一、概述
1.1方案背景
近年来,国家和企业对安全生产越来越重视,“人防与技防相结合”、“预防为主”的安全文明生产指导方针贯彻到工厂企业,安全文明的生产环境是企业的基本要求。在工业冶金、选矿、石油、化工、轻工、建材、钢厂、港口等领域工作环境相对较差,在非出入通道或禁区管理较为困难,工作人员有存在误入危险区域的安全隐患,因此我公司自主研发智能禁区无人监测报警系统为工业领域现场提供第一道防线,利用AI智能技术识别系统监测禁入危险区域,利用声光报警装置,警示工作人员避免禁入危险区域,预防事故发生,保障工作人员安全,达到避免隐患,安全生产的基本原则。
1.2现场情况
上海某炼钢厂现场情况:
跨长
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高度
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天车数量
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100米跨
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21~22米
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共12台
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300米跨
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28~29米
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技术要求:
1.从天车上新增AI智能监控管理系统,AI智能识别天车下方行人,给与天车驾驶员警示。
2.安装安全警示器,双重防护。
要求效果:
二、解决方案
2.1无人禁区管理监控系统
2.1.1设计框架
在天车上安装4个高清摄像头以斜下方监控,监控范围如图2,AI分析终端及数据操作主机安装在天车驾驶室
图2地面监控区域
4个摄像头分别对应4块区域,保证天车下方监控无死角。
2.1.2系统结构
2.2系统组成及AI智能终端原理
2.2.1组成
视频采集传感器:
专用高清摄像头:高清视频采集,配合现场情况设置照度、分辨率流码等把有效数据传送至AI智能分析终端。
红盾AI智能分析终端:
本套系统的核心设备,该设备可以通过AI学习掌握事物特征对现场视频进行检测分析,
分析终端采用先进的AI技术完成视频分析、边缘计算TPU支持RISC-V生态、支持 DNN/CNN/RNN/LSTM 等神经网络模型分析、编译和调整在边缘设备中进行实时推理,快速部署现有的主流模型或训练好的神经网络模型。
报警设备:
AI智能分析终端分析输出结果,输出声光信号并有语音提示“您已进入危险区域,请马上撤离”(大功率)。
数据操作终端:
报警信息管理及实时监控功能,配合专用软件对历史数据调整、报警区域调整、模糊分析定义等操作,监控主机1屏4显。
2.2.2智能分析终端
学习原理:
1.机器视觉采样
2.神经网络学习和分析:通过神经网络深度学习可以检测各种人物特征码,通过特征码来识别人的状态。
3.边缘计算:由AI芯片组成的AI智能终端能独立完成分析和识别、无需服务器运算
AI终端特点
1、GPU算力非常强大(人工智能等于 :算法+算力+数据,算力指gpu,简单讲就是cpu的升级版)TPU在8位整数运算下,可以提供1TOPS的算力;在Winograd(维诺格拉特)卷积加速运算下,提供高达2TOPS 的算力。
2、所有常见的 CNN/RNN/DNN 神经网络模型都可以在平台被运行。
3、做为主处理器从以太网接口或USB接口接收视频流、图片或其它数据,然后执行推理和其他计算机视觉任务。
4、分析当前视频状态调整补光、分辨率、照度等参数。
5、支持学习模型特征码数据库升级。
6、单机运行,不需要通过服务器运算既可以完成AI智能分析。
系统特点
1、高清图像采集功能、实时播放、历史回放;
2、可以再次学习完善故障模型;
3、可以定义屏蔽历史报警状况,对特殊图像不报警;
4、联动信号输出,方便联动其他设备;
5、具备自动检测、自动识别、自动报警。一旦有人进入危险区域,将在第一时间声光报警并发出联动控制信号;
2.3天车危险区域警示系统
2.3.1安全警示仪
根据现场需求,在4个监控区域安装HD-J S Q安全警示仪,配合无人禁区管理监控系统做到双重防护,时刻提醒地面人员躲避,保证安全生产。
投光仪透光效果
(例图)
三、设备清单
设备
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型号
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数量
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单位
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备注
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人工智能区域防护报警系统
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HD-AIPT
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12
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套
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每套4个摄像头监控,1台大功率报警器,2个数据终端,1个通讯控制箱
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安全警示器
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HD-J S Q
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72
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台
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6台安全警示语一套,12台天车
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