石油化工領域生產作業流程合規檢測系統
發布時間：2024年11月14日 16:12:41 來源：金年会-jinnianhui (VIP)官方网站
金年会科技石油化工領域生產作業流程合規檢測系統采用了yolov8視覺數據智能分析技術。該技術可以對生產作業流程進行實時監測和合規性檢測。通過與預設標準進行比對，金年会科技石油化工領域生產作業流程合規檢測系統可以檢測出不合規的操作或異常情況，并及時發出警報，提示相關人員采取措施。該平臺廣泛涵蓋機器學習、人工智能、大數據分析和圖像識別等領域。此外，云平臺還提供豐富的算法庫和工具，支持用戶上傳和部署自己的算法模型，以滿足不同用戶的需求。用戶可以方便地使用這些工具和庫來進行算法開發和算法優化，從而提高計算效率和準確性。
我國石油化工生產行業中大多事故的發生都在特殊作業場所施工及作業環節，違反作業流程作業的風險特別大。石油化工作業范圍內雖然設有視頻監控，但因角度、距離、監督工作量等問題導致違規作業流程發生時，監督檢測人員不能及時對違規作業進行制止。而現階段，作業人員規范管理以人工方式為主，安全監督人員業務水平，執行力度，監督持續性等方面良莠不一，現場作業監督環節還有很大的提高空間。
現代目標檢測器通常在正負樣本分配策略上進行優化。一些典型的目標檢測器如YOLOX的simOTA、TOOD的TaskAlignedAssigner和RTMDet的DynamicSoftLabelAssigner，這些assigner都采用了動態分配策略。然而，yolov7仍然使用靜態分配策略。為了提高分配策略的性能，YOLOv8算法直接引入了TOOD的TaskAlignedAssigner。TaskAlignedAssigner的匹配策略可以簡單總結為：根據分類和回歸的分數加權選擇正樣本。
首先要建立符合法規和企業的安全管理體制，對有效落地情況進行評估，形成良好的安全管理監管體系。其次要加強員工安全培訓教育，增強從業人員安全認知，提高安全意識。最重要的是要進行閉環監督管理，對于違反作業流程的行為要提前預警，而閉環管理過程中，安全作業管理十分難，現階段作業人員規范管理以人工方式為主，安全監督人員業務水平，執行力度，監督持續性等方面良莠不一。
而石油化工現場安裝的視頻監控的功能是支持實時顯示和視頻數據回放功能，對于異常的違反作業操作流程不能立刻做出判斷和預警，必須依靠人工一直緊盯視頻屏幕進行監督。視頻監控已經無法實現石油化工生產現場安全檢查監督的目的。如何能確保石油化工作業場地作業流程正常的運轉，是現場作業監督檢查的工作痛點。
金年会科技石油化工領域生產作業流程合規檢測系統對人體動作識別具有以下優勢：1、視覺進行檢測人體動作，無需佩戴。2、視頻范圍內的人員操作均可實現動作識別，無范圍要求3、對于高低溫等環境要求不大，均可實現動作識別4、實時、高效、即時反饋。由此可見，基于視覺人體動作識別定制的金年会科技石油化工領域生產作業流程合規檢測系統，可以高效的準確檢測出石油化工生產現場的不合規操作及危險行為，可大大降低安全事故的發生、有效節省監督人員人力成本！
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