檢視钢铁企业智能视频监控系统的原始碼

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|<center><img src=http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20190404/8ddb6fb41f414fe1beb01998c29f3357.jpeg width="300"></center>
<small>[https://www.sohu.com/a/305796613_177747 来自 搜狐网 的图片]</small>
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'''钢铁企业智能视频监控系统'''[[钢铁]]生产。

==背景意义==

大型钢铁企业作为国家安全生产重点监管的[[企业]]，近几年仍然多次发生重大安全事故，凸显了钢铁行业安全生产形势的严峻性。无论是厂区内车辆和行人的监测，还是生产车间人员着装和行为规范，钢铁企业都有着非常明确和严格的要求。但传统视频监控系统存在依赖人员实时观察、数据分析困难及被动监控等固有的问题，降低了实时监控的效果和质量。通过构建基于 AloT 的工业级智能视频监控[[系统]]，将能够对监控视频中的物体、行为、事件等对象进行检测、识别、跟踪，从而实现智能分析和判断，减少或取代人力的干预，在加强安全防护、生产监控、应急管理监控、厂区安全监控、能源环保临控等方面具有重要的意义。

==技术原理==

智能视频监控系统的[[技术]]架构主要包含泛在连接层、智能感知层和可视化层。泛在连接层主要是进行各类不同类型的相机设备、硬盘刻录机设备连接，采集底层视频采集设备的数据信息。智能感知层主要是将采集到的视频数据信息进行实时的智能分析，感知其中所包含的信息，将非结构化的视频数据转换成结构化的数据进行分析并存储。可视化层主要是指智能视频监控系统可支持桌面终端、移动终端以及大屏系统等进行多样性的可视化展示。工厂级其他管理系统以及第三方系统与智能视频监控系统可进行插拔式融合。智能视频监控系统解决了工厂级信息化系统、[[自动化]]系统、生产辅助系统中现行存在的"应用烟囱"问题，构建技术框架一致、可弹性扩展、实现泛在连接、"可测可控、可产可管"的横向集成环境。实现工艺技术、自动化技术<ref>[https://www.sohu.com/a/682842772_121009529 自动化技术，是以某种机器或装置来代替部分或全部人工操作]，搜狐，</ref>与信息技术的融合创新。

==技术特点==

（1）智能[[视频]]监控系统采用分布式的流媒体服务技术，可支撑大量监控点位的接入，支持当前主流厂商编码设备的接入，如海康、大华、宇视，同时支持国际标准 ONVIF 协议的编码设备接入。多样化的接入方式，让智能视频监控系统在推广时更容易被各大工厂所认可。智能视频监控系统对外可发布多样化的流媒体协议视频流，包含HLS（HTTPLive Streaming）、

RTSP（Real-Time Stream Protocol）以及 RTMP（Real Time Message Protocol），以满足不同的视频监控使用场景。智能视频监控系统有成熟的 BS 端视频播放解决[[方案]]，可支持 BS 端多样化的播放展示需求以及视频设备控制命令的下发。

（2）智能视频监控系统已具备当前主流的工厂安全智能检测模型，如∶安全帽佩戴合规性检查、工作服是否正确着装、工厂输送皮带是否有料、是否正确似戴[[一氧化碳]]<ref>[https://www.sohu.com/a/441672998_120206646 到底什么是一氧化碳？掌握这几点，关键时刻能救命] ，搜狐，2020-12-31</ref>报警器、火焰早期预警、限定区域非法闯入等，可基本覆盖工厂主要生产安全要求的检测。并具备模型训练环境，可根据生产现场的业务场景进行模型的训练、调优。

（3）智能视频监控系统底层采用当前流行的边缘[[计算]]思想，在工厂边缘端可分布式部署多套边缘分析 AIBOX。AIBOX 可定制性添加 GPU硬件，加速多监控点多模型的实时分析。边缘计算采用 intel推出的 openvino 工具包，进行AI模型的优化以及推理。由于openvino 具有良好的生态圈，具备大量的公共场景的 AI模型，可直接使用。此外，openvino 支持当前主流的训练框架训练的模型，如∶Caffe、TensorFlow、MxNet、ONNX等。同时，openvino 生态圈内，已包含各种可插拔式调用底层硬件资源的插件，如∶CPU Plugin、GPU Plugin、FPGA Plugin、NCS Plugin 等，以充分调用各类[[资源]]加速实时视频的计算分析。

==技术应用情况==

该系统已经在宝武[[范围]]内各生产基地进行了推广应用，先后在宝钢股份、[[湖北]]鄂钢、福建德盛等生产基地得到了很好的示范应用。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]