分类： 解决方案

工业4.0时代下，传统安全生产管理面临诸多痛点：人工巡检效率低、安全隐患难以及时发现、风险预警滞后…这些问题如何破局？

工业安全生产的三大核心痛点

1. 人工监控盲区难消除：7×24小时高强度监控易产生视觉疲劳，90%的安全事故由人为疏忽引发

2. 应急响应速度受限：从发现问题到现场处置平均耗时超过15分钟

3. 隐患识别精准度不足：传统算法对复杂场景（如粉尘环境、夜间场景）识别率不足70%

倍特威视AI视频分析解决方案

我们的安全生产工业物联网（IIoT）视频系统深度融合边缘计算与深度学习技术：

• 多模态感知网络：通过热成像+可见光的双光谱成像，实现全天候监控
• 智能预警引擎：采用YOLOv7改进算法，危险行为识别准确率达98.6%
• 三维空间定位：结合UWB定位技术，精确追踪危险区域人员活动轨迹

关键技术指标：

✓ 毫秒级异常事件响应

✓ 支持200+种工业场景安全规则

✓ 5G/4G/WIFI多通道冗余传输

典型应用场景

1. 高危作业区域管控

• 实时监测禁区闯入、防护装备穿戴情况
• 自动触发声光报警和区域锁闭

2. 设备状态智能诊断

• 通过振动分析+热力图监测设备异常
• 预测性维护准确率提升40%

3. 危化品仓储管理

• 浓度传感器+视频联动监控
• 泄露预警响应时间缩短至3秒内

系统核心优势

开放架构设计

• 支持OPC UA/Modbus等30+工业协议
• 可与MES/ERP系统无缝对接

灵活部署方案

• 云端SaaS/本地化部署/混合架构可选
• 支持主流工业相机品牌接入

持续进化能力

• OTA远程算法升级
• 用户画像驱动的规则优化

为客户创造的价值

• 工伤事故发生率降低60%以上
• 安全管理人力成本节约45%
• 合规审计效率提升300%
• 保险保费获得10-15%优惠空间

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行业痛点剖析：传统管理方式的局限性

在工程建设领域，火工品作为高危物资，其管理始终是安全生产的核心环节。传统火工品库管理模式普遍面临三大挑战：

• 人为操作风险：手工登记容易出现误差，进出库记录不精准
• 实时监控盲区：常规监控系统无法自动识别违规行为
• 监管效率瓶颈：人工巡检周期长，难以及时发现安全隐患

这些痛点直接影响了施工企业的安全管理水平和运营效率，亟需智能化技术手段的创新应用。

技术解决方案：AI赋能的智能管理体系

工程建设的火工品库管理需要符合国家《民用爆炸物品安全管理条例》的严格要求。智能管理系统采用领先的AI视觉识别和物联网技术，实现全流程自动化监管：

• 采用高精度人脸识别技术，确保”人证合一”的双重验证
• 智能视频分析可实时监测库区温度、湿度等环境参数
• 建立从采购、存储到领用的全生命周期电子台账
• 自动生成符合监管要求的标准化报表

典型应用场景解析

场景一：智能出入库管控

• 通过RFID或二维码标识，实现火工品”一件一码”精准追踪
• 自动比对领用人员资质与审批单据
• 异常领用行为即时报警并留存证据

场景二：库区安全态势感知

• 7×24小时智能巡检，替代传统人工巡查
• 烟火检测、周界入侵等20余种风险识别模型
• 环境参数超阈值自动联动调控设备

场景三：应急管理升级

• 分级预警机制实现风险早发现、早处置
• 一键启动应急预案，自动推送告警信息
• 历史数据可追溯，支持事件溯源分析

系统优势与集成能力

开放兼容的架构设计确保系统可以：

• 无缝对接企业现有ERP、OA等管理系统
• 支持多品牌硬件设备接入
• 提供标准化API接口方便二次开发

部署灵活性体现在：

• 可根据库区规模模块化配置
• 支持云端和本地化混合部署
• 适应各类网络环境，包括4G/5G专网

工程安全管理的未来之选

现代化工程建设对火工品管理提出了更高要求，传统方式已难以满足监管合规和效率提升的双重需求。通过AI视频分析等智能化技术手段的应用，可以实现：

• 安全管理水平显著提升
• 人力成本节约30%以上
• 合规审计效率提高5倍
• 事故风险降低80%

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隧道施工人员管理的行业痛点与挑战

在现代隧道工程建设中，人员进出管理一直是困扰项目管理者的关键问题。传统的管理方式主要依赖于人工登记、打卡考勤等简单手段，存在诸多弊端：

• 人工登记效率低下：在高峰期人员进出频繁时容易形成排队拥堵
• 实名制管理困难：难以准确识别冒用他人身份卡进入工区的情况
• 考勤统计数据滞后：无法实时掌握现场人员数量和动态分布
• 应急救援响应迟缓：发生险情时无法快速确定受困人员位置和身份

这些管理痛点直接影响着施工效率，更关系到人员的生命安全。据统计，在隧道施工事故中，因人员管理不善导致的伤亡占比不容忽视。

AI视频分析技术的革新解决方案

针对上述行业痛点，倍特威视推出了基于AI视频分析的工程建设隧道人员进出管理系统，通过以下核心技术手段实现智能化管控：

• 智能人脸识别：采用深度学习算法，实现1:N实时人脸比对，识别准确率可达99%以上
• 多模态身份认证：支持”人脸+工牌”双重验证，确保人员身份真实性
• 行为分析引擎：自动监测未穿戴安全设备、违规进入禁区等危险行为
• 数字围栏技术：通过电子围栏划定工作区域，越界自动告警

这一系统改变了传统管理的粗放模式，使得隧道人员进出管理实现了从”被动记录”到”主动管控”的转变。通过在闸机口、施工作业面等关键节点部署智能终端，可以实时收集处理人员数据。

典型业务场景应用

1. 实名制考勤与工时统计

• 精确记录每位施工人员的进出时间和工作时长
• 自动生成考勤报表，减少95%以上的人工统计工作量
• 支持多维度查询和导出，便于项目分包结算

2. 受限区域权限管理

• 根据不同工种设置差异化准入权限
• 非授权人员尝试进入高风险作业区时自动触发告警
• 历史轨迹可追溯，便于事故责任认定

3. 应急疏散与救援

• 突发事件发生时，系统可一键导出区域内所有人员名单
• 结合定位技术，快速锁定受困人员位置
• 为救援决策提供数据支撑，争取宝贵时间

4. 疫情防控管理

• 非接触式识别减少交叉感染风险
• 自动核验健康码状态和核酸检测时效
• 体温异常人员自动预警，阻断传播链条

系统特点与优势

倍特威视工程建设隧道人员进出管理系统拥有以下核心特点：

• 强大的兼容性：支持与门禁、考勤、OA等第三方系统对接，实现数据互通
• 灵活的部署方案：可根据项目规模选择本地化部署或云端服务模式
• 稳定可靠运行：工业级设计，适应隧道复杂环境，保障7×24小时稳定运行
• 易用性优化：操作界面简洁直观，普通管理人员经过简单培训即可上手
• 安全认证完善：符合等级保护要求，确保数据存储和传输安全

价值总结与业务影响

实施智能化的隧道人员进出管理系统，为工程建设项目带来多方面价值提升：

• 安全效益：降低30%以上因管理疏漏导致的安全事故发生率
• 管理效率：减少60%的人力管理成本，同时提升管理精细度
• 合规保障：满足日趋严格的建筑施工安全监管要求
• 数据价值：积累的运营数据为后续项目优化管理提供决策依据

随着《”十四五”建筑业发展规划》对建筑行业数字化转型的要求，智能化人员管理已成为隧道工程建设不可或缺的一环。

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在隧道工程施工中，掌子面的实时监控直接影响施工安全和项目进度。传统人工巡查和简单视频监控方式已难以满足现代隧道工程管理的需求，安全隐患难以及时发现，异常情况无法快速响应，成为困扰工程管理者的普遍痛点。

AI视频分析技术如何解决隧道监控难题

倍特威视针对工程建设隧道掌子面监控场景，推出基于AI视觉分析的智能监控解决方案，通过前沿技术实现从被动监控到主动预警的转变：

• 24小时无人值守监控：智能识别人员、设备进出状态，自动记录施工人员数量变化
• 危险行为实时检测：对未佩戴安全装备、违规操作等行为即时报警
• 地质变形早期预警：通过视频特征分析，辅助判断掌子面围岩稳定状态
• 施工进度可视化：自动记录各工序时间节点，生成数字化施工日志
• 多维度数据分析：整合视频监控数据与施工参数，为管理决策提供依据

该系统采用深度学习算法，在复杂的隧道环境中仍能保持高准确率，误报率较传统方案降低60%以上。

典型业务应用场景

1. 高风险隧道段落施工监控

针对岩爆、涌水等高风险地段，系统可设置重点监控区域，当出现异常位移或渗水迹象时立即触发预警，为应急处理争取宝贵时间。

2. 夜间与特殊工况监控

在光线条件差、视线受阻的施工环境下，热成像与智能补光技术确保监控有效性，消除传统监控盲区。

3. 多工作面协同管理

对长隧道分段掘进场景，各掌子面监控数据可集中显示、统一分析，辅助项目管理者掌握整体施工态势。

系统集成与兼容优势

倍特威视解决方案采用模块化设计，具备突出的环境适应性和系统兼容性：

• 支持与现有监控设备无缝对接，保护客户既有投资
• 提供标准API接口，可便捷接入BIM系统或工程管理平台
• 适应多种网络环境，包括4G/5G无线传输模式
• 硬件设备具备IP67防护等级，适应隧道内高湿、多尘的恶劣环境

系统部署灵活，从安装调试到投入使用最快仅需2-3个工作日，不影响正常施工进度。

为工程建设创造多重价值

实施智能化的掌子面监控系统，可为隧道工程带来显著效益提升：

1. 安全效益：安全生产事故发生率平均降低45%以上

2. 管理效益：人工巡检工作量减少70%，管理效率显著提升

3. 经济效益：通过预防性维护和精准调度，可节省5-8%的施工成本

4. 数据价值：积累的施工影像数据为后续项目提供宝贵参考

随着基础设施建设标准不断提高，智能化监控已成为隧道工程提质增效的必要手段。倍特威视通过持续技术创新，致力于为工程建设领域提供更智能、更可靠的视觉分析解决方案。

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水庫移民區監控的痛點與挑戰

在水利工程建設中，水庫移民區的安全監管正面臨諸多挑戰：

• 監控覆蓋範圍廣，傳統人工巡邏效率低下

• 突發事件預警與響應不及時

• 多系統數據分散，難以有效整合

• 惡劣環境下監控設備穩定性不足

AI視頻智能分析技術解決方案

基于深度學習的智慧監控系統為水庫移民區帶來全方位安全防護：

核心技術優勢：

• 採用先進的YOLO目標檢測算法，實現人員異常行為識別
• 多攝像機聯動跟蹤，解決監控盲區問題
• 支持H.265編碼，在低帶寬環境下保障視頻清晰度

業務價值體現：

✓ 7×24小時不間斷智能監測

✓ 突發事件響應時間縮短80%

✓ 人員管控準確率提升至95%以上

典型應用場景

場景一：越界監測

通過虛擬電子圍欄技術，實時監測禁入區域，及時預警越界行為，有效預防安全事故。

場景二：水位監測

結合視頻分析與物聯網傳感技術，智能識別水位變化情況，為防汛決策提供數據支持。

系統集成優勢

• 支持ONVIF協議，兼容主流安防設備

• 提供標準API接口，實現與現有平台無縫對接

• 採用模塊化設計，可根據實際需求靈活擴展

• 支持本地化部署與雲端管理雙模式

價值總結

這套智慧監控解決方案將AI技術深度應用於水庫移民區安全管理：

• 實現從”被動響應”到”主動預防”的管理升級
• 降低人力成本投入，提高監管效率
• 為決策分析提供可視化數據支撐
• 滿足水利行業合規性監管要求

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随着基建行业快速发展，混凝土搅拌站面临前所未有的运营压力。车辆排队管理混乱、调度效率低下等问题直接影响企业的生产能力和经济效益。

混凝土搅拌站面临的三大核心痛点

搅拌站运营过程中，车辆管理环节存在诸多制约因素：

• 无序排队现象严重：传统依赖人工登记的调度方式难以及时响应动态变化，导致车辆积压、空载率偏高
• 产能浪费突出：高峰期等待时间超过3小时的案例屡见不鲜，直接影响日均运输趟次
• 安全隐患增加：夜间作业时疲劳驾驶和抢单行为多发，事故风险上升30%

AI驱动的智能排队管理系统技术方案

针对上述行业痛点，我们提供的智能视频分析解决方案实现四大技术突破：

1. 车牌自动识别技术：采用深度学习算法，识别准确率高达99.5%，支持各类复杂光照条件

2. 智能调度引擎：基于实时数据分析，动态优化车辆进出顺序，提升15%调度效率

3. 可视化监管平台：提供多维数据看板，管理人员可实时掌握全场车辆动态

4. 异常行为预警：自动检测插队、超时滞留等异常情况，及时发出告警提示

典型应用场景展示

高峰期智能分流

系统自动识别车辆类型和运输任务，优先安排急需工地的车辆进场装料，减少重点项目延误风险。

预拌混凝土运输管理

• 自动关联运输单号与车辆信息
• 精准记录装料开始和完成时间
• 防止错装、漏装等操作失误

异常情况处理

• 即时发现并警示滞留超过设定阈值的车辆
• 自动记录违规插队行为
• 生成详细的运营异常报告

系统集成优势

我们的解决方案在设计之初就充分考虑实际部署需求：

✔ 支持与主流ERP、MES系统无缝对接

✔ 兼容现有地磅、门禁等基础设施

✔ 提供标准API接口方便二次开发

✔ 适应各类网络环境，包括局域网和4G/5G

核心价值总结

实施智能车辆排队管理方案可为搅拌站带来显著效益：

◉ 车辆周转率提升至少20%

◉ 单位时间产能提高15%-25%

◉ 人力成本降低30%以上

◉ 安全事故率下降40%

◉ 客户满意度显著提高

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公共服务场所排队管理面临的三大痛点

在政务服务大厅、医院、车站等公共服务场所，”排队”已经成为影响服务体验的关键因素。通过对上百家场馆的实际调研，我们发现这些场所普遍存在：

1. 高峰期拥堵预测难：管理人员无法提前预判客流高峰，导致服务窗口和人员调配滞后

2. 排队时长不可控：缺乏有效的实时监控手段，难以准确评估各窗口的服务效率

3. 应急响应不及时：突发性拥挤无法被及时识别，增加服务纠纷风险

这些痛点不仅影响服务品质，也制约了公共机构的运营效率提升。

AI视频分析技术的解决方案

基于深度学习算法和计算机视觉技术，我们可以通过以下方式解决上述问题：

• 实时人流统计：部署智能摄像头系统，自动识别进入区域的人数
• 队列长度分析：精确计算每个窗口前的排队人数和预计等待时间
• 异常事件检测：自动识别人员聚集、长时间滞留等异常状况

技术实现上，我们采用了轻量级的边缘计算架构，既保证了分析的实时性，又避免了对原有网络环境的改造负担。

典型应用场景解析

场景一：政务服务大厅窗口优化

系统能实时显示各窗口的平均处理时长和当前等待人数，帮助管理人员灵活调整窗口开放数量，减少群众等待时间。

场景二：医疗场所分时段预约

在医院挂号区域，系统可生成各时段的人流热力图，为预约时段调整和分诊方案优化提供数据支持。

系统集成与兼容性优势

考虑到公共服务场所的信息化基础差异，我们的方案具备以下特性：

1. 非侵入式部署：无需改变现有业务流程和设备布局

2. 多协议支持：兼容ONVIF、RTSP等主流视频协议

3. 开放API接口：可与健康码核验、叫号系统等第三方平台对接

4. 低配置要求：支持从720P到4K不同分辨率的视频源接入

方案核心价值总结

公共服务与场馆政务服务大厅人群排队分析解决方案能够：

• 提升30%以上的服务窗口利用率
• 降低40%的群众平均等待时间
• 实现95%以上的客流统计准确率
• 建立可量化评估的服务质量标准

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随着城市化进程加速，消防安全管理正面临前所未有的挑战。在住宅小区、商业综合体等人员密集场所，消防通道被车辆违规占用的情况屡见不鲜，给应急救援埋下严重安全隐患。

针对这一行业痛点，基于AI视频分析的智能消防通道占用识别系统应运而生。该系统采用深度学习算法，结合智能分析摄像头，可实现对消防通道状态的7×24小时智能监测。

技术解决方案的核心优势：

• 采用多目标检测算法，准确识别车辆、物品等障碍物

• 支持多种报警触发方式（声光/平台推送/短信等）

• 最低误报率达到行业标准水平

• 平均响应时间<3秒

• 云端数据存储可追溯90天以上

典型应用场景：

1. 住宅社区管理：

• 自动识别并记录占用消防通道的车辆
• 联动物业管理平台发送告警信息
• 建立占用行为的电子证据链

2. 商业综合体：

• 多个消防通道集中监控
• 支持与安防系统集成
• 统计分析高频违规区域

系统特点与兼容性：

• 采用标准化API接口，支持快速对接各类管理平台

• 兼容主流品牌的监控摄像头

• 支持本地化部署或云服务模式

• 可根据实际需求灵活配置检测参数

业务价值体现：

• 降低人工巡检成本约60%
• 提高消防安全管理效率
• 避免因通道堵塞导致的应急救援延误
• 完善消防安全管理台账
• 提升物业管理服务质量

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建筑行业面临的痛点与挑战

在当前工程建设领域，传统工地管理方式面临着诸多效率与安全挑战：

• 安全管理依赖人工巡检，存在漏洞和滞后性

• 环境监测数据获取不及时，影响环保合规

• 人员设备管理效率低下，资源利用率不高

• 工程进度难以及时掌握，影响项目统筹

智慧工地解决方案技术实现路径

倍特威视工程建设智慧工地解决方案通过多维技术手段实现工地数字化转型：

核心技术架构：

• AI视频分析平台：基于深度学习算法，实现7×24小时智能监控
• 物联网感知层：部署各类传感器，实时采集环境及设备数据
• 云边协同架构：边缘计算与云计算结合，确保低延迟响应
• 可视化中台：数据统一汇聚，多维度呈现与分析

典型应用场景

安全管理场景

• 自动识别未佩戴安全帽、未系安全绳等违规行为

• 危险区域闯入智能报警

• 高风险作业过程智能监控

环境监测场景

• 扬尘、噪音实时监测与超标预警

• 喷淋设备智能联动控制

• 环保数据自动记录存档

进度管理场景

• 施工区域作业面自动识别

• 关键节点进度可视化追踪

• 异常进度智能预警

系统优势特点

1. 系统兼容性强：支持对接主流品牌监控设备，保护既有投资

2. 部署灵活：支持公有云、私有云及混合部署方案

3. 模块化设计：可根据实际需求灵活选配功能模块

4. 自主算法优势：基于行业场景优化的专用算法模型

客户价值体现

应用智慧工地解决方案可为企业带来显著效益：

• 安全事故发生率可降低约40-60%

• 人力管理成本节省15-30%

• 环保合规达标率提升至95%以上

• 项目管理效率提高20-40%

随着建筑行业数字化进程加速，智慧工地建设已成为提升项目管理水平的必要选择。倍特威视作为专业的智能视频分析服务商，持续深耕工程建设领域，为客户提供场景契合、实效显著的智慧工地解决方案。

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随着基建工程向复杂地质条件延伸，隧道施工面临的安全管理挑战愈发严峻。传统人工巡检已难以满足深埋隧道、超大断面等高风险场景的安全防控需求。如何实现施工全过程风险可知、可视、可控？智能视频分析技术正为工程建设隧道施工安全管理带来全新变革。

一、隧道施工安全管理的三大核心痛点

• 隐蔽风险难识别：掌子面坍塌预兆、支护结构变形等隐患具有强隐蔽性，人工监测存在盲区
• 违规行为管控难：未佩戴防护装备、违规交叉作业等行为易引发连锁事故
• 应急响应滞后：传统监控依赖人工值守，险情发现与处置存在时间差

二、AI驱动的智能安全防控体系

倍特威视智能分析系统通过三重技术架构重构安全管理流程：

1. 多维感知层

部署防爆智能摄像机构建立体监控网，支持：

• 红外热成像监测岩体温度异常
• 毫米波雷达探测支护结构位移
• 4K高清全景监控施工全断面

2. 智能分析层

自研工程专用AI算法实现：

• 坍塌前兆识别：通过岩体裂隙扩张模式分析预测塌方风险
• 人员行为分析：实时检测未系安全绳、违规进入危险区域等20+类风险行为
• 设备状态监测：识别掘进机异常震动、输送带偏移等设备故障

3. 决策响应层

• 三级预警机制：依据风险等级触发声光报警、设备联锁停机、应急广播等
• 数字孪生可视化：BIM模型实时映射施工状态，支持风险溯源分析

三、典型应用场景价值

场景1：盾构施工安全管控

• 刀盘扭矩异常实时预警，降低卡机风险30%以上
• 管片拼装质量AI检测，缺陷识别准确率达98.7%

场景2：钻爆法作业监控

• 爆破孔布置合规性自动校验
• 人员清场智能确认，杜绝误爆事故

场景3：应急逃生引导

• 多传感器融合定位技术，30秒内生成最优逃生路径
• 应急照明系统与人员定位智能联动

四、系统核心优势

• 强兼容性：支持对接各类工程机械PLC系统，兼容Hikvision、Dahua等主流设备
• 边缘计算：内置NPU芯片，隧道内无网络环境下仍可稳定分析
• 灵活部署：模块化架构可按需配置功能，支持现有系统平滑升级

五、创造可量化的安全价值

实测数据表明，采用智能分析系统可达成：

✓ 重大险情预警效率提升400%

✓ 违规行为发生率下降65%

✓ 应急响应时间缩短至1分钟内

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