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應急管理部7月例行新聞發布會上通報，2022年上半年全國發生各類生產安全事故11076起、死亡8870人，給人民的生命、財產造成了巨大的損失。據統計，95%的生產安全事故都是由于人的不安全行為引發的，傳統作業現場管理方法和手段已經越來越束手無策。黨的二十大報告指出，推進安全風險專項整治，加強重點企業、重點領域安全監管。采用高科技技術提升作業現場監管工作效率和水平，已成為各生產企業加強安全生產監督管理的現實需要和發展趨勢。本文探討生產作業現場存在的普遍難題，探討人工智能技術在作業現場監管中的應用，為推進智能作業現場監管落地提供建設路徑。

目前作業現場安全監控存在的問題

生產企業普遍存在工程項目多、作業現場廣、生產環境復雜、企業安監人員有限、外協單位人員多等現狀，容易出現危險區域誤入、人員操作異常、安全設備佩戴不規范、作業現場安全管理強度較低等問題，安全管理工作面臨諸多挑戰：

業務繁雜難管理。廠區面積廣，人員復雜，安全規章多，監管人員少，依賴人力難以落實管理制度。

風險識別滯后。現有的視頻監控多數用于事后調查取證，屬于事后分析，作業現場風險是實時發生的，不安全行為不能及時發現、報警，不能有效阻止事故發生。

風險漏檢率高。控制臺顯示畫面數量有限，人工查看作業現場的監控視頻需要全神貫注的投入，長時間盯屏幕容易疲勞疏漏，由于監控人員的安全意識和責任意識不強等問題，容易遺漏作業中存在的關鍵風險。

資源浪費嚴重。大量無用視頻信息淹沒了少量的有用信息，使得有用信息的獲取變得困難，流量成本高，占用大量存儲空間。審核工作存在大量重復性勞動，耗費時間，投入產出比低。

人工智能技術在作業現場監管中的應用
 

針對以上問題，清研集團基于機器學習、知識圖譜、語音識別、自然語言處理、計算機視覺、生物特征識別等關鍵技術進行身份識別、姿態動作分析、事件分析，打造事前、事中、事后一體化智能作業現場監管平臺，以人工智能技術與視頻分析、語音分析相結合，實現24小時智能管控，有效身份識別、動作分析、違規預警、拍照取證、系統上傳和匯總報表，主動發現安全隱患，減少安全事故的發生，方便異常事件的事后檢索，以智能化提升安全生產監督管理水平。
 

進入現場前，通過人臉或虹膜識別，實現對作業人員身份識別、考勤打卡，有效防止頂班、陌生人闖入；未正確佩戴安全衣帽及防護口罩的人員禁止進入，實現有效防護；可對人員工作時長是否達標進行考核；可隨時獲取現場工作人數，有效指導安全管控策略實施；可隨時對歷史某時刻進出現場人數及列表進行查詢，便于事件追溯排查。

作業中，對未正確佩戴安全帶、未使用防護工具等防護失當行為，未進行標準動作作業或吸煙打電話等違規行為，未經允許進入危險或禁入區域等不安全行為，高空墜物、人員墜落、塔吊脫鉤等風險事件進行智能監測、實時在線預警和分析處置。一旦通過AI監管平臺發現危險操作行為，視頻監控立即抓拍并上傳平臺，在作業現場立即語音告警提示，并對違規作業人員進行跨攝像頭聯動追蹤，實時定位。觸發報警后，系統將自動保存前后相關視頻，有效形成完整證據鏈。

在實時預警的同時，通過電話、小程序、即時消息推送告警信息至企業負責人和安全管理負責人員進行應急處理，基于系統落實責任單元限期整改，并將整改處置結果上傳，生成安全生產事故報告。對企業管理人員及安全管理人員提供違規檢索及統計分析功能。

通過智能化手段，推動安全監管從事后追責轉變為事前預防，實現了作業現場的信息化、智能化、科學化監管。

智能作業現場監管效能

如今，在電網、煤炭、石油、制造、建筑工地等傳統行業，人工智能技術越來越多應用在作業現場監管中。智能作業現場監管系統以深度神經網絡計算機視覺AI技術為核心，用機器視覺代替人力肉眼的監管，真正做到解放人力、24小時無縫無死角監管，大大節省人力資源的同時，使得處置手段更為高效化和多樣化，初步實現了安全風險實時感知、風險提醒及時有效、責任追溯有跡可循。

通過邊緣計算智能分析盒子，構建海量視頻數據管理和快速智能風險識別研判能力，風險指標動態維護更新，實現作業現場全面監控，讓風險實時感知；

通過內置高聲貝告警喇叭、高亮度紅藍爆閃燈等聲光報警設備，與人工智能結合，支持多種方式風險預警觸發，及時有效；

自動保存違章及風險視頻，對人的作業軌跡實時把握，真實還原作業現場，第一時間鎖定目標，保留證據，責任追溯全程有跡可循。

清研科技基于多年的智能治理實踐，與國網下屬公司合作，共同探討智能作業現場監管及大數據技術在電力行業的應用。探索作業現場安全智能管控技術，通過AI人工智能提升安全風險管控水平和效率，結合系統自動提煉人員、環境、不同作業類型風險特征，形成可在整個公司宣教借鑒的安全風險案例庫；實現大數據應用需求全流程全周期管理，提升需求管理和場景管理能力，推進需求收集及反饋規范化，實現需求快速響應，促進企業數字化轉型；以“數據賦能+技術創新”雙引擎為驅動力，打造高質量電力大數據應用場景，對內提升企業運營管理水平和科學決策能力，為外通過經濟發展趨勢分析、復工復產分析、政策運行監測等為城市綜合治理賦能。

撰稿 | 丁卉 張洪喆 清研集團技術部研究員

編輯 | 陳澤璽