极视科技：智慧化工行业危化车辆识别视觉开发服务介绍

危化车辆监管是化工安全的“移动风险源”，传统人工核查与单一技术路径难以应对复杂工况。极视科技以多模态感知与防爆边缘计算为核心，通过YOLOv8与Transformer的深度融合，构建从“精准识别”到“主动防控”的智慧安全闭环。目前系统已在国内8大化工园区落地，平均降低危化车辆相关事故率92%，提升应急响应效率70%。未来，我们将探索数字孪生预判模型与量子加密数据链，推动化工安全从“被动响应”向“智能免疫”跃迁，为万亿级产值筑牢生命防线。

一、算法介绍

极视科技采用多模态车辆检测与属性识别融合算法，以YOLOv9为目标检测框架，结合车牌识别网络（CRNN）与车辆分类模型（ResNet-50），实现对危化车辆的精准识别与安全管控。算法通过以下技术路径实现：

1. 动态车辆检测：利用YOLOv9实时检测车辆位置与类型（如槽罐车、厢式货车），结合DeepSORT算法维护目标ID连续性，过滤非危化车辆（如私家车）与干扰物（如堆放的设备）。

2. 属性深度识别：通过CRNN网络提取车牌信息，结合ResNet-50分类模型识别车辆属性（如危化品类型、运输资质），联动化工企业数据库验证车辆合法性。

3. 环境适应性增强：引入混合高斯模型（MOG2）过滤蒸汽、化学烟雾等干扰，通过时序一致性校验减少短暂停留（如临时检查）引发的误报。

二、核心技术对比

三、服务流程

1. 需求分析与场景建模

• 实地调研化工区域（如装卸平台、危化品仓库）的车辆流动规律与安全规范，定义危化车辆准入规则（如运输资质、行驶路线）。

2. 数据采集与标注

• 部署防爆摄像头采集5,000+段多角度视频，覆盖昼夜、雨雾、蒸汽场景，标注危化车辆类型、车牌信息与违规行为，生成COCO格式数据集。

3. 算法开发与优化

• 基于PyTorch训练YOLOv9+CRNN+ResNet-50联合模型，采用Mosaic+MixUp数据增强提升泛化能力，结合OpenCV实现电子围栏与DeepSORT跟踪，通过C++优化提升处理速度。

4. 系统集成与测试

• 开发Web端管理平台，支持车辆档案查询、违规记录监控与远程模型更新，在中石化扬子石化进行3个月实地测试，误报率<0.5%，漏报率为0。

5. 部署与维护

• 提供防爆硬件选型建议（摄像头、边缘设备选型清单），定期推送模型优化版本，适配新出现的危化车辆类型与干扰场景。

四、应用场景（化工项目）

1. 装卸平台准入控制：

• 识别进入装卸区的危化车辆，自动核验车牌、运输资质，未合规车辆禁止靠近并触发报警。

2. 行驶路线监控：

• 监测危化车辆是否按规划路线行驶，偏离路线时立即通知控制中心，避免进入禁行区域（如生产装置区）。

3. 危化品仓库管理：

• 确保仓库周边仅允许合规危化车辆停靠，违规停车联动门禁系统禁止其进入，防止混放风险。

4. 应急事件响应：

• 发生泄漏时，快速识别周边危化车辆并引导其撤离，避免次生事故。

五、合作方法

1. 全栈式项目合作：提供从需求分析、算法开发到部署的全流程服务，周期8-10周，支持定制化功能开发（如与物流管理系统对接）。

2. 技术授权模式：授权使用极视科技预训练模型，客户自行部署与二次开发，提供技术文档与远程支持。

3. 联合研发计划：针对特殊场景（如极寒地区、高腐蚀环境）共同申请科研项目，共享知识产权与市场收益。