传统工厂安全管理长期依赖人工盯屏和纸质巡检,面临三大顽疾:一是“人盯不过来”,生产单位点多面广环节多,人工巡检难以实现全流程无死角覆盖;二是“效率低下”,由于视觉疲劳,人员长时间监控容易漏看、误判;三是“取证困难”,事故发生后溯源工作强度大。与此同时,传统传感器检测距离有限、参数单一,易受环境影响,漏报误报问题严重,特别是温度监测的误报可能导致火灾风险难以控制。
贝德特科技构建覆盖工厂全场景的AI视频智能分析系统,实现以下核心目标:
安全管控本质提升:实现对“人、机、环、管”全要素的智能感知与实时风险预警,构筑全天候、立体化的主动安全防控体系。
运维巡检效率优化:通过AI自动识别替代人工巡查,实现设备状态异常与隐患的快速定位、精准研判。
管理协同科学化:打破信息孤岛,实现跨厂区、跨业务的智能预警协同处置。
合规管理强化:贯彻“无监护不作业、无监控不作业”双重监督机制,实现作业过程可追溯、违规行为可核查。
算法功能 | 具体算法 | 场景描述 |
安全防护装备检测 | 安全帽、反光服、防护鞋、面罩、护目镜 | 识别劳保用品是否穿戴,穿戴是否合格 |
人员越界/闯入检测 | 危险区域闯入、翻越围栏、钻越 | 识别闯入规定的区域 |
行为规范检测 | 抽烟、违规打电话、睡岗、离岗、跌倒 | 识别对应的行为规范是否合格 |
算法功能 | 具体算法 | 场景描述 |
明火/烟雾检测 | 火焰识别、烟雾识别 | 识别烟雾和火焰 |
皮带机异常检测 | 皮带跑偏、撕裂、堆料、异物 | 识别皮带机异常 |
算法功能 | 具体算法 | 场景描述 |
消防通道/安全通道检测 | 消防通道堵塞、安全通道占用 | 全天候监测通道状态,实时预警 |
危险品区域监测 | 危险区域闯入、违规滞留 | 自动识别未经授权人员进入特定区域 |
叉车及车辆管理 | 叉车违规作业、车辆违停、车辆逆行 | 结合速度向量分析区分正常通行与异常行为 |
人流聚集检测 | 异常人群聚集、徘徊超时 | 徘徊超过30秒自动升级预警等级 |
系统部署方式灵活,可独立部署使用,也可为第三方平台提供标准接口,将报警信息通过接口推送至第三方平台。
成效维度 | 量化指标 |
安全管控 | 安全事故发生率显著降低,实现从被动响应向主动预防转变 |
巡检效率 | 人工巡检工作量降低20%-100%,7×24小时无人化自动巡检 |
响应速度 | 紧急事件响应速度提升30%,安全隐患从发现到处理时间大幅缩短 |
合规管理 | 作业过程可追溯、违规行为可核查、安全责任可落实 |
投资回报 | 通过自动化监测替代人工巡检,减少安全管理人力成本,综合ROI周期约12-24个月 |

面临的问题:工厂生产过程中未穿带安全帽/反光衣等频发。
解决方案:通过对接现有视频监控系统,实现对现场视频的实时AI分析,并将分析结果通过音柱播报或声光报警的方式进行提醒。
建设成效:
通过AI视频分析平台,对100多路摄像机进行取流分析,实现了对工厂重要区域的全面监管。
对报警记录进行多维度数据分析,构建应急响应机制,并自动留存相关图像资料,加强工作人员的工作效率,满足监管部门的智能化建设要求。