数字化与智能化飞速发展的时代，安全生产与高效管理成为各个行业的核心诉求。在众多保障措施中，利用先进技术实现对作业区域人员数量的精准监控至关重要。AI 人数智能统计监测摄像头，结合图像识别技术与智能算法，应运而生，在不同作业场景中发挥着关键作用。

一、超员监测

危化品仓库存储着具有易燃易爆、有毒有害等特性的化学品，一旦发生事故，后果不堪设想。严格控制仓库内作业人员数量，是降低风险、保障安全的重要手段。传统的人工监管方式存在诸多局限性，难以做到实时、精准的监控。而 AI 人数智能统计监测摄像头则为这一难题提供了高效的解决方案。

这些摄像头部署在危化品仓库的关键位置，如出入口、主要作业区域等。通过高清晰度的镜头，实时采集仓库内的视觉数据。内置的先进图像处理算法和深度学习模型，能够快速准确地识别出场景中的人员，并进行实时统计。当检测到仓库内人数超过预先设定的安全阈值时，系统立即触发警报。警报信息会以多种方式及时传达给相关管理人员，如现场声光报警、手机短信通知、管理平台弹窗提醒等。

以某大型危化品企业为例，在应用 AI 人数智能统计监测摄像头之前，仓库超员情况时有发生，安全隐患较大。引入该系统后，违规操作识别准确率提升至 99%，事故发生率下降 30%。这一显著成效不仅体现了技术的强大力量，更切实保障了企业的安全生产和员工的生命安全。

二、作业少人预警

加油站卸油作业是一项具有较高风险的工作，需要专业人员严格按照操作流程进行。在卸油过程中，必须保证有足够的工作人员在场，以确保各个环节的安全操作和及时应对突发情况。然而，在实际操作中，可能会出现工作人员临时离岗、人手不足等情况，这无疑增加了卸油作业的安全风险。

AI 人数智能统计监测摄像头可以对加油站卸油区域进行全方位监控。系统通过检测卸油口是否打开来确认是否处于卸油状态。一旦进入卸油流程，摄像头便开始实时监测该区域的人员数量。如果在卸油过程中，检测到工作人员数量少于规定人数，或者有工作人员离岗且超过设定时间，系统会立即产生抓拍预警事件，并通过语音提醒现场人员。同时，相关的预警信息也会同步上传至加油站管理系统，方便管理人员及时了解情况并采取相应措施。

例如，系统检测到油罐车到达卸油区并打开卸油口后，开始统计现场工作人员数量。若发现仅有一名工作人员，而规定卸油作业需两名以上工作人员在场，系统即刻发出警报，提示 “卸油作业人员不足，请立即补充人员”。这一及时的预警能够有效避免因人员不足导致的操作失误和安全事故，确保加油站卸油作业的安全、规范进行。

三、利旧监控+边缘计算盒

对于许多已经部署了传统监控系统的企业和场所来说，重新搭建一套全新的智能监控体系往往意味着高昂的成本和复杂的工程实施。利旧监控设备，结合边缘计算盒，为实现人数统计等智能分析功能提供了一种低成本、高效能的升级方案。

边缘计算盒作为一种高性能、低功耗的软硬一体 AI 边缘计算硬件设备，具备强大的数据分析和处理能力。它可以与现有的监控摄像头快速对接，无需对原有监控系统进行大规模改造。通过将监控现场的摄像机接入到边缘计算盒管理平台中，即可对采集到的视频、图像数据进行实时检测分析。

边缘计算盒内置了丰富的 AI 算法模型，包括区域人数统计、区域人数异常检测、区域人数不足检测、区域人数超员检测等。以区域人数统计算法为例，其工作流程通常包括以下几个步骤：首先，摄像头采集实时场景图像，并将数据传输给边缘计算盒;然后，边缘计算盒对采集到的图像数据进行预处理，去除噪声、调整光照等，以提高后续分析的准确性;接着，通过计算机视觉技术，特别是卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，从图像中提取出人物的关键特征，识别和跟踪人体目标;最后，根据提取到的特征进行人数统计，并将统计结果与预设的规则进行比较，生成相应的报告或警报。

这种利旧监控结合边缘计算盒的方案，不仅充分利用了企业现有的硬件资源，降低了智能化升级的成本，还能够快速实现对作业区域人数的精准监控和智能分析，为企业的安全生产和高效管理提供有力支持。

AI 人数智能统计监测摄像头及其相关技术，在危化品仓库超员监测、加油站卸油作业少人预警等场景中展现出了巨大的应用价值。通过实时、精准的人数统计和智能预警，有效提升了作业安全管理水平，降低了安全事故发生的风险。而利旧监控结合边缘计算盒的方案，则为更多企业实现智能化升级提供了便捷、经济的途径。