1 建设目标

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通过深度学习、边缘计算、人工智能、数字孪生等技术手段对作业现场的监控视频监测分析，消除传统人工翻查缓慢、隐患点动态检测排查效率低下、线索疑情事件的关联关系模糊、无法防患于未然的恶疾，实现安全监管模式智能化，监测报警透明化，应急响应自动化，履职尽责痕迹化，安全态势可视化，业务流程标准化，帮助企业实现安全管理模式智慧化升级、数字化转型。

1. 监管模式智能化： 以AI赋能监控系统，对人员、设备、环境的快速感知、连续监测、精准分析、超前预警，推动安全生产监管模式数字化转型、智能化升级，实现监管时间的无时无刻、监管空间的无远弗届和隐患违章的无处遁形。
2. 监测报警透明化： 以数字孪生技术构建工厂三维虚拟仿真模型，与监控视频虚实融合，替代传统安全管理中一张图的二维地图，将传统单一视角以多种视角进行扩展，实现监控设备、智能终端、报警点位的精准分布。
3. 应急响应自动化： 将报警任务与设备控制系统联锁，实现软硬件深度融合，报警时联动关闭设备、切断阀门，应急处置措施自动落地。
4. 履职尽责痕迹化： 基于智能安全帽的实时视频、通讯、人员定位等功能，实现作业现场痕迹化安全监管。
5. 安全态势可视化： 系统自动统计、智能分析各项监测预警指标，自动形成安全管控趋势，在三维仿真模型中融合展示，可通过设置各类安全红线阈值，实现各项安全统计指标和预警指标的动态可视化展示。

业务流程标准化，AI智慧视频与高风险作业管理、双重预防机制、安全教育培训、应急管理等高效融合，人机结合，优势互补，为安全管理全流程赋能增效，如高风险作业现场设置电子围栏、人脸识别，将作业票审批结果作为鉴权条件，保障作业流程合法合规，规章制度刚性落实。