极视科技智慧油田上下楼梯未扶扶手识别视觉开发服务介绍

极视科技通过AI视觉技术赋能油田安全管理，将“未扶扶手”这一细微行为纳入智能监控体系，有效降低人为失误引发的安全事故风险。我们以高精度算法、灵活部署和快速响应为核心，助力企业构建主动预防型安全管理模式。选择极视，让每一处细节都成为安全的基石。

一、算法介绍

极视科技采用基于深度学习的计算机视觉算法，结合目标检测与行为分析技术，实现对油田作业人员上下楼梯未扶扶手行为的精准识别。算法核心包括：

1. 高精度目标检测：基于YOLOv8等先进模型，实时定位人员与扶手位置；

2. 行为轨迹分析：通过骨骼关键点检测与运动轨迹预测，判断人员是否持续接触扶手；

3. 环境自适应优化：针对油田复杂光照、油污遮挡等场景，采用数据增强与模型微调技术，确保鲁棒性。

二、开发流程

1. 需求确认：与客户协同定义识别范围、报警规则及硬件适配要求；

2. 数据采集：部署摄像头采集多场景样本，标注未扶扶手行为数据集；

3. 模型训练：基于迁移学习构建轻量化模型，优化实时性与准确率；

4. 系统集成：将算法嵌入边缘计算设备或现有安防平台，实现实时预警；

5. 测试验收：模拟油田环境验证误报率、响应速度等核心指标。

三、开发周期

标准项目周期为8-10周，具体分阶段如下：

• 需求分析与数据准备（2周）

• 模型开发与优化（4周）

• 系统集成与现场调试（2周）

• 客户培训与交付（1周）
  注：复杂场景或定制需求可能延长周期。

四、应用场景

1. 核心场景：油田钻井平台、泵站楼梯区域安全监控；

2. 延伸场景：

• 化工园区、电力设施等高危行业的行为合规监测；

• 地铁、机场等公共场所的扶手使用规范提醒；

• 养老机构、医院等需要跌倒预防的场景。

五、部署方式

1. 边缘计算部署：本地服务器或智能摄像头直接运行算法，实时性高，适合网络条件受限的油田环境；

2. 云端部署：通过4G/5G传输视频至云端分析，支持多设备集中管理；

3. 混合部署：关键区域边缘处理+云端二次验证，平衡效率与成本。