前言：
通过AI视觉技术，为船厂提供全面的安全监控解决方案，涵盖交通违规检测、起重机轨道安全、非法入侵检测、盗窃防范、安全规范执行监控等多个方面，能够实现对应负责人反馈机制，并最终实现数据的统计报表。提升船厂的生产安全、运营效率和管理智能化水平。
1、 视觉算法架构
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| 功能 | 技术说明 |
| 数据采集层 | 通过高清摄像头采集图像和视频数据，支持多种分辨率和帧率。 |
| 预处理层 | 对采集的数据进行降噪、增强、裁剪等预处理操作，提升数据质量。 |
| 特征提取层 | 采用深度学习算法提取图像中的关键特征，如车辆、人员、物体等。 |
| 分析决策层 | 基于提取的特征，结合业务规则（如速度阈值、安全规范等），进行实时分析和决策。 |
| 预警推送层 | 一旦检测到违规或异常行为，立即通过系统推送预警信息给相关人员并实现反馈机制，最终数据统计报表。 |
2、核心功能模块
2.1 交通违规检测
- 目标：实时检测交通违规行为，包括超速、急停、车辆逆行等。
- 技术手段：部署摄像头，结合深度学习算法，实现对车辆速度、停车动作和行驶方向的实时监测。
- 应用场景：主通路、十字路口等关键位置。
- 特殊需求：车内吸烟、车内玩手机检测（优先级低）；十字路口停车动作检测（优先级高,车辆要有停车的动作（2-3s）才能拐弯）。
2.2 行进路线物体检测
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目标：确保龙门吊起重机行进路线的安全，避免碰撞障碍物。
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技术手段：摄像头将采集到的图像数据通过网络传输到边缘计算盒子。边缘计算盒子可以接收多个摄像头的数据，在边缘计算盒子的软件中设置电子围栏区域，对进入该区域的物体进行实时监测和记录。当检测到前方5米内有障碍物时，边缘计算盒子可以通过连接的扬声器发出报警声，提醒驾驶员注意安全。
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应用场景：起重机轨道区域。
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特殊需求：前后共四个位置的监控，需考虑现场声音较大，采用电子围栏进行报警。
2.3 危险气体泄漏检测【非视觉AI算法】
- 目标：实时检测危险气体泄漏，确保生产区域的安全。
- 技术手段：部署气体浓度测定装置，实时监测气体浓度变化。当浓度超过阈值时，触发报警。
- 应用场景：食堂、生产区域等可能泄漏气体的区域。
2.4 生产安全检测
- 目标：监控生产区域的安全行为，包括吸烟、火种等违规行为。
- 技术手段：在生产区域部署摄像头，结合行为识别算法，实时检测吸烟、火种（灶台区域设置电子围栏不预警）等行为。
- 应用场景：船体建造区等生产区域、休息区（需设置电子围栏，允许抽取的区域需排除）。
2.5 非法入侵检测
- 目标：检测非法入侵的人员、车辆和船舶，防止盗窃和非法行为。
- 技术手段：在工厂周边、船舶停靠区域部署摄像头，结合行为识别算法，实时检测非法入侵行为。
- 应用场景：工厂周边废钢码头等区域。
2.6 出入口管理
- 目标：记录车辆轨迹。
- 技术手段：部署访问系统和摄像头，车牌识别+车辆轨迹记录，实现车辆轨迹识别。
- 应用场景：工厂出入口、仓库出入口。
2.7 人员滞留
- 目标：实时监控食堂、休息室等区域的人员滞留情况，确保员工遵守工作时间规定，避免非就餐时间的不当滞留。
- 技术手段：
- 摄像头部署：在食堂等关键区域部署高清摄像头，确保全面覆盖。
- 行为识别算法：利用深度学习算法对摄像头采集的图像和视频数据进行实时分析，识别人员的停留时间和行为模式。
- 滞留判定：设定监测时间范围【例如：上午八点到中午十点半、下午两点到下午五点】，设定滞留时间阈值（如在食堂停留超过15分钟），当检测到人员停留时间超过阈值时，系统自动判定为滞留行为，同时需把食堂工作人员排除在外。
- 应用场景：食堂。
2.8 从业人员行为规范检测
- 目标：监控从业人员是否遵守安全规范，如在食堂吸烟、职务中的潜在行为。
- 技术手段：在食堂、休息室等区域部署摄像头，结合行为识别算法，针对香烟的小目标，先识别人再将图片放大，再进行检测违规行为。
- 应用场景：食堂、休息室等人员活动区域。
2.9 驻车违规检测
- 目标：规范停车行为，减少驻车违规和非自动车下车行为。
- 技术手段：在办公区域和生产区域部署摄像头，结合行为识别算法，实时检测驻车违规和非自动车下车行为，需可设置白名单（快递车）。
- 应用场景：办公区域、生产区域。
结语：
综上所述，本智能监控系统深度融合了高清视频采集、深度学习算法、边缘计算、规则引擎与预警联动等关键技术，成功打造了一个覆盖工业核心安全场景的智能化感知与决策平台。
从龙门吊轨道到十字路口，从生产车间到食堂休息区，系统实现了"看得清、认得准、判得明、报得快"。这不仅代表了当前工业安防的先进水平，其模块化、可扩展的设计也为未来接入更多AI能力（如预测性维护、流程优化）奠定了坚实基础。选择此方案，即是选择了以智能科技驱动安全管理升级，迈向更安全、更智能的工业未来。