随着近年来企业的飞速发展，传统的厂区管理模式已满足不了企业安全管理的需求，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。目前大多数的车间管理人员素质不一，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。AI人工智能机器视觉技术为支撑，以AI视频应用为核心，把实现客户需求为目标。细化应用规则，在良好的横向业务应用规则扩展支持的同时，又重视纵向的技术深度化研发。持续研发适配更多的场景业务，为社会治安治理、保障安全生产提供有力的技术手段。

　　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。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。

　　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，通过本站大量采集的工作服素材，高精度的识别人、安全帽、工作服等识别，本项目主要两方面的算法，一是规范着装识别，二是规范作业识别，着装识别类包括手套、安全帽和工作服的识别，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，先识别是否是人，再识别是否佩戴安全帽，是否穿工作服，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。二是规范作业分析，包括工作时玩手机、睡岗、打架等算法，通过对视频中的画面设置画线、框，设定人数，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。