一是優(yōu)化數(shù)據(jù)集質(zhì)量，提升模型訓(xùn)練上限。工業(yè)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)具有作業(yè)環(huán)境復(fù)雜、攝像機(jī)部署不規(guī)則、實(shí)際應(yīng)用精度要求高等特點(diǎn)。項(xiàng)目在不同角度(遠(yuǎn)、近)、時(shí)間(早、中、晚)、地域(室內(nèi)、室外、屋頂)、環(huán)境(晴天、陰天、雨雪天)等條件下采集圖像數(shù)據(jù)，并通過(guò)幾何變換、色彩變換、添加噪聲、裁剪和拼接等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，提升數(shù)據(jù)可用度。
 

　　二是打造預(yù)警平臺(tái)，提前發(fā)現(xiàn)潛在隱患。遵從“按需歸集、應(yīng)歸盡歸”的數(shù)據(jù)治理原則，基于工業(yè)領(lǐng)域視覺數(shù)據(jù)以及基礎(chǔ)工業(yè)控制數(shù)據(jù)，結(jié)合生產(chǎn)安全的實(shí)際業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)研發(fā)了預(yù)警平臺(tái)，提供告警展示、去重、過(guò)濾、聚合等功能應(yīng)用，支持通過(guò)大數(shù)據(jù)分析挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性和潛在規(guī)律，確保提前發(fā)現(xiàn)潛在安全風(fēng)險(xiǎn)隱患。
 

　　三是建立完善的安全治理機(jī)制，保障數(shù)據(jù)安全。首先，從企業(yè)自身業(yè)務(wù)管理特點(diǎn)、數(shù)據(jù)安全管理集成要求等方面出發(fā)，針對(duì)收集、存儲(chǔ)、使用、共享、傳輸、銷毀等各環(huán)節(jié)制定了安全管理規(guī)范，確保數(shù)據(jù)處理活動(dòng)的合規(guī)性；其次，預(yù)警數(shù)據(jù)分類分級(jí)管理，針對(duì)不同等級(jí)和類別的數(shù)據(jù)，制定相應(yīng)的安全保護(hù)措施和訪問(wèn)控制策略；最后，通過(guò)一系列技術(shù)手段確保采集的數(shù)據(jù)安全流通使用，例如，數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中使用加密協(xié)議，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密保護(hù)，建立數(shù)據(jù)定期備份和恢復(fù)機(jī)制等。
 

　　四是及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在安全隱患，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與快速響應(yīng)。項(xiàng)目通過(guò)事前預(yù)警，增強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防控能力，提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，預(yù)防事故的發(fā)生。利用AI算法對(duì)圖像和數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，替代傳統(tǒng)大量的人工監(jiān)視工作，實(shí)現(xiàn)人力資源優(yōu)化配置，降低人力成本。同時(shí)，在企業(yè)生產(chǎn)作業(yè)的各個(gè)區(qū)域開展智能分析，對(duì)人員的不安全行為進(jìn)行量化統(tǒng)計(jì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全管理的薄弱環(huán)節(jié)。例如，個(gè)別站點(diǎn)存在不正確佩戴安全帽月均20起，高風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)視崗位離崗15起，不按規(guī)范順序操作10起等，有效杜絕了傳統(tǒng)監(jiān)管漏洞，避免直接經(jīng)濟(jì)損失上百億元。
 

　　五是持續(xù)多元化、高質(zhì)量采集和優(yōu)化數(shù)據(jù)。項(xiàng)目圍繞企業(yè)生產(chǎn)安全管理要素中涉及的“人、機(jī)、物、法、環(huán)”數(shù)據(jù)全方位進(jìn)行采集和智能治理，通過(guò)人工智能等技術(shù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，基于客戶價(jià)值定位，設(shè)定長(zhǎng)期的發(fā)展目標(biāo)和戰(zhàn)略方向，進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)據(jù)應(yīng)用與客戶之間的粘性，提升客戶的忠誠(chéng)度和滿意度。