配电间内电器设备较多，电压、电流都比较高，如果人员操作不当或者设备出现故障，就会导致电击事故的发生，对人员造成伤害甚至死亡。配电间是电力系统中的重要设施，为了保障安全运行，配电间需要进行定期的巡检和维护。然而，配电间巡检人员安全意识低防护设备佩戴不到位也会造成安全事故的发生。具体表现为未佩戴安全帽、未佩戴绝缘手套、穿着不符合标准等行为。这些不规范的操作行为容易导致以下安全事的发生。监管人员全程查看作业画面找违章，或发生违章后再查询录像，无主动预警。预警不及时、事后排查效率低是传统现场作业安全监管方式存在的问题之一。由于人工巡查和监察的盲区和盲点较多，往往需要等到事故发生后才能得知，导致安全预警不及时，难以及时进行救援和处理。同时，监管人员全程查看作业画面找违章，或发生违章后再查询录像的方式效率低下，无法及时发现和处理潜在的安全隐患。

　　安全生产是企业发展的重要保障，而安全事故的发生往往会给企业带来巨大的经济损失和声誉损害。因此，对于安全生产风险的检测和控制显得尤为重要。在生产过程中，维修或者巡检人员的穿戴规范直接关系到安全生产。如果穿戴不规范，就会增加安全事故的发生概率。因此，对于配电间巡检人员的穿戴规范进行安全督查，可以有效降低安全事故的发生。通过人工智能在线监督，对巡检人员的安全帽、绝缘手套、绝缘靴等个人防护用品进行检查，确保其符合国家标准和企业要求。针对安全生产风险检测需求，围绕巡检人员穿戴规范安全督查，是降低安全事故发生概率的有效措施之一。随着工业化进程的加速，各种设备的使用和维护也变得越来越重要。然而，在设备维修和巡检过程中，人员的安全问题一直是一个值得关注的问题。为了提高人员安全管理效率和精度，可以利用视频AI技术实现对设备维修和巡检人员的安全监管。

　　可以通过安装摄像头和使用视频AI技术进行实时监控，对设备维修和巡检人员的行为进行记录和分析。通过对视频数据的处理和分析，可以实现对人员的操作过程、安全措施等方面的监管和识别。一旦发现人员存在不安全行为或操作不规范，系统会及时发出警报并通知相关人员进行处理，从而有效地预防和控制生产过程中的各种风险。现代安全监管系统通过监控摄像机采集维修或巡检过程中的人员行为或作业视频数据等，是一种常见的安全监管手段。这种方式结合人工智能可以全程记录和监管现场作业的整个过程，及时发现和处理潜在的安全隐患。系统基于实时视频数据，构建智能预警模型，通过机器学习、深度学习等技术，对生产过程中的各种异常情况进行监测和预警。如安全帽，绝缘手套，绝缘靴，工服等的监测与预警。