根據安全生產相關政策，為了推進企業安全生產管理信息化，國家應急廳及相關地方政府機關在化工、工地、電力領域生產管控中明確提到智能視頻分析技術可作為企業拓展項，以國家安全發展示范城市創建工作為抓手，以防范遏制重特大生產安全事故為重點，堅持安全第一、預防為主、綜合治理的方針，貫徹堅持安全發展、堅持改革創新、堅持依法監管、堅持源頭防范、堅持系統治理的五大基本原創。

近年來，隨著人工智能的快速發展，深度學習方法和性能的不斷提高，計算機視覺、圖像處理、視頻結構化和大數據分析技術的不斷改進，使安全產品逐漸智能化。在技術成熟度方面，安全圖像處理技術相對完善，行業指導政策進一步加快了人工智能技術的應用。

在安全分析領域，計算機視覺技術使分析攝像頭具有“可見、可理解”的能力。在深度算法的基礎上，攝像頭可以取代人眼智能跟蹤和識別目標，通過人工神經網絡、關鍵特征匹配算法和智能統計模型，實現目標識別、目標跟蹤、運動軌跡分析和特征分類。

安全是企業生存之本，而當下人工智能、云計算、大數據、物聯網等技術的崛起無疑成為企業安全生產監管的有力抓手。鯤云科技智能視頻分析系統采用了-自主研發的深度學習算法，支持安全帽檢測、煙霧火焰檢測、離崗睡崗檢測等多種常用安監算法功能和行業特定算法功能，在企業安全生產監管中具有重要意義。

基于邊緣人工智能和智能視頻分析的集成，AI算法直接部署到高算力高性價比硬件產品進行智能圖像分析，然后傳輸到鯤云AI視覺分析平臺進行信息資源的整合與處理，構建企業安全生產風險分析預警平臺，實現快速感知、實時分析、預警、聯動處置智能生產管理，逐步發展到事前“預測、預警”、事后“可追溯、查閱”的智能模式。

鯤云AI智能視頻檢測與識別場景

安全帽檢測/反光衣檢測

通過實時視頻監測和預警在崗工人是否按照要求做好安全防范措施，如是否正確佩戴安全帽、是否穿著反光衣、防護服等工作服。若檢測到異常，則發出語音告警。

人員入侵檢測

對既定區域實時檢測，如人員進入配電箱等危險區域的檢測與預警，及時抓拍入侵人員并報警，還可聯動現場語音進行提示，方便及時制止。

煙霧/火焰識別

實時對分析區域內的煙霧和火焰進行準確識別，一旦檢測到煙火，立刻發出報警，并將報警信息及時推送給相關的管理人員進行處理。

其它識別

其他行為識別包括人員睡崗離崗識別、危險行為如攀爬、摔倒、逗留、可疑徘徊等等識別。

鯤云科技智能分析系統部署亮點

硬件自主可控

采用自主知識產權AI硬件，支持行業通用算法，延時低至3ms，7×24小時連續工作，工作溫度-20℃ ~ 70℃，完全自主可控。

充分利舊降低成本

使用原有攝像頭進行圖像分析，兼容已有分析系統，適合批量上線，極大降低部署成本。

高精度圖像算法

基于自主研發的深度學習圖像算法開發平臺，確保算法準確性。

軟硬件深度融合

算法+算力+平臺，軟硬件一體化，支持多路視頻的圖像識別，不同算法同時處理，算力性價比高。

標準化平臺

實現從硬件到操作平臺、用戶最終界面的一體化標準解決方案，加速AI落地。

多層次開發API

從業務層的restful API，到服務層的算法調用API，提供多層次開放能力，助力客戶按需定制自己的產品。

隨著科學技術的發展和場景應用需求的變化，視頻分析智能分析使用在越來越多的應用場景。鯤云科技針對企業安全生產監管的不同的場景，通過部署Al算法，在邊緣端實時處理攝像頭的視頻源，將算力與算法一體化，真正實現了端到端、軟硬件深度融合的企業安全生產風險分析預警平臺，助推企業安全生產朝著"智能、精確、高效"的方向改革發展。