根据以往高危企业的事故案例，运用AI技术规避安全风险打造智能预警识别系统，其系统需要具备代替人工肉眼对传统监控的监管功能，能够在海量视频数据当中全盘掌握实时信息，当发现安全异常及时反馈报警。AI动作异常行为分析预警系统对车间内生产工作人员作业生产操作行为如上下交叉作业行为、生产作业操作设备行为等动作流程进行提前及时预警与监督。矿山安全生产监测预警系统监测到现场画面中人员未穿反光衣行为、明火烟雾、未穿安全帽行为、矿车掉道识别、煤堆过满识别、烟雾火焰、检修区域人员闯入行为、矿车违规载人行为等违规行为时，矿山安全生产监测预警系统立即抓拍存档告警。对矿井部署矿车违规载人检测、同向推车检测、行车不行人检测、安全帽佩戴检测、危险区域人员闯入检测、睡岗离岗检测、玩手机检测、抽烟检测算法，实现对井下人员违规行为自动识别预警，并将报警信息推送至管理中心，提醒相关工作人员，进行有效监管，防范因人员不安全行为而导致的安全事故发生。

　　某变电站作业现场存在危险区域误入、人员操作异常、安全设备佩戴不规范、作业现场安全管理强度较低等问题；基于视频监测的分布式智能监测系统，实现对作业现场异常行为的实时监测，及时告警安全风险行为，实现违规行为识别率均达到95%，有效降低变电站安全风险。预警体系通过预警分析和预控对策实现事故的预警和控制，预警分析完成监测、识别、诊断与评价功能，而预控对策完成对事故征兆的不良趋势进行纠错和治错的功能。人员行为识别系统对工厂园区人员脱岗、离岗、睡岗，以及在岗抽烟、喝酒、劳保防护用品未穿戴等会造成灾难性事故的行为实时监测，异常行为立即告警，同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，推送给相关管理人员及时处理，视频智能分析服务功能，对接入的视频图像进行智能侦测分析，主要包括人的不安全行为和物的不安全状态。视觉行为识别主要是通过摄像头采集作业人员的某一个动作数据通过软件加以分析并输出、对比已预设的动作数据来判断是否符合预先的要求。

　　企业重大风险源的报警信息、视频监控信息、安全管理信息数据，实时接入系统并上传到政府端，进而实现对企业重大风险源的实时监测；通过实时、动态、持续获取并处理企业各环节的大量感知数据，实现了企业安全生产风险全过程、全链条的态势感知，并强化了重大危险源的风险分级管控与动态监测预警。通过实时检测设备的温度和振动这两个直接、有效、的指标，实时监视设备运行状态，协助设备管理人员能够及时设备隐患，实现设备的预短性维修，帮助企业全面提升设备的管理水平。利用GIS、物联网等技术，实现对辖区内危化企业固有安全风险、当日风险、实时风险、区域风险数据进行统一采集， 及时掌握企业安全风险的运行状态；通过现场摄像头采集视频信息，能够主动识别区域内人的行为和物体情况，分析人员异常行为事件以及物体的不安全状态，实现主动预警。危化品安全生产风险监测预警系统充分利用物联网、云计算、大数据等现代化信息技术，对重大危险源预警参数进行24小时在线实时监控，将数据进行统计分析、综合监管、预测预警。通过电子邮件、手机短信等方式自动向各级应急管理部门和企业推送风险监测预警信息。

　　在现有的生产环境中的监控网络的基础上，增加具备人体动作识别分析的算法，实现对作业人员的动作识别管理，发现违规动作、违规行为、脱岗等行为进行实时预警。实时数据采集、重大危险源信息管理、可视化查看、预警视频联动、报警分级管理、历史数据/报警分析；人员实名制管理、出入管理、危险区域警告、实时定位跟踪、视频智能分析预警、视频联动和轨迹跟踪；操作流程违规作业监测系统基于人工智能深度学习技术，通过现场摄像头7*24小时不间断自动识别监控区域人员合规操作作业情况。对企业生产区域进行实时监测，当液体泄漏监测预警系统监测到跑冒滴漏情况发生时，立即告警并通知后台人员及时处理。智能行为分析，实时识别人员入侵、人员摔倒、奇装异服、人流异动等异常行为，结合智能化技术为机场安全管理发挥联动价值。提升危险化学品安全监管的信息化、网络化、智能化水平；实现在线视频智能监控、安全风险云端监测和实时预警，有效规避了施工风险。