极视科技智慧化工上下楼梯未扶扶手识别系统

上下楼梯未扶扶手是化工高风险场景中易被忽视的“隐性杀手”。极视科技以毫米级空间感知精度与极端工况鲁棒性为核心，通过双视角融合与YOLOv8的深度优化，构建了从“精准识别”到“主动干预”的安全闭环。系统已在国内12家化工企业落地，平均降低楼梯事故率90%，提升安全审计效率70%。未来，我们将融合多传感器姿态重建与联邦学习增量优化技术，推动化工行为安全管理从“被动合规”向“智能预控”跃迁，为万亿级产值筑牢生命防线。

一、功能介绍：全流程智能安全管控

1. 实时行为识别与预警

• 毫秒级检测上下楼梯未扶扶手行为，联动声光设备即时告警（响应延迟＜500ms）；

• 支持多人同步检测，单帧处理30+目标，适应化工厂交接班密集场景。

2. 违规数据追溯分析

• 自动记录事件时间、地点、抓拍图像，生成安全报表，定位高频违规区域；

• 统计合规率，辅助优化巡检路线与安全教育重点。

3. 复杂环境强适应性

• 兼容强逆光、沙尘、雨雾及-30℃~70℃极端环境，夜间识别率＞92%；

• 抗遮挡干扰（如人员拥挤、手持工具），误报率＜3%。

4. 分级权限与联动管控

• 结合人脸识别，对高危区域（如酸洗车间楼梯）实现“授权人员准入”管控；

• 联动门禁系统，多次违规者自动限制进入高风险区。

二、算法工作原理：三阶动态决策框架双视角目标检测层

• 主视角（俯视）：部署于楼梯顶部，捕捉全局人员分布；辅助视角（侧视）：抓取手部-扶手细节；

• 采用YOLOv8-C2f-DCN骨干网络，768×768输入分辨率，通过可变形卷积增强遮挡场景特征提取。

1. 空间关系判定层

• 手部定位：基于手部关键点检测模型（HRNet架构），精准识别手腕与手指关节位姿；

• 扶手接触判定：计算手部关键点与扶手警戒线的像素重合度（阈值＞85%），排除短暂抬手干扰。

2. 时序决策优化层

• 轨迹追踪：融合DeepSORT算法，持续跟踪人员运动路径，过滤瞬时遮挡误报；

• 动态阈值机制：未扶行为持续＞3秒触发报警，避免瞬时动作误判。

三、算法嵌入硬件：工业级防爆设备

部署优势：

• 利旧改造：兼容90%现有监控设备（RTSP/ONVIF协议）

• 云边协同：边缘端实时报警，云端生成热力图与合规报表

四、可拓展功能：化工安全智能闭环

1. 多行为风险联动

• 扩展玩手机识别：检测上下楼梯低头操作手机行为，联动语音提醒；

• 跌倒预判：通过3D姿态估计模型，预警身体倾斜＞30°的失衡状态。

2. 环境风险融合分析

• 融合滑渍检测：识别楼梯液体泄漏，叠加未扶扶手行为生成高危事件；

• 应急广播联动：事故发生时自动播报避障指引，缩短救援响应时间。

3. 数字孪生集成

• 对接工厂BIM系统，在三维模型中实时标注违规点位，辅助安全管理决策。

五、化工应用场景与实战价值