园区安全智能化
解决方案

基于 AI 与大模型技术,构建从全域感知、数据汇聚、智能分析到决策联动的全天候安全管理体系,实现从「人防」到「技防 + 智防」的转型。

Park Safety Intelligence Hero

传统安全管理面临的核心挑战

从「事后追责」走向「事前预警」,亟需重构安全管理范式

01

巡检覆盖不足

人工巡检依赖经验,疲劳作业导致漏检率高,高危区域难以全面覆盖

02

报警泛滥失效

大量抖动报警、频繁报警造成「狼来了」效应,关键报警被淹没

03

数据孤岛严重

多系统各自为政,数据无法关联分析,价值未被释放

04

事后追责为主

安全管理重事后处置,缺乏事前预警与风险预控的技术手段

总体技术路线

从「人防」到「技防 + 智防」的四步转型,大模型赋能全链路智能化

01

全域感知

传感器、AI 摄像头等多元终端部署

02

数据汇聚

5G 专网 / 边缘网关统一接入多源异构数据至中台,打通系统孤岛

03

智能分析

ML、视频 AI、大模型等引擎深度分析与语义理解,风险早识别

04

决策联动

驾驶舱预警、工单派发、预案启动、指挥调度等业务动作闭环执行

全域感知 · 数据贯通 · 智能驱动 · 业务闭环

应用层
智能指挥调度 应急辅助问答 智能报告生成 安全驾驶舱 移动端 APP
模型层
设备故障预测 报警智能优化 视频 AI 识别 扩散模拟 安全知识问答 报告自动生成
数据层
数据库 安全知识库 数据模型
网络层
5G 工业专网 边缘计算网关 IoT
感知层
多传感器 AI 摄像头 人员定位 无人机 巡检机器人

核心应用场景

六大核心场景全覆盖 · 让每一次告警都有处置、每一份报告都有依据

设备预测性维护

从「计划检修」到「状态检修」
  • 数据采集:振动、温度、电流、压力无线传感
  • 特征提取:频谱分析与趋势分析
  • 模型预判:随机森林 /劣化预测
  • 工单触发:自动推送至维护系统

智能报警管理

让操作员只关注真正重要的报警
  • 历史清洗:清洗无效记录与重复条目
  • 问题识别:抖动 / 频繁 / 过期 / 失效报警
  • 阈值动态:结合工况优化设定值
  • 闭环验证:对标国际&国家标准

视频 AI 安全监控

全天候违章行为自动检测
  • 未佩戴防护:未戴安全帽 / 防静电服
  • 违规动火:未审批区域明火与烟雾
  • 人员闯入:电子围栏 + 越界报警
  • 车辆违停:装置区违规停放识别

智能报告生成

让基层从「写报告」回到「管安全」
  • 巡检报告:路线 + 拍照 + 语音自动结构化
  • 隐患排查:风险评级与整改措施填充
  • 应急演练:时效与合规度自动评估
  • 事故调查:四不放过 + 历史案例参考

智能指挥调度

统一指挥 · 协同联动 · 态势感知
  • 事件感知:多源报警汇聚 + 等级研判
  • 态势一张图:GIS + 视频 + 传感融合
  • 智能调度:自动匹配就近资源与装备
  • 人员定位:实时管控与点名疏散

应急辅助问答

从「凭经验」到「有依据」
  • 预案调取:自然语言秒级匹配条款
  • 处置建议:气象 + 扩散模型实时生成
  • 资源查询:位置 / 数量 / 到达时间
  • 案例参考:语义检索历史经验教训