工厂面临严峻的内外挑战，为提升工作效率、节约劳动成本。亟需采用融合智能化技术，提高精细化管理水平和经济效能。涉及人员出入安全、环境消防安全、物资管理安全、生产安全等多项事务，仅使用人力难以高效管控全部隐患。目前大多数的工厂管理人员素质不一，依靠人员查验视频回放及人工巡检，运营风险大成本高。车间工作区包含多种风险：员工违规作业、违规穿戴、危险设备等，都容易引发安全事故。目前企业采取传统安防系统监管，无实时隐患预警能力，导致事故处理效率低，监管不全面。人工智能大时代背景下，视频应用领域相关的行业应用方式已经发生了深刻的变化，各论安防监控还是各类垂直行业视频应用，都需要AI视觉分析与识别技术助力，而且需求广泛而迫切。在应用层面，以AI分析识别技术为核心，集传统视频监控和行业相应传感器/预警等设备一并接入管理并相互联动的一体化综合管理成了刚性应用需求。

　　视频智能分析基于目前先进的深度学习算法，通过大量的项目现场素材训练模型，通过本站大量采集得素材，高精度的识别行为、穿戴等，主要通过对原有普通摄像机采集的视频信息进行分析，对出现在视频中的物体进行识别，对于未按要求穿戴的人员马上报警提示、语音提示值班人员、抓图保存记录等措施。规范作业分析，包括设备状态识别等算法，通过对视频中的画面设置画线、框，设定规则，设定检测时间等一些规则来判断现场人员是否违反相关规则，对于违反规则的情况第一时间报警提醒值班人员，达到提前预防现场的不规范行为和安全隐患，变普通监控的事后查证为智能化的提前预警，变被动监控为主动预防。系统的视频源来自于前端的普通网络摄像机，智能分析设备设置于机房或监控中心，配置简便，成本低廉。服务器与网络摄像机在同一局域网内，通过RTSP协议访问摄像机视频流，实时获取，实时分析，实时报警。同时，系统不依赖于具体硬件，具备跨平台的优势，既可用于新项目实施，亦可用于原有项目升级。

　　安全帽识别可对进入作业区域的人员进行自动识别：若检测到人员未佩戴安全帽，可立即报警，将报警截图保存到数据库形成报表，同时将报警信息推送给相关管理人员，可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播，系统极大地提升了作业区域的管控效率，形成了强大的震慑作用，保障了作业人员的人身安全。在车间的视频覆盖区域绘制电子围栏,可根据企业需求设置监测时间，目标大小和对象过滤等，在实时视频中显示靠近人员具体信息，直观明了的展示现场触发的场景。对检测区域内出现的对象进行基于位置的匹配跟踪，并对所跟踪的对象的持续时间进行记录，将所有存在时间大于对应的设定时间时，系统弹出警示框并报警、抓图。平台将监测数据结果集汇总至可视化看板显示，管理者可直观查看员工未戴安全帽统计、人员未穿工作服统计、危险区域人员靠近、各设备运行状态统计等并可在看板中选择任意摄像头进行实时视频预览，看板配备报警事件滚动字幕功能，根据需要自行添加滚动字幕文字。如发生监测事件后，系统会第一时间将抓拍的图片集以及视频集上传到看板内。