极视科技：智慧化工领域牲畜入侵检测视觉开发服务介绍

在化工安全生产体系中，牲畜入侵虽是“小概率”事件，却可能引发连锁性重大事故。极视科技以毫米级轨迹追踪与极端环境鲁棒性为核心，通过YOLOv8与边缘计算的深度耦合，构建了从“精准感知”到“主动防控”的智慧防线。目前系统已在国内多个化工园区落地，平均降低入侵相关事故率92%，减少安防运维成本40%。未来，我们将融合3D点云空间建模与多传感器数据融合技术，推动化工安防从“被动响应”向“智能预判”跃迁，为万亿级化工产值筑牢生命防线。

一、算法介绍

极视科技采用多模态运动检测与物种识别融合算法，以YOLOv9为核心框架，结合光流法轨迹分析与深度学习分类网络（ResNet-50），实现对化工区域牲畜入侵行为的精准识别与风险预警。算法通过以下技术路径实现：

1. 动态目标检测：利用YOLOv9实时检测运动物体，结合DeepSORT算法实现跨帧跟踪，过滤非生物干扰（如风吹塑料袋、鸟类飞过）。

2. 物种分类与行为判断：通过ResNet-50对检测目标进行二次分类，识别牛、羊、狗等常见牲畜，并结合光流法分析其运动方向（如是否朝向危化品区域）与停留时间。

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引发的误报。

二、核心技术优势

1. 高精度检测：融合视觉与雷达数据（可选），牲畜识别准确率≥98%，误报率<0.5%（适应复杂化工环境，符合GB/T 28181-2016安防标准）。

2. 防爆与抗腐蚀设计：硬件设备通过Ex d IIB T4防爆认证，适应易燃易爆、高腐蚀场景，支持-40℃~70℃宽温运行。

3. 实时性保障：边缘计算优化后帧处理时间<20ms（50FPS），支持毫秒级报警响应，满足化工区大范围监测需求。

4. 多场景适配：自定义入侵规则（如牲畜进入储罐区5米范围内、停留时间>30秒触发报警），适应围墙外围、危化品仓库等不同区域。

三、服务流程

1. 需求分析与场景建模

• 实地调研化工区域（如储罐区、装卸平台）的周边环境、牲畜活动规律与安全规范，定义入侵规则（如运动方向、停留时间阈值）。

2. 数据采集与标注

• 部署防爆摄像头与雷达（可选），采集3,000+段多角度视频，覆盖昼夜、雨雾、蒸汽场景，标注牲畜目标与入侵区域，生成COCO格式数据集。

3. 算法开发与优化

• 基于PyTorch训练YOLOv9+ResNet-50联合模型，采用Mosaic+MixUp数据增强提升泛化能力，结合OpenCV实现光流法与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，支持报警记录查询、设备状态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、雷达选型清单），定期推送模型优化版本，适配新出现的干扰场景（如新型牲畜品种）。

四、应用场景（化工项目）

1. 工厂外围防护：

• 监测周边农场牲畜是否跨越围栏进入化工区，避免啃咬电缆、触发设备导致安全事故（如短路、火灾）。

2. 储罐区安全：

• 识别进入储罐区5米范围内的牲畜，联动声光报警驱离，防止碰撞储罐引发危化品泄漏。

3. 危化品装卸平台：

• 确保装卸区域无牲畜滞留，避免因牲畜活动导致危化品倾倒或静电引发火灾。

4. 环保监测区：

• 防止牲畜进入化工废水处理区域，避免污染水源或破坏监测设备（如pH值传感器）。

五、部署方式

1. 硬件部署：

• 安装防爆摄像头（Ex d IIB T4认证）与边缘计算设备（如Jetson Orin Nano），覆盖关键监测点（如围墙、储罐区入口），可选配毫米波雷达提升复杂天气下的检测可靠性。

2. 软件集成：

• 开发专用检测软件，支持与化工企业现有系统（如安防平台、应急管理系统）对接，提供API接口供第三方平台调用检测结果与报警信息。

3. 系统联动：

• 与声光报警器、自动驱离装置（如超声波驱兽器）联动，入侵时立即启动驱离并通知安保人员，联动应急预案（如长时间滞留时调用无人机巡检）。