基于邊緣計(jì)算的智能工廠安全管控方案 ——以小數(shù)據(jù)與小模型的工廠智能化升級(jí)
一、項(xiàng)目概況
1.項(xiàng)目背景
工廠倉(cāng)庫(kù)管理是企業(yè)管理中的一個(gè)小部分，但是就企業(yè)的財(cái)務(wù)和生產(chǎn)而言，其重要性是顯而易見的。因?yàn)閭}(cāng)庫(kù)管理著企業(yè)的各類物資，而物資又占著企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)的很大比重。此外，倉(cāng)儲(chǔ)還是商品流通的重要環(huán)節(jié)，也是公司的最核心的部分。而在倉(cāng)庫(kù)管理中，做好倉(cāng)庫(kù)的安全管理，是重中之重。但是近年來(lái)倉(cāng)庫(kù)火災(zāi)、爆炸等事件仍然層出不窮。
由于工廠倉(cāng)庫(kù)很多時(shí)候往往存放很多生產(chǎn)原料、成品、包裝等一系列易燃易爆物品，導(dǎo)致危險(xiǎn)系數(shù)很高，一旦發(fā)生失火爆炸等事件帶來(lái)巨大損失，甚至傷及人命，所以加強(qiáng)倉(cāng)庫(kù)及其物資的安全管理十分有必要。
長(zhǎng)期以來(lái)，工廠倉(cāng)庫(kù)安全生產(chǎn)事故的預(yù)防基本上依賴于企業(yè)的管理水平，包括建全規(guī)章制度，重視消防與安全防護(hù)設(shè)施的完善，教育工人嚴(yán)格遵守操作規(guī)程，提高其素質(zhì)和應(yīng)急處置能力等。然而，國(guó)際職業(yè)安全與事故預(yù)防理論和實(shí)踐的發(fā)展歷史表明：完全依賴人的警惕性來(lái)保障生產(chǎn)安全并非萬(wàn)全之策，因?yàn)槿丝赡苁艿缴怼⑿睦硪约吧鐣?huì)等諸多因素的干擾而出現(xiàn)失誤；還有一些事故致因?qū)儆谌说闹橇湍芰﹄y以感知和有效抑制的范疇。縱觀近年來(lái)發(fā)生的多起重大事故，雖然在調(diào)查事故原因時(shí)主要?dú)w咎于違章、瀆職等人為責(zé)任，但進(jìn)行深入分析會(huì)發(fā)現(xiàn)，也與缺乏先進(jìn)、可靠、全方位的安全監(jiān)控預(yù)警技術(shù)設(shè)施不無(wú)關(guān)系。
此外，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展, 生產(chǎn)的規(guī)模、自動(dòng)化程度、材料與工藝的革新都會(huì)導(dǎo)致危險(xiǎn)源和隱患的多樣性與復(fù)雜性,導(dǎo)致事故模式不斷翻新,導(dǎo)致災(zāi)害規(guī)模不斷擴(kuò)大，事故災(zāi)難性后果日益嚴(yán)重。因此，對(duì)各種事故所采取的預(yù)防措施的有效性也在不斷發(fā)生變化,安全技術(shù)在其中就顯示出越來(lái)越重要的地位。事故不可能完全杜絕，安全技術(shù)的發(fā)展也永無(wú)止境。
實(shí)踐證明，任何事故或?yàn)?zāi)害的發(fā)生都有一個(gè)自然發(fā)展的過(guò)程,在其醞釀伊始直至臨界狀態(tài)呈現(xiàn)，都有“端倪”可察、“征兆”可尋。這“端倪”與“征兆”便是危險(xiǎn)源的安全狀態(tài)信息,在這些信息中,大多數(shù)是可觀測(cè)的,有些還是可控的。
2.項(xiàng)目簡(jiǎn)介
通過(guò)建設(shè)一套邊緣計(jì)算結(jié)合5G MEC或者有線網(wǎng)絡(luò)的先進(jìn)、可靠的工廠倉(cāng)庫(kù)監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng), 能夠通過(guò)對(duì)安全監(jiān)管系統(tǒng)前端傳感器采集的不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估分析，確定各類事物或者行為是否超出預(yù)警閾值，并通過(guò)相應(yīng)的控制系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警信息，想必就能避免事故的發(fā)生，至少能夠把事故所造成的損失和影響降到最低程度。
3. 項(xiàng)目目標(biāo)
該系統(tǒng)如果能夠廣泛推廣和使用，需要滿足如下四個(gè)條件：
底層技術(shù)自主可控，滿足不同工廠的多樣化二次開發(fā)需求。
與5G MEC深度融合，不受地域等條件限制。
提高準(zhǔn)確率，降低誤報(bào)率，實(shí)現(xiàn)降本增效的目的。
實(shí)施及安裝維護(hù)成本在企業(yè)可控范圍之內(nèi)。
二、項(xiàng)目實(shí)施概況
本次案例，選擇了一個(gè)工廠倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，針對(duì)性提煉倉(cāng)庫(kù)治理、安全監(jiān)管兩大業(yè)務(wù)維度，分別進(jìn)行智能化設(shè)計(jì)，通過(guò)數(shù)據(jù)自動(dòng)采集、邊緣處理、集中匯聚、融合分析，打造以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的智能安全倉(cāng)庫(kù)，代替原始以人為主要驅(qū)動(dòng)的被動(dòng)閉環(huán)管理，實(shí)現(xiàn)管理體系從事后響應(yīng)到預(yù)測(cè)性判斷的快速過(guò)渡。
1.項(xiàng)目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容
本期針對(duì)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)需求，建設(shè)一套基于視頻AI分析的智能安全管控系統(tǒng)，有效解決企業(yè)倉(cāng)庫(kù)安全生產(chǎn)的痛點(diǎn)與訴求，提升企業(yè)安全生產(chǎn)管理水平。
再通過(guò)5G、寬帶技術(shù)，將識(shí)別結(jié)果傳輸?shù)皆贫耍梢源蟠筇岣咝剩瑯O大程度的降低成本。
工廠倉(cāng)庫(kù)目前存在的典型安全問(wèn)題。
安全制度內(nèi)容 | 對(duì)應(yīng)的匹配方案 | |
基本安全生產(chǎn)管理制度 |
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與人相關(guān) | 勞動(dòng)防護(hù)用品 | AI視覺分析穿戴情況 |
| “三違”行為檢查 | AI視覺分析違規(guī)行為 |
| 常規(guī)作業(yè)操作 | AI視覺分析操作規(guī)范 |
| 特種作業(yè) | AI視覺分析操作規(guī)范 |
與物相關(guān) | 消防安全 | AI視覺分析火源及消防通道 |
| 危險(xiǎn)物品和危險(xiǎn)源 | AI視覺分析存放及操作規(guī)范 |
| 應(yīng)急救援器材 | AI視覺分析存放及操作規(guī)范 |
與機(jī)相關(guān) | 生產(chǎn)設(shè)備操作 | AI視覺分析操作規(guī)范 |
| 生產(chǎn)設(shè)備維護(hù)保養(yǎng) | AI視覺識(shí)別設(shè)備銘牌 |
| 特種設(shè)備操作及保養(yǎng) | AI視覺識(shí)別設(shè)備銘牌 |
其他安全生產(chǎn)管理制度 |
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行為相關(guān) | 巡回檢查 | 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及軌跡回查 |
| 車輛及廠內(nèi)交通管理 | 車牌識(shí)別及車速軌跡分析 |
| 用電安全 | AI視覺分析操作規(guī)范 |
| 動(dòng)火作業(yè) | AI視覺分析操作規(guī)范 |
| 高空作業(yè) | AI視覺分析操作規(guī)范 |
| 動(dòng)土作業(yè) |
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安全教育管理制度 |
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| 安全教育 |
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| 安全作業(yè)證 |
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| 上崗關(guān)聯(lián) | 培訓(xùn)系統(tǒng)與門禁系統(tǒng)聯(lián)動(dòng) |
應(yīng)急演練管理制度 |
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| 應(yīng)急救援預(yù)案制定 | 基于實(shí)景三維圖制定 |
| 模擬演練制度 | 基于實(shí)景三維圖模擬演練 |
2）安全生產(chǎn)管理需求：
基于視頻AI技術(shù)的火焰檢測(cè)識(shí)別技術(shù)
基于視頻AI技術(shù)的抽煙等違章行為檢測(cè)技術(shù)
基于視頻AI技術(shù)的電子圍欄功能。
基于視頻AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)人員雙崗識(shí)別功能。
基于邊緣計(jì)算技術(shù)和領(lǐng)先的算法，把安全生產(chǎn)管理的火焰、抽煙、電子圍欄、人員雙崗等實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、現(xiàn)場(chǎng)的精準(zhǔn)識(shí)別之后，再通過(guò)4G/5G或者寬帶傳輸?shù)皆贫耍瓤梢怨?jié)省大量的帶寬及云端CPU/GPU資源，又可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警，節(jié)省大量的人力、物力。
基于邊緣計(jì)算的智能工廠安全管控，在各類工廠，圍繞人、機(jī)、料、法、環(huán)等各個(gè)公共安全，具有廣泛的使用前景。
針對(duì)企業(yè)倉(cāng)庫(kù)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中存在的問(wèn)題，通過(guò)部署智能化設(shè)備，解決倉(cāng)安全生產(chǎn)管理的核心需求，目標(biāo)如下：
基于現(xiàn)有視頻AI分析技術(shù)，新增或者利用現(xiàn)有智能攝像頭，在倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部署智能安全管控系統(tǒng)，通過(guò)視頻智能分析識(shí)別，深入倉(cāng)庫(kù)安全生產(chǎn)各環(huán)節(jié)，全面實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)安全管控，使人遠(yuǎn)離危險(xiǎn)、提醒人、保護(hù)人、保護(hù)企業(yè)物資安全，徹底解決倉(cāng)庫(kù)安全生產(chǎn)問(wèn)題。
2.具體應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用模式
針對(duì)企業(yè)工廠倉(cāng)庫(kù)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中存在的問(wèn)題，通過(guò)部署智能化設(shè)備，解決倉(cāng)庫(kù)安全生產(chǎn)管理的核心需求，目標(biāo)如下：
基于現(xiàn)有視頻AI分析技術(shù)，新增智能攝像頭，在工廠倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部署智能安全管控系統(tǒng)，通過(guò)視頻智能分析識(shí)別，深入工廠倉(cāng)庫(kù)安全生產(chǎn)各環(huán)節(jié)，全面實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)安全管控，使人遠(yuǎn)離危險(xiǎn)、提醒人、保護(hù)人、保護(hù)企業(yè)物資安全，徹底解決倉(cāng)庫(kù)安全生產(chǎn)問(wèn)題。
2.2.1方案總體架構(gòu)
視頻智能分析系統(tǒng)針對(duì)倉(cāng)庫(kù)安全生產(chǎn)的需求和挑戰(zhàn)，從信息化、智能化角度提出了一整套端到端的解決方案。
視頻智能分析系統(tǒng)由智能攝像頭、邊緣智能分析盒、智能交互管控平臺(tái)、告警設(shè)備組成：
智能攝像頭：用于采集實(shí)時(shí)圖像畫面。
邊緣智能分析盒：支持接入各種類型的攝像機(jī)，通過(guò)人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)、視頻解碼技術(shù)、流媒體技術(shù)、數(shù)字矩陣技術(shù)、聯(lián)動(dòng)控制技術(shù)等，對(duì)獲取到的視頻內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)、分析，把異常情況或違規(guī)情況實(shí)時(shí)反饋出來(lái)，在平臺(tái)上通過(guò)彈框展示出來(lái)。
智能交互管控平臺(tái)：管理用戶信息和每個(gè)邊緣智能分析盒的配置及禁區(qū)定義，同時(shí)實(shí)時(shí)展示監(jiān)控畫面和記錄、推送違規(guī)信息。平臺(tái)隸屬于本期智能安全綜合管控系統(tǒng)的一個(gè)模塊。
告警設(shè)備（可選）：如音響、警報(bào)器等，當(dāng)發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重違規(guī)行為時(shí)，智能交互管控平臺(tái)通過(guò)聯(lián)動(dòng)告警設(shè)備對(duì)違規(guī)信息進(jìn)行告警。
視頻智能分析系統(tǒng)打通監(jiān)控與安防，讓傳統(tǒng)的安全監(jiān)控系統(tǒng)和安全防護(hù)系統(tǒng)不再割裂，形成一體兩面。
視頻智能分析系統(tǒng)的建設(shè)基于互聯(lián)網(wǎng)的智能終端將應(yīng)用和服務(wù)推向用戶，提供智慧的線上、線下應(yīng)用，主要包含桌面應(yīng)用、移動(dòng)端應(yīng)用和現(xiàn)場(chǎng)告警設(shè)備。
基于人工智能、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等技術(shù)，搭建視頻智能分析系統(tǒng)，從安全流程管理、可視安全監(jiān)管、監(jiān)管自動(dòng)化等方面構(gòu)建支持系統(tǒng)。智能算法引擎做為“大腦”在收到告警信息的時(shí)候，通知攝像頭啟動(dòng)錄像功能，同時(shí)通過(guò)4G、5G或有線網(wǎng)絡(luò)把消息第一時(shí)間推送給管理員。
視頻智能分析系統(tǒng)具備安全、靈活、穩(wěn)定、易用的數(shù)字中臺(tái)，可提供安全管理信息接口和第三方服務(wù)接口，可與企業(yè)其他模塊交互。
2.2.2系統(tǒng)功能
1)實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)覽
實(shí)時(shí)監(jiān)控采用全數(shù)字架構(gòu)，前端攝像頭視頻數(shù)據(jù)接入邊緣智能分析盒，匯聚后經(jīng)核心交換機(jī)統(tǒng)一傳送到監(jiān)控中心進(jìn)行存儲(chǔ)和顯示。
在主機(jī)房部署監(jiān)控管理平臺(tái)和媒體匯聚設(shè)備，管理前端攝像機(jī)及視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的錄制、存儲(chǔ)、播放和回放。
網(wǎng)絡(luò)傳輸子系統(tǒng)由接入層、匯聚層和核心層組成；由光纖接入網(wǎng)絡(luò)或者5G CPE組成前端攝像機(jī)的接入網(wǎng)；一級(jí)核心管理平臺(tái)承載在核心網(wǎng)絡(luò)上。
管理員可在管理平臺(tái)上通過(guò)傳輸網(wǎng)絡(luò)對(duì)所有攝像點(diǎn)、媒體存儲(chǔ)匯聚點(diǎn)、管理平臺(tái)及監(jiān)控中心進(jìn)行管理。
監(jiān)控中心支持本地和云端部署服務(wù)器。
2)設(shè)備管理
配置、管理攝像頭監(jiān)控設(shè)備，并根據(jù)監(jiān)控畫面在每個(gè)攝像頭配置相應(yīng)的算法。依托我司在監(jiān)控算法業(yè)務(wù)領(lǐng)域長(zhǎng)期的技術(shù)積累，為智能安全管控系統(tǒng)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的視頻監(jiān)控體驗(yàn)。
配置、管理現(xiàn)場(chǎng)告警設(shè)備，監(jiān)控到違規(guī)情況即觸發(fā)現(xiàn)場(chǎng)相應(yīng)的音響或警報(bào)設(shè)備，及時(shí)提醒在場(chǎng)人員。
監(jiān)控設(shè)備、告警設(shè)備、手機(jī)端能實(shí)現(xiàn)信息流快速分發(fā)，服務(wù)質(zhì)量有保證，通信業(yè)務(wù)具備電信級(jí)品質(zhì)保證能力。
3)告警管理
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)責(zé)告警的判斷、通知和存儲(chǔ)。監(jiān)測(cè)到違規(guī)情況，即時(shí)進(jìn)行記錄并彈出界面、推送告警消息至管理員，管理員第一時(shí)間了解違規(guī)時(shí)間、類型、地點(diǎn)等信息，并可查看相關(guān)影像。
支持郵件、短信、微信、App協(xié)作工具等多種通知方式，告警必達(dá)。
包含事件和告警的分類、聚類、異常發(fā)現(xiàn)等多種人工智能場(chǎng)景，形成告警信息報(bào)表，通過(guò)數(shù)據(jù)查閱和組合分析，實(shí)現(xiàn)安全情況的全面掌控，通過(guò)對(duì)歷史告警記錄的分析，形成全面的安全管理洞察，為后續(xù)安全管理培訓(xùn)的知識(shí)沉淀提供強(qiáng)大支持。
2.2.3智能終端
1)移動(dòng)終端
提供告警通知接口，支持發(fā)送信息至郵件、短信，也可對(duì)接手機(jī)APP，將告警信息即時(shí)推送至管理員。
2)監(jiān)控終端
平臺(tái)統(tǒng)一承載所有監(jiān)控終端、智能視頻分析盒，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)布線，降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維難度，為部署提供理想的終端解決方案和面向未來(lái)的服務(wù)支撐能力。
3)告警終端
除了信息通知告警，平臺(tái)還支持現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)的語(yǔ)音告警。觸發(fā)告警后，聯(lián)動(dòng)相應(yīng)的音響對(duì)違規(guī)情況附近的人員發(fā)出語(yǔ)音信息，提示在場(chǎng)人員。
其他亮點(diǎn)
商業(yè)模式先進(jìn)性：
產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化，調(diào)參個(gè)性化：即使是同一細(xì)分場(chǎng)景下的同一算法模型，也可以針對(duì)不同時(shí)間段、不同光照情況、工人不同工服、不同角度等，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化調(diào)參。
邊緣集群化，算法SAAS化：與目前基于中心服務(wù)器AI統(tǒng)一建模方式對(duì)比，可以極大的提升視頻攝像頭識(shí)別的效率與效果，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化提升與降本增效。
技術(shù)方面先進(jìn)性：采用自主研發(fā)的終端AI推斷框架和邊緣集群控制核心技術(shù)，自研PCB板，軟硬件高度融合，先從計(jì)算機(jī)視覺長(zhǎng)尾場(chǎng)景切入，競(jìng)爭(zhēng)較小，適應(yīng)性強(qiáng)。
可復(fù)制推廣性：從最有成長(zhǎng)前景的各類計(jì)算機(jī)視覺工業(yè)安全生產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)長(zhǎng)尾場(chǎng)景切入，特別是自主研發(fā)的一體化邊緣智能服務(wù)器，軟硬件深度融合，實(shí)現(xiàn)了工具化、模塊化的軟件算法和架構(gòu)模型，解決了各種長(zhǎng)尾應(yīng)用場(chǎng)景的痛點(diǎn)，并實(shí)現(xiàn)了高效、快捷、低成本的個(gè)性化定制，具有極強(qiáng)的代表性，可涵蓋智慧交通、智慧工廠、智慧軍工、智慧能源、智慧制造、智慧校園等諸多高價(jià)值智慧場(chǎng)景與領(lǐng)域，具有廣闊的市場(chǎng)前景。
三、下一步實(shí)施計(jì)劃
視頻智能分析系統(tǒng)將AI分析、邊緣計(jì)算、5G等先進(jìn)技術(shù)和安全生產(chǎn)管理有機(jī)結(jié)合，針對(duì)企業(yè)安全和隱患的風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)，與生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)對(duì)接，精準(zhǔn)解決安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和科學(xué)化決策等最具挑戰(zhàn)的安全管理難題，全面有效地幫助企業(yè)解決安全生產(chǎn)中的典型難題和困惑。
北京海航中軟科技有限公司“猿人行走”品牌產(chǎn)品-邊緣智能分析盒是基于視頻流打造的智能圖像識(shí)別系統(tǒng)，利用最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，代替人眼，自動(dòng)識(shí)別各種違規(guī)或異常行為，為安全生產(chǎn)保駕護(hù)航。產(chǎn)品以平臺(tái)為基、數(shù)據(jù)為體、流程為相、服務(wù)為本的思路建設(shè)全感知、全融合、全智能的智能安全體系。全面整合倉(cāng)庫(kù)各區(qū)域、各主體的視頻監(jiān)控，呈現(xiàn)全局安全態(tài)勢(shì)和告警事件。當(dāng)違規(guī)或異常情況發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)攝像機(jī)自動(dòng)分析違規(guī)行為，并發(fā)布告警到系統(tǒng)平臺(tái)和現(xiàn)場(chǎng)聲光告警設(shè)備。系統(tǒng)平臺(tái)，集成告警、邊緣盒子、攝像頭等子系統(tǒng)，通過(guò)視頻分析盒智能算法，實(shí)現(xiàn)倉(cāng)庫(kù)無(wú)盲區(qū)、全天候、智能化覆蓋。產(chǎn)品基于視頻分析、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等新技術(shù)，構(gòu)建倉(cāng)庫(kù)安全體系，使倉(cāng)庫(kù)安全管理從傳統(tǒng)的被動(dòng)追溯轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)預(yù)防，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、智慧、一體化安全管理體系。
邊緣計(jì)算與人工智能這兩種高速發(fā)展的新技術(shù)之間存在著彼此賦能的巨大潛力。
信通院 2020 年 5 月調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)企業(yè)中僅有不足 5% 使用了邊緣計(jì)算，但計(jì)劃使用的比例高達(dá) 44.2%。
根據(jù)艾瑞咨詢測(cè)算， 2020 年中國(guó)邊緣云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模為 91億元，其中區(qū)域、現(xiàn)場(chǎng)、IoT 三類邊緣云市場(chǎng)規(guī)模分別達(dá)到 37 億元、 38 億元及 16 億元。預(yù)計(jì)到 2025 年整體邊緣云規(guī)模將以44.0% 的年復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)至 550 億元
通過(guò)邊緣計(jì)算技術(shù)，與云技術(shù)和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，可以極大程度提升社會(huì)的智能化水平。
該方案的價(jià)值在于從最接地氣的各類公共安全長(zhǎng)尾場(chǎng)景切入，具有極強(qiáng)的代表性，具有廣闊的市場(chǎng)前景。
邊緣計(jì)算與人工智能這兩種高速發(fā)展的新技術(shù)之間存在著彼此賦能的巨大潛力。通過(guò)邊緣計(jì)算技術(shù)，與云技術(shù)和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，可以極大程度提升社會(huì)的智能化水平。該方案的價(jià)值在于從最接地氣的各類公共安全長(zhǎng)尾場(chǎng)景切入，具有極強(qiáng)的代表性，具有廣闊的市場(chǎng)前景。
四、項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果
1. 項(xiàng)目先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn)
該方案集合了人工智能、圖像識(shí)別、邊緣計(jì)算等關(guān)鍵核心技術(shù)。應(yīng)用智能算法將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化，通過(guò)邊緣智能分析盒進(jìn)行智能分析，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)監(jiān)控。
北京海航中軟科技有限公司的邊緣智能分析盒，與市面上絕大多少基于開源及芯片組開發(fā)的方案完全不同，是基于完全自主研發(fā)的邊緣深度學(xué)習(xí)底層框架技術(shù)，同時(shí)支持開源算法框架，并將軟件、硬件極致融合，達(dá)到效率的提升與成本的大幅降低。
該方案可以與5G MEC等緊密融合，作為邊緣端的重要支撐與補(bǔ)充。支持INT8/INT16/FP16混合運(yùn)算，完美兼顧性能、功耗及運(yùn)算精度，支持TensorFlow、Caffe、ONNX、Darknet等框架的網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換，具備快速模型訓(xùn)練能力，準(zhǔn)確率高、識(shí)別速度迅速，構(gòu)建全棧式人工智能的產(chǎn)品服務(wù)體系，在AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）領(lǐng)域提供完整的運(yùn)營(yíng)服務(wù)體系。
智能盒子采用嵌入式設(shè)計(jì)原理，內(nèi)嵌基于深度學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)化算法，集成高性能模塊，搭載工業(yè)級(jí)嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU），雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu)，高達(dá)1.8GHz的主頻CPU，NPU算力可達(dá)3.0TOPs，可擴(kuò)展至強(qiáng)勁的12T甚至更高的算力。支持局域網(wǎng)內(nèi)所有智能盒子集群，算法服務(wù)、服務(wù)注冊(cè)中心、系統(tǒng)服務(wù)、流媒體服務(wù)、錄像存儲(chǔ)服務(wù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)等，在邊緣終端集群聯(lián)動(dòng)管理。支持H265/H264視頻解碼，外圍接口豐富，擁有超強(qiáng)擴(kuò)展性，支持對(duì)多路攝像頭進(jìn)行視頻結(jié)構(gòu)化識(shí)別和分析。產(chǎn)品安全性高，內(nèi)置加密芯片，對(duì)數(shù)據(jù)、磁盤、網(wǎng)絡(luò)接下加密，數(shù)據(jù)不出本地，安全合規(guī)，采用工業(yè)級(jí)設(shè)計(jì)，100%安全保障。通過(guò)AI算法，利用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)視頻進(jìn)行高效、快速的分析處理，具有輕量化、高性能、低功耗、通用性強(qiáng)、接入方便等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于AI態(tài)勢(shì)感知、行為分析等各個(gè)領(lǐng)域。
多個(gè)邊緣智能場(chǎng)景之下，可以通過(guò)獨(dú)具特色的邊緣集群技術(shù)，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，集群聯(lián)動(dòng)，邊緣學(xué)習(xí)。
邊緣集群技術(shù)架構(gòu)圖，具體如下：
2. 實(shí)施效果
1)開發(fā)提升40%工作效率：通過(guò)自主研發(fā)的技術(shù)，大大縮短了算法模型開發(fā)的周期，120天縮短為50天，提升40%工作效率；
2)兼容性達(dá)95%以上：通過(guò)虛擬化和容器技術(shù)的兼容、適配、納管等方式打通了各種軟硬件之間的“通”與“融”難題，兼容性達(dá)95%。同時(shí)可直接接入包括海康、華為、宇視、大華等主流品牌攝像機(jī)的視頻流。
3)識(shí)別準(zhǔn)確率95%以上：通過(guò)自研技術(shù)，識(shí)別準(zhǔn)確率三個(gè)月時(shí)間達(dá)到95%以上，比業(yè)內(nèi)六個(gè)月的時(shí)間縮短一倍。
4)節(jié)省近三分之二的人工成本：解決了傳統(tǒng)人工巡檢以及24小時(shí)人工監(jiān)控的問(wèn)題，大大降低了人員的成本；
5)違規(guī)行為下降60%：采用了本方案之后，全規(guī)范化作業(yè)，24小時(shí)智能識(shí)別和告警，違規(guī)行為下降了60%；
聲明
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