安全生产风险管理多体系融合与人工智能技术融合研究落地项目.docx

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1、安全生产风险管理多体系融合与人工智能技术融合研究落地项目摘要：企业现代安全管理同时运行多套安全体系，相互交叉运行，导致两张皮或多张皮现象，且传统管理模式难以适应新形势发展需求，本文探讨安全生产风险管理多体系融合与人工智能技术融合研究落地。关键词：安健环体系人工智能安全生产融合一、概述安健环管理是企业现代管理的重要内容，各企业相继通过了包括OSHAS18000.ISe）9000、ISO14000等多个系列的认证标准，随着双重预防机制、工工业互联网+安全生产”行动计划（20232023年）推行，多体系的有效融合及人工智能技术融合变得非常有必要；智能化管控平台建设坚持以有效防范化解重大安全风险为目标

2、，突出安全基础管理、重大危险源安全管理、安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防机制、特殊作业管理、封闭化管理和敏捷应急等基本功能，强化感知、网络、安全等基础设施建设，推进信息共享、上下贯通，推动科技创新、工业互联网产业生态、安全生产在工业互联网产业生态、安全生产在企业内外的渗透及融合发展，实现不同部门、不同层级之间的协同联动，助力企业安全发展、高质量发展。二、系统总览2.1 技术架构系统总体设计采用J2EE技术路线，基于多层的开放式B/S体系构架，在统一的标准平台基础上，通过可视化的建模方式构建业务系统。业务系统采用SOA（面向服务的体系构架）组件模型，通过WEB服务来实现各个业务逻辑，通过标

3、准化的SOAP协议为终端用户提供数据访问服务。SOA技术构架将应用系统的不同功能单元（称为服务）之间通过定义良好的接口联系起来，确保应用系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互C安全保障体系政策标准体系应用层I-IIWMIWIIIMWUWIIWMIiWWIIJuWIaw1BMBBMSMsa/XSE工具系统包括应用层、业务层、数据层及数据接口等，总体技术架构图如图所示：1）门户：为各种类型的客户端访问提供技术服务，如PC、浏览器、移动终端等。客户端数据访问采用统一的WEBSerViCe接口技术，具有跨平台优点。2）应用层：采用J2EE技术设计各个业务系统，并封装成WEB服务，供应用层调用。

4、3）应用支撑层：为业务层的数据存储挂袋支撑，支持各种类型的关系数据库，如ORAC1E、MSSQ1SERVER.MySq1等，以及文档数据。4）感知层：包含公共端和企业端两部分；企业端：在企业内部服务器上安装生产数据采集软件，通过OPC技术连接企业生产管理的实时数据系统，采集生产数据，并在远程监控终端上进行实时显示；监控视频信息：在企业内部服务器上安装视频数据采集软件，从摄像头中采集视频信息，并在远程监控终端上进行实时显示。2.2 业务架构安全管控信息化平台可部署在云服务器或本地服务器上，数据交互与传输进行加密处理。展现层：单位用户不仅实现PC端的数据交互，同时还支持智能手机、平板电脑、大屏等更

5、加多兀的应用场景O用户层：通过应用操作权限和数据访问范围权限实现单位用户各功能模块的授权，实现公司级、部门级、班组级和基层员工在使用、查阅方面的区别。应用层：用户使用平台产生的业务数据将经过数据处理进行交互。基础设施层：是指系统运行需要的硬件环境和软件环境C包括二道门设备、人员定位设备、数据采集设备、网络通讯设备、存储设备等硬件环境以及操作系统、数据库管理系统等软件环境安全保障体系：通过硬件隔离、软件隔离、权限控制、数据交互加密、数据库加密备份等实现数据的访问和存储安全。性能监控体系：建立各种监控体系，及时发现系统运行过程中出现的问题。保证系统的7*24小时稳定高效运行。运行维护体系：线上建立

6、远程监控和远程部署体系，实现系统的远程运维。线下建立相应的制度和规范，保证平台的可靠稳定运行。三、多体系融合3.1 形成多体系融合的安全管理体系按照构建体系、固化体系、优化体系的管理过程，结合管理流程化、流程表单化、表单信息化、信息职能化的安全管理“四化论”，将安全生产标准化、ISe）管理体系、双重预防机制及工业互联网+安全生产相关要求等进行融合，形成企业自身领先的企业标准化管理体系并落地。3.23.3 企业安全生产全要素数字化3.4 通过安全生产各单元要素各类数据全面归纳、统计、分析以及展示，实现安全管理数字化、实时化和透明化管理，全面、直观、便捷的反应人、机、料、法、环的实际运行情况和趋势

7、，实现安全生产数字化管理C3.5 建立企业安全生产大数据中心3.6 实现预警信息主动推送及分析评价智能化,将公司安全生产各类数据统计结果以图表和表格形式呈现，并按照不同的监管维度分别进行数据配置与展现，便于不同管理层级能够高效、便捷进行数据分析、辅助决策。同时平台能将各类预警或异常信息实时推送给相关部门和岗位，并在平台内显示读取状态，提升平台的智能化和本质安全化水平。3.7 多平台兼容移动终端，现场工作移动化开发能够兼容安卓系统和苹果系统的移动应用平台，采用普通移动终端和防爆移动终端相结合的模式，在后台风险管理数据库和预警模型支撑下，便捷、即时、多样、准确的开展现场安全工作，满足安全生产的相关

8、要求。四、智能检测随着高清摄像头技术的演进及其逐渐在生产环境的普及，以及计算机硬件性能的提高，使得利用深度学习技术在图像数据中，提取结构化信息，服务智能化生产安全管控成为可能。本文提出，利用人工神经网络技术，通过在自有训练集上进行训练，提取安全生产监控摄像头诸如是否失火、是否为白名单人员等的结构化信息，然后融合输入安全生成管理系统，以提升安全生产管理的智能化水平。4.1 检测行人及车辆信息首先，在生产监控录像中定位含有车辆及行人信息的视频段落，然后通过视频抽帧的方式提取到含有车辆及行人信息的静态图片帧，利用Iabe11mg图像标注工具对静态图片帧内的车辆及行人信息进行标注，生成对应车辆和行人信

9、息的标签文件，之后将静态图片帧和标签文件输入神经网络进行训练。完成训练之后，得到模型的参数文件，利用此参数文件，即可对于图像/视频内的车辆和行人信息进行结构化提取。结果如下图所示。4.2 检测人员面部信息首先，在生产监控录像中定位含有人员面部的视频段落，然后通过视频抽帧的方式提取到含有人员面部信息的静态图片帧，利用Iabe11mg图像标注工具对静态图片帧内的人员面部信息进行标注，生成对应人员面部信息的标签文件，之后将静态图片帧和标签文件输入神经网络进行训练。完成训练之后，得到模型的参数文件，利用此参数文件，即可对于图像/视频内的人员面部信息进行结构化提取结果如下图所示。4.3 检测工作服着装首

10、先，在生产监控录像中定位含有工作服信息的视频段落，然后通过视频抽帧的方式提取到含有工作服信息的静态图片帧，利用Iabe11mg图像标注工具对静态图片帧内的工作服信息进行标注，生成对应工作服信息的标签文件，之后将静态图片帧和标签文件输入神经网络进行训练C完成训练之后，得到模型的参数文件，利用此参数文件，即可对于图像/视频内的工作服信息进行结构化提取。结果如下图所示。4.4 检测睡岗人员首先，在生产监控录像中定位含有睡岗人员信息的视频段落，然后通过视频抽帧的方式提取到含有睡岗人员信息的静态图片帧，利用Iabe11mg图像标注工具对静态图片帧内的睡岗人员信息进行标注，生成对应工作服信息的标签文件，之

11、后将静态图片帧和标签文件输入神经网络进行训练。完成训练之后，得到模型的参数文件，利用此参数文件，即可对于图像/视频内的睡岗人员信息进行结构化提取。结果如下图所示。4.54.6 检测安全帽佩戴首先，在生产监控录像中定位含有安全帽信息的视频段落，然后通过视频抽帧的方式提取到含有安全帽信息的静态图片帧，利用Iabe11mg图像标注工具对静态图片帧内的安全帽信息进行标注，生成对应工作服信息的标签文件，之后将静态图片帧和标签文件输入神经网络进行训练。完成训练之后，得到模型的参数文件，利用此参数文件，即可对于图像/视频内的安全帽信息进行结构化提取。结果如下图所示。五、总结新世纪以来，我国快速发展，2019

12、年江苏响水“321”特别重大爆炸事故暴露出我国高危行业安全问题突出，尤其是在安全体系融合、安全风险管控数字化转型、智能化升级方面存在明显短板和不足O推动多安全管理体系融合、物联网、大数据、云计算、人工智能（AI）、5G等新一代信息技术与安全风险管控深度融合，推进安全风险管控信息化、数字化、网络化、智能化,对于高效推动企业质量变革、效率变革、动力变革，具有重要意义。六、参考文献1工业互联网+安全生产”行动计划（20232023年）（工信部联信发2023157号2应松年.中华人民共和国安全生产法M北京：中国方正出版社,2002.3GB281812011安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求4工业互联网标识解析二级节点技术要求(AII/0012023)5道路交通安全违法行为图像取证技术规范(GA/T832-2009)6机动车号牌图像自动识别技术规范(GA/833-2009)7信息技术开放系统互连网络层安全协议(GB/T17963)8国家安全生产监督管理总局宣传教育中心.国务院关于进一步加强企业安全生产工作的通知M.北京：团结出版社,2010.9企业安全生产标准化基本规范(AQ/T9006-2010)10中华人民共和国安全生产法(2023年修正)