极视科技：危险区域闯入识别视觉开发服务介绍

安全生产是工业企业的生命线。极视科技致力于用领先的计算机视觉AI技术，为油田等高风险行业筑起智慧安全防线。我们的危险区域闯入识别解决方案，依托强大的目标检测、行为分析算法与环境适应能力，实现了对重点危险区域7x24小时无间断、高精度、低误报的智能监测与即时告警。与传统的传感技术相比，具有感知全面、信息丰富、部署灵活、性价比高等显著优势。通过严谨的开发流程和灵活的合作模式，我们帮助客户有效预防安全事故，保障人员与资产安全，提升安全管理效能，为企业的可持续发展和智能化转型保驾护航。选择极视，让“看”得见的危险，无处遁形。

一、算法介绍

极视科技采用多模态目标检测与行为分析融合算法，以YOLOv9为核心框架，结合背景建模（MOG2）与行人重识别（ReID）技术，实现对危险区域（如油田井口、储罐区、高压设备周边）人员闯入的精准识别。算法通过以下技术路径实现：

1. 动态背景抑制：利用混合高斯模型建立实时背景模型，过滤树叶摇动、设备振动等干扰，提取前景目标。

2. 目标分类与跟踪：通过YOLOv9检测人体目标，结合DeepSORT算法实现跨帧跟踪，判断目标是否进入预设危险区域。

3. 行为分析增强：引入轻量化CNN网络（如MobileNetV4）对目标姿态进行二次分类，过滤误报（如巡检人员合法进入）。

二、技术优势对比

三、开发流程

1. 需求分析与场景建模

• 实地调研油田危险区域（如井口、储罐区）的摄像头布局、光照条件与人员流动规律。

• 定义危险区域边界（如电子围栏）、报警规则（如闯入时间>3秒触发报警）。

2. 数据采集与标注

• 部署防爆摄像头采集10,000+段多角度视频，覆盖昼夜、雨雾、沙尘场景。

• 使用LabelImg标注人体目标与危险区域边界，生成COCO格式数据集，并通过GAN生成合成数据扩充样本。

3. 算法开发与优化

• 基于PyTorch训练YOLOv9模型，采用Mosaic+MixUp数据增强提升泛化能力。

• 结合OpenCV实现背景建模与DeepSORT跟踪，通过C++优化提升处理速度。

• 使用TensorRT对模型进行INT8量化，在Jetson AGX Xavier上实现40FPS实时检测。

4. 系统集成与测试

• 开发Web端管理平台，支持报警记录查询、设备状态监控与远程模型更新。

• 在中石油塔里木油田进行3个月实地测试，误报率<0.5%，漏报率为0。

5. 部署与维护

• 提供硬件选型建议（防爆摄像头、边缘计算设备选型清单）。

• 定期推送模型优化版本，适配新出现的干扰场景（如新型防护服纹理）。

四、应用场景（油田项目）

1. 井口安全防护：

• 实时监测非授权人员进入井口5米范围内，联动停机并触发声光报警。

2. 储罐区巡检管理：

• 识别巡检人员是否按规划路线行动，异常闯入立即推送至控制中心。

3. 高压设备周边：

• 结合电子围栏技术，对靠近高压设备（如变压器）的人员进行预警，避免触电事故。

五、合作方式

1. 全栈式项目合作：提供从数据采集、算法开发到部署的全流程服务，周期6-10周，支持定制化功能开发（如与现有安防系统对接）。

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（如海上平台、极地油田）共同申请科研项目，共享知识产权与市场收益。