交通運輸部、工業和信息化部、公安部等多部門聯合頒發的《危險貨物道路運輸安全管理辦法》中對危險貨物裝卸明確指出：明確裝貨人在充裝或者裝載前檢查相關事項，裝載作業符合相關標準，并做好相關信息的記錄和保存。《徐州市危險化學品企業智能化改造和數字化轉型深度推進方案》重點提到借助云計算、大數據、物聯網、視頻智能分析等技術，對裝卸作業工作行為和軸承溫度感知指定應用方案，引領企業進行智能改造和數字化轉型。

    近些年國內化工安全事故頻出，其中裝卸車作業引起的爆炸造成多人死亡。究其根本原因主要是：人的不安全行為、管理制度缺失或執行不到位以及物的不安全狀態。先要改變現狀，首先要顛覆安全管理方法，從傳統向科學化管理轉變。

    科學化的管理使管理的本質發生了改變，通過風險監測預警、隱患排查治理的手段杜絕事故發生。

賽摩危化品裝卸作業AI智能管控平臺

建設目標

建設內容

1、裝卸作業監控與預警
    通過視頻和AI技術，建立裝卸作業操作規范識別、人員行為識別、物體不安全狀態識別的算法模型，對裝卸作業進行360度監控和風險預警，將一切不安全因素扼殺搖籃之中，提供企業安全管理水平。

監控中心效果展示圖

2、可視化系統
    利用三維建模、大數據等先進技術，將裝卸作業過程和統計數據真實在一張圖上進行展示，方便用戶通過可視化界面和視頻監控實時了解裝卸作業過程和預警風險通知，并能多維度展示數據統計分析，提高企業數據治理能力。

裝卸作業區實景分布

3、裝卸作業標準化流程
    建立標準化裝卸作業流程，支持自定義編排，根據作業任務進行執行，按標準化進行裝卸作業，杜絕作業不規范，提升企業管理流程能力。

無人值守自動化裝卸作業流程

智能AI平臺介紹

邊緣感知：智能感知與理解視頻、圖片等非機構化數據，進行精確的結構化數據采集

推力分析：匯集各區域的結構化數據，基于業務規則，建立模型和關系的知識數據，進行推力、比對和分析，獲取深入的數據洞察與決策依據

學習深化：從知識大數據中快速提取關鍵信息，基于神經網絡進行學習和認知，優化計算模型

人機互交：通過增強現實、虛擬現實等技術，以自然友好式進行人機互交

    賽摩危化品裝卸作業AI智能管控平臺建立標準化裝卸作業流程，借助視頻監控和AI分析，對裝卸作業過程中出現物體的不安全性和行為不規范進行監控預警，為裝卸作業安全進行保駕護航。