方案概述：

针对工业企业进行人员违规行为、设备运行异常、不安全场景监测的需求，如人员抽烟、打电话、不带安全帽、不穿工作服、区域禁入、长时间离岗、风门开关状态监测、皮带异常监测、井口风险识别等场景，本方案拟采用流媒体处理技术、深度学习图像处理技术、深度学习框架构建、神经网络算法建模、参数优化、模型量化、网络编程等核心技术进行AI视频分析系统框架设计，实现对前端视频流的读取解析，并采用神经网络算法模型完成对视频图像中关键场景、行为、目标物的检测识别，为业务管理提供数据反馈。并将检测结果在软件前端进行可视化展示，为业务端提供一种可靠的检测监控手段。为企业的安全预防监测及异常事件的管控提供强有力的技术手段，避免企业安全事故的发生及财产的损失。

应用架构：

建设成效：

基于AI视频分析技术，构建企业智能化视频分析系统，为企业的安全预防提供技术手段与保障，高效、稳定的为企业的安全防控提供支撑，避免企业安全事故的发生，提升企业的安全管控与防控能力。