科创中国
基于AI的安全管控与实时干预系统技术可行性
发布时间:
2026-09-15
截止日期:2026-12-31
价格 ¥50万
地区： 陕西省 西安市 碑林区
需求方： 西安***公司
行业领域
新一代信息技术产业
需求背景
油田集气站是油气处理的关键环节，具有高压、易燃、易爆等高危特性。传统“人防+物防”手段存在监管盲区、响应滞后，且无法将人员心理、生理健康与行为、环境风险进行联动。
本项目旨在利用AI视频识别与边缘计算技术，构建覆盖“人、行为、环境”的智能化安全管控体系，实现全面、实时感知与主动干预。核心需求包括：人员生理状态监测（疲劳、嗜睡、抑郁症状、心梗/脑卒中前兆）、心理状态评估（紧张、焦虑、愤怒、分心、意识下降）、物质滥用与违规检测（酒精、药物、吸烟、手机）；行为身份识别与高危操作预警（员工/外包/未授权人员区分，安全帽、防护服、违章动火等）；环境高危区域警示、场地不安全状态识别（无人机、物料堆放、消防通道、液体泄漏、设备异常），并通过IP广播和5G手环震动实现实时干预。
需解决的主要技术难题
1. 复杂场景识别精度：油田现场存在光照变化、粉尘、遮挡、振动、油气干扰，视频识别易误报漏报。
2. 生理心理非接触评估：疲劳、嗜睡、焦虑、愤怒、意识下降、心梗/脑卒中前兆等指标隐蔽、个体差异大，仅靠视觉难以稳定判断，需多模态融合。
3. 行为与身份精准识别：需区分员工、外包、未授权人员，并识别安全帽、防护服、动火、吸烟、手机等行为，要求小样本泛化与快速部署。
4. 环境长尾风险检测：泄漏、堆放不当、通道堵塞、门柜异常、无人机闯入等事件样本少、形态多变。
5. 边缘计算与实时性：边缘设备算力、功耗、防爆受限，需模型压缩、低延迟推理、云边协同。
6. 多源联动与分级预警：视频、5G手环、IP广播、监控中心需统一协议、低时延联动，避免误扰。
7. 隐私合规与数据安全：持续采集人员生理心理信息，需脱敏、权限控制和审计。
期望实现的主要技术目标
构建AI视频+边缘计算驱动的集气站智能安全管控体系，形成“感知—分析—预警—干预—闭环”能力。
具体目标：
1. 人员状态实时监测：识别疲劳、嗜睡、抑郁倾向、突发疾病前兆，评估紧张、焦虑、愤怒、分心、意识下降，检测酒精、药物影响及吸烟、手机等违规。
2. 行为安全管控：准确识别进入重点区域人员身份，区分员工、外包、未授权；对未戴安全帽/防护服、违章动火、吸烟、手机等实时预警。
3. 环境风险感知：对非法闯入、接近泄压口/阀门组、无人机闯入、物料堆放不当、消防通道堵塞、液体泄漏、设备异常开启等实时侦测。
4. 分级预警与主动干预：多指标超阈值自动分级预警，通知本人、监控中心或采取强制措施；通过IP广播定向语音告警，通过5G手环震动提醒。
5. 系统集成与可落地：实现云边端协同、低延迟、高可靠、防爆合规，降低事故风险，提升集气站本质安全水平。
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