方柚科技｜行吊盒智能安全监控系统 安全护“行”480
发表时间：2024-09-09 15:43 01 行业背景 随着现代工业的不断发展，行吊、天车、龙门吊等大型机械的应用日益广泛，然而，这些设备在使用过程中存在着诸多风险，如若操作不当，容易造成物体倾覆、物体坠落、吊物伤人等危险。传统的行吊作业高度依赖人力，操作人员位于高处，可能因为视线受阻、距离过远或参照物不明显等原因，难以清晰观察下方状况，一般需要位于地面的工作人员通过对讲机协助操作人员更好地了解地面信息，这种工作方式存在安全风险高、效率低下等问题。 按人-机-环境-管理四个维度对行吊事故的成因进行分析，发现安全管理缺失是事故高发的主要原因。其中安全管理中最为突出的是施工现场安全管理问题，其次是操作因素，这两者是事故预防的重点。 从安全事故类型，统计结果表明机体倾覆、高处坠落、吊物坠落砸人三种类型的行吊安全事故占事故总起数的89%,同时三种类型的事故引起的后果严重并会导致二次伤害。 建筑施工可能存在哪些事故隐患？该如何避免？
02 建设内容 方柚科技《行吊盒智能安全监控系统》统针对起重吊装作业安全和隐患的风险特点，创新性地将AI分析、边缘计算等先进技术与安全管理相结合，以“智能分析设备+行吊作业算法模型”为核心，实时监测作业场景的安全风险及隐患，实现管理从感知到发现（识别）再到处置的闭环，精准解决作业风险实时监控和科学化决策等最具挑战的安全管理难题，最终赋能智能化应用及安全管理体系。 系统特点： 监测行车、天车、行吊等大型机械作业过程中的违规行为、异常情况，代替人工制度监管，实现全过程无死角监控预警； 即时发现并预警起重设备运行时布控区域内人员滞留与闯入情况、歪拉斜吊、人员未佩戴安全帽等不安全行为； 满足作业人员、远程管理者的管理需求，有效提升安全性能和信息化管理效率。
03 建设方案 《行吊盒智能安全监控系统》统针对起重吊装作业的实际应用需求、管理需求，集边缘计算、视觉识别、算法分析于一体，结合现场监控视频，通过人工智能图像识别算法，自动识别行吊作业场景下的违规或异常情况，如设备运行时人员入侵、吊物时歪拉斜吊、吊物时人员入侵、吊物长时悬空、人员未佩戴安全帽等，通过对违规行为进行识别、预警，提升大型机械作业的安全性，实现全方位、全过程的安全管控，从而降低安全隐患，保护行吊作业安全，提升智能化管理水平。 系统总体架构如下图所示：
04 产品介绍 智能行吊盒 搭载国产智能视觉深度学习处理器，具备高性能、低功耗、环境适应性强等特点。是一款支持宽温、多接口的边缘计算设备，通过搭配深度学习算法，灵活应对起重机械的吊装作业场景。
超高性能：支持FP32/INT8，高清视频硬件解码能力 超强编解码能力：支持多路1080P高清视频硬件解码与2路编码 灵活部署：丰富的工业外设接口，宽温，支持无线回传，本地存储 安全可靠：支持异常保护机制，支持Secure Boot、加密引擎、TrustZone等安全保障 强易用性：支持Caffe/TF/PyTorch/MXNet/Paddle等主流框架，支持Docker容器化 智能告警系统 系统具备告警记录和告警弹框功能，能够实时提示告警事件，并提供告警事件的详细信息，包括抓拍图片、告警类型、时间等。 多硬件设备管理 管理盒子、摄像头等硬件设备，提供增删改查及配置算法等操作。 灵活的算法管理 可进行算法的关联、管理以及算法参数的配置。
行吊场景AI识别算法
05 落地案例 某矿业集团下属工厂电锌车间 某国企下属采矿厂起重车间 在其中某场景的应用中，通过部署智能安全监控行吊盒系统，持续3个月稳定运行观察，操作人员每天违规预警、报警数量降低60%，且仍在持续降低。 此系统的部署应用，持续提升禁区作业人员的主动安全意识，降低安全事故发生率。
06 系统应用
|
