在安全生产智能化成为政策必答题、传统人工安监又难以及时发现不安全行为的背景下 ，如何把风险关口前移，成为企业亟待解决的现实问题。
工业安全生产 AI 视频智能分析系统应运而生，面向工业现场安全生产监管场景，深度融合小模型高效推理、大模型精准复判与误报数据再训练闭环，提供全本地化部署的低延时、高精度工业 AI 视觉方案。系统能兼容企业已有的前端摄像头，对视频画面进行 7×24 小时不间断分析，自动识别人员不安全行为、环境风险与设备异常，在事故发生前主动预警，把安全管理从“事后回放取证”推进到“事中实时干预”。
系统以“算法 + 训练 + 平台”三位一体为核心：
算法：从人员行为、环境风险、设备状态多维度分析，行业定制化算法精准度高达 95%。
训练：集数据标注、模型训练测试、快速部署于一体，支持误报样本回流再训练，模型持续进化。
平台：内置多模态大模型进行智能复判，纯本地化部署并提供标准化接口，保障核心数据安全与业务联通。
作为 SCADA 安全管理体系的智能化扩展，系统可快速接入既有厂区，利旧现有摄像头，无需大规模更换硬件。
传统视频安监系统痛点与本系统AI智能分析对比
传统视频安监系统痛点 | 本系统 AI 智能分析能力 |
人工管理难：作业区域广、环境复杂，巡检时间长，视频维度单一，人工识别负担重 | 全天候监测：兼容已有摄像头与系统，对画面不间断分析判断，实现自动化视频识别 |
无及时预警：违规行为频发，靠人工查看，灵活度低，问题反馈不及时、漏报率高 | 响应及时：快速处理海量前端数据，事中判断与预警，避免漏报 |
数据处理难：耗费大量存储保存无意义数据，非结构化数据利用率低 | 智能管理：自动报警、自定义分析区域、异常视频存储，非结构化数据有效利用 |
事后取证难：异常发生后手动回放调查，跟踪维护不及时，管理效率低 | 精确预警：可定制高精度算法，结合图像处理与大模型复判、误报回流再训练，精准预警 |
系统采用“感知层—算法层—平台层—应用层—展现层”五层架构，以“小模型快速初筛 + 大模型二次复判”与 AI 算法训练为核心，构建“监测—初筛—复判—决策—优化”的闭环管理体系。
系统五层架构
部署方式：100% 本地化服务器部署。产品深度融合底层硬件算力、视频语义理解与模型自主训练能力，打通数据全链路，为企业提供覆盖工业安全全场景的智能化解决方案。
大小模型协同机制
多路视频流接入后，先由小模型算力单元进行多算法、多路并发推理，对人员超限、气瓶倒伏、烟雾、火焰等风险实时全量检出并触发报警队列；再由大模型对疑似告警进行关键复核，确认告警结果。
大小模型运行机制
小模型确保第一时间全量检出，保证响应速度。
大模型确保最终结果准确，降低复杂工况下的误报。
实时检出仍由小模型承担，大模型只做关键复核，算力开销无明显增长。
针对复杂工业现场的误报、漏报痛点，系统建立现场异常数据回流机制，对误报样本定向再训练，实现“人机协同、模型精准进化”。
算法库从人员行为、环境风险、设备状态三个维度全面覆盖工业安全场景，并可深入行业全流程按需定制。
人员行为识别
算法类别 | 可识别行为 |
违规行为 | 危险区域闯入、翻越护栏、人员聚集、动火作业 |
PPE 防护 | 未戴安全帽、未穿工服（含反光衣） |
作业纪律 | 玩手机、吸烟行为、睡岗 |
玩手机
未戴安全帽
吸烟
翻越护栏
环境风险识别
算法类别 | 可识别行为 |
火灾类 | 明火识别、火灾烟雾识别、烟雾识别 |
泄露类 | 气体泄漏、粉尘泄漏 |
温度类 | 温度异常识别（热成像测温） |
温度识别
明火识别
气体泄漏
烟雾识别
设备状态识别（罐区巡检）
针对储存罐及附属管线的跑冒滴漏进行监测，输送泵及附属表计也是重点对象。采用视频分析平台与自研算法，可实现重大危险源区域 24 小时自动化巡检，有效减少人员现场巡检频次及在危险环境中的暴露时间。
密封罐常规巡检
附属管线巡检（跑冒滴漏）
输送泵巡检
球罐表计巡检（表计读数识别）
密封罐常规巡检
附属管线巡检
序号 | 区域 | 识别算法 |
1 | 罐区 | 表计读数AI识别（指针式、 LED数显、刻度式） |
2 | 管线跑冒滴漏AI识别 | |
3 | 球罐、管线法兰连接处温度AI检测 | |
4 | 可燃气体泄漏检测 | |
5 | 罐体、管线温度AI检测 | |
6 | 噪声检测（传感器） | |
7 | 泵区 | 表计读数AI识别（指针式、 LED数显、刻度式） |
8 | 管线跑冒滴漏AI识别 | |
9 | 泵体温度AI检测 | |
10 | 轴承振动监测（传感器） |
训练系统是集数据标注、模型训练测试、快速部署于一体的 AI 模型高效开发平台：
支持多种标注方式，内置丰富的模型和视觉任务可供选择。
可调整参数并实时可视化训练过程。
支持模型在线测试，并快速便捷地部署至边缘设备。
这一能力极大简化了 AI 模型的开发过程，让开发者、研究者与企业能够高效、快速地构建和部署自己的 AI 应用；同时也是平台误报样本回流、模型持续进化的技术底座。
AI 模型训练与数据标注平台
算法仓库
内置深度贴合真实工业场景的轻量“算法仓库”，提供覆盖人员行为规范、环境安全态势等维度的丰富基础识别模型，支持针对不同场景进行积木式自由编排与按需调用。
算法仓库画面
实时看板
全局安全态势一屏统揽，多路视频实时分析画面、风险趋势与隐患空间分布多维可视化呈现，管理者一屏掌握全厂安全状态。
实时安全看板
告警记录与 AI 大模型复判
告警记录与 AI 大模型复判;
告警记录：系统引入多模态大模型作为“复核大脑”，对前端小模型初筛的疑似异常，进行多维度特征交叉验证，有效克服复杂工业现场的光影变幻、设备遮挡等环境干扰，将虚假报警率降至最低。
AI 大模型：实现从“图像特征比对”到“复杂逻辑理解”的跨越，凭借大模型强大的泛化与推理能力，无需依赖海量样本，即可精准判定传统算法难以覆盖的边缘场景。所有告警自动留存，形成可追溯的安全台账。
告警画面
AI大模型推理
数据接入与设备管理
高效管理：支持海康、大华等多品牌摄像头接入，管理员可轻松配置设备 IP、端口等信息。
算法灵活配置：可根据需求为不同摄像头绑定不同算法模型，提升摄像头的智能化应用能力。
摄像头接入与算法绑定
系统管理
作为平台的基础运维中心，集成字典管理、用户管理及部门与权限管理等功能，为系统稳定运行和安全访问提供统一支撑。
字典管理界面
应用价值 | |
价值方向 | 说明与效果 |
主动预警机制 | 实时识别人员、环境、设备安全风险，事故发生前发出预警，安全管理关口前移。可减少 25%–40% 的工伤事故，将火灾等紧急事件响应时间从分钟级缩短至 30 秒内。 |
数据驱动决策 | 汇聚全厂区安全数据，通过可视化大屏与 BI 分析提供全面风险洞察与科学决策支持。识别准确率超过 95%，误报率低于 5%。 |
满足监管要求 | 系统自动生成合规报告，完整记录所有安全事件，满足监管部门对数据化、透明化管理的硬性要求，100% 满足最新安全合规要求，轻松应对各类检查。 |
保护既有投资 | 兼容已部署摄像头，纯本地化部署保障核心数据不出厂，作为 SCADA 扩展模块快速接入现有系统。 |
产品优势 | |
算法快 | 实时识别人员、环境、设备安全风险，事故发生前发出预警，安全管理关口前移。可减少 25%–40% 的工伤事故，将火灾等紧急事件响应时间从分钟级缩短至 30 秒内。 |
识别准 | 汇聚全厂区安全数据，通过可视化大屏与 BI 分析提供全面风险洞察与科学决策支持。识别准确率超过 95%，误报率低于 5%。 |
质量好 | 系统自动生成合规报告，完整记录所有安全事件，满足监管部门对数据化、透明化管理的硬性要求，100% 满足最新安全合规要求，轻松应对各类检查。 |
花的省 | 兼容已部署摄像头，纯本地化部署保障核心数据不出厂，作为 SCADA 扩展模块快速接入现有系统。 |
化工行业
利用传统图像 + AI 视觉算法，实现化工园区、车间等区域的安全监测与报警：
人员安全与作业规范：安全帽、工服、人行道规范行走、禁区误闯。
动火作业：警戒线隔离、灭火器监测。
罐区与危化品仓库：烟火、液体泄漏、禁区误闯。
槽车卸料安全：接打电话、人员摔倒、离岗。
园区烟火监测。
化工行业应用（工服检测、人行道规范行走检测）
煤炭行业
利用 AI 视频分析算法，实现化工园区装置区域的：人员行为与作业规范检测（安全帽、工服、人员摔倒）、表计读数识别等的实时检测与报警。
煤炭行业应用（人员规范、表计识别）
能源重工
在能源厂区装置片区实现：人员摔倒识别、区域人员入侵管控、安全帽检测、工作服检测、烟雾检测、明火报警、表计读数识别、温度监测，异常即时报警。
在氯碱、钾碱装置区域，进一步实现跑冒滴漏、设备异常、液体状态、火焰监测、结晶等特殊算法的识别。
能源重工行业应用
工业安全生产 AI 视频智能分析系统，以“算法 + 训练 + 平台”一体化能力，把厂区原有摄像头升级为7×24 小时在线的安全哨兵：小模型第一时间检出、大模型精准复判、误报数据回流再训练，在纯本地化部署前提下实现高精度、低误报的主动预警。作为 SCADA 安全管理体系的智能化扩展，它帮助企业把安全风险从“事后追溯”转变为“事前预防、事中干预”，同时满足监管合规要求。
工业 AI 视频智能分析系统（可选扩展包） 本系统需下载并获取对应授权后使用
下载地址：
https://www.supcon.com/new/NBD
下载路径：
产品中心→下载中心→软件下载→功能扩展包
业务对接：
如有项目相关业务需求，可联系中控SCADA小二
