痛点直击：卷烟车间管理的三大盲区
在烟草厂15年的项目交付中，我们发现卷烟车间普遍存在这样的矛盾： 1）5000+㎡高粉尘环境下，传统摄像头经常误报烟雾告警，每月平均产生120次无效警报；2）操作工未戴防静电手环等违规行为，人工巡查漏检率高达35%；3）设备振动异常等隐患难以通过肉眼及时发现。
方案解析：粉尘场景专用AI架构
我们采用BVS-AI视频分析服务器，通过三级技术闭环解决问题：
1. 光学层改造：加装防爆型红外补光灯，穿透0.8-1.2mm直径的悬浮粉尘颗粒
2. 算法层优化：
- 采用大小模型结合架构：YOLO v8m检测整体人员动线，Micro-CNN模型专注手部细节识别
- 建立烟草行业专属算法沙盘，误报率较通用方案降低62%
3. 系统层对接：支持与MES系统深度耦合，违规事件可自动关联工单号
典型监控能力清单
在武汉卷烟厂项目中，这套系统实现了：
- 防静电装备穿戴识别准确率98.7%（含手套/手环/工服）
- 输送带堵料检测响应时间≤3秒
- 设备温度异常预警（通过热成像视频分析）
- 原料堆叠高度智能判定（精度±5cm）
交付优势：旧设备利旧率可达70%
我们特别注重工程商的核心诉求：
- 支持海康/大华等主流厂家IPC利旧改造
- 提供标准化RESTful API，与PLC/SCADA系统对接周期≤3天
- 部署全程无需停产，实施人员持有防爆电气作业证
为什么选择倍特威视？
国家高新技术企业资质背书，在烟草领域有11个成功案例。核心优势在于：
- 采用国产算力兼容架构（既支持寒武纪MLU也兼容NVIDIA GPU）
- 7×24小时驻场调试服务
- 提供算法持续迭代保障（每年至少2次场景优化升级）
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