时间，真正实现“事前预警、快速处置”。

效果展示

目前，系统已稳定运行多日，各项AI检测功能表现优异。例如，在火焰与烟雾识别方面，系统能够在几秒内完成识别并触发告警；对于人员脱岗、睡岗等行为的识别准确率高达98%以上；在复杂环境下仍能稳定识别是否佩戴安全帽、是否穿着工服等细节特征。这些成果不仅帮助客户顺利通过了阶段性验收，更为其后续的智能化管理打下了坚实基础。

写在最后

作为一家深耕视觉算法与软硬一体产品开发的科技企业，我司推出的边缘计算盒自带37种通用AI算法，涵盖车辆管理、人员行为分析、险情防控等多个维度。除本次项目中提到的火焰、烟雾、离岗、睡岗等检测项外，还包括如打架、跌倒、车辆违停、人脸识别等多种实用功能。所有算法均免费提供，适用于道路交通、医院、教育、船舶、电力等多个行业领域，真正做到“开箱即用、插电即用”。

同时，针对客户的特殊需求，我们也提供定制化算法开发服务，并全面支持第三方算法模型的导入与部署，满足不同场景下的个性化应用需求。正如本次项目所体现的那样，我们的产品不仅具备强大的兼容性与扩展性，更能灵活适配政策导向与行业发展趋势。

以下附上设备出厂自带的37个通用算法列表，供参考：