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石化盈科NIBLESTAR智能摄像机助力施工作业管理数字化

 工业4.0在数字化时代面临着新的挑战和机遇，机器视觉作为近些年人工智能迅猛发展的典范，已经通过针对各个场景的智能分析实现了在诸多行业的价值渗透，充分利用自身优势带动行业加速了数字化转型进程。机器视觉也是实现工业自动化，工厂智慧化的关键零部件之一。一是工业4.0浪潮席卷全球，制造智能化必然带来生产设备的升级；二是我国人口红利优势逐渐弱化，制造厂商倾向于机器代人，减少人工成本；三是消费水平的升级，消费者对产品的品质提出更高的要求，使得制造商加大质量把控。三者环环相扣，为机器视觉的市场，在智能制造领域带来新的发展契机。

    现阶段，视频分析在石油化工施工作业现场的落地主要受限于其业务管理流程的专业性，众多AI技术厂商在技术上趋于华丽，但无法与用户管理体系完成需求匹配，功能呈现过于碎片化，企业无法将人工智能很好地应用于日常业务领域。

    石化盈科将研究聚焦中石化施工作业业务管理，将机器视觉技术功能模块与业务管理流程相结合，最大化实现视频分析技术在业务领域的利用价值，同时也借助信息化功能架构进一步提升了企业施工管理效率，加强了传统人工监督方式下的安全系数。

    石化盈科已根据石油化工施工现场管理规范要求，将现场需求与功能模块进行了逐条匹配，并不断扩充算法多样性，对不同环境、不同时间的违规行为做到提前预判、提前感知、提前预警，避免事故的发生，形成智能管理闭环。

    石化盈科机器视觉系统采用云边端协同的形式进行搭建，有效地降低了因大量后台运算而导致的分析延迟，避免了因后台与前端设备之间存在距离长而导致的网络延迟。在整套系统中，石化盈科提供全系统交付，用户无需考虑不同品牌不同子模块之间的协同及对接问题。

    端侧设备：石化盈科基于行业业务领域需求调研，运用卷积神经网络，对模型进行针对性训练，形成具有物体检测能力的端侧智能监控摄像头。目前可支持多类物品检测算法的前端实时运行，其中针对现场劳动穿戴的检测模型已达到90%以上的准确率。

    后台设备：后台智能分析设备支持全场景物体检测需求，可针对一路摄像机回传画面同时进行多项智能分析功能。

明火检测

穿戴监测

    下一步，石化盈科将通过机器视觉的技术优势和场景适用性，打造石油化工企业数字化转型的新引擎，积极探索属于AI图像领域的可扩展性，推动石油化工企业向数字化、网络化、智能化迈进。