【云駐共創】新生態在線直播——邊云協同解決方案

前言

隨著科學技術在各行各業的迭代升級，云邊協同解決方案在以新生態的形式遍地開花，大大助力了各行各業的發展，提升了絕大多數行業的問題解決能力。IOT是行業數字化轉型的趨勢，IOT的行業應用場景多樣化且產業鏈較長；結合市場投入和場景成熟度，目前車聯網、公用事業、工業制造是重點的應用領域，今天我們就重點看一下IOT在工業制造領域的內容。

一、人工智能技術在應急管理的應用研究現狀

鐘宇老師，芯峰科技（廣州）有限公司研發總監，負責公司企業事業部產品研發工作，十多年產品研發團隊管理工作經驗。今天介紹的主要內容是AI技術在應急行業的應用解決方案。

2019年十大化工行業的事故共造成112人死亡，717人受傷，全年傷亡人數多達數千人。主要的事故原因總結為四大類：設備老化、人員操作不當、檢查不到位、安全紅線意識不強。因此，國家也出臺了很多相關的政策條例，比如，2019年2月國務院公布了《生產安全事故應急條例》。

基于視頻監控技術被廣泛應用到應急管理工作中，相關技術應用包括基于視頻圖像分析技術應用于危化品倉庫和危化品車輛的技術應用、基于AR三維實景融合技術的危化品存儲風險檢測關鍵技術應用、基于智能視頻分析算法應用到安全生產風險意識檢測的關鍵技術應用。

接下來重點介紹第三點基于智能視頻分析算法的關鍵技術應用。那么，視頻技術當前應用都存在哪些問題呢？其實，大致經歷了三個階段，第一個階段，模擬視頻時代，我們重點解決看得見的問題。第二個階段，數字視頻時代，我們著重解決看得清的問題。第三個階段，智能視頻時代，我們關心解決看得懂的問題。

1.1 基于視頻檢控官的AI應急管理平臺介紹

接下來介紹一下基于視頻檢控官的AI應急管理平臺，首先收一下該解決方案的背景。

1. 安全規范。提升政府的監管效率，增強企業和個人風險防范意識，有效保證人民群眾的生產和生活安全。

2. 風險意識。化被動為主動，有效增強個人對風險行為的認知，加強個人防護的意識形態，確保個人的人身安全。

3. 安全管理。從人工到智能，顯著提升企業安全生產管理的水平，降低生產事故的發生率，保證企業安全生產。

基于視頻監控的AI應急管理平臺架構包含了非常多功能模塊，具體架構如下圖所示：

云邊協同部署，利用現有視頻監控設備收集遠端信息，并上傳數據到中心平臺，完成視頻分析和執行策略下發。

該解決方案的特點有四個：實時監控、秒級預警、圖片和視頻取證、結構化數據共享。通過智能識別技術對危險化學品企業、重大危險源的風險評估、預測預警，強化企業的動態監管能力，以信息化發展提升監管信息化效能，有效防范化解重大安全風險，堅決遏制特重大事故，有力保護人民群眾生命財產安全，以安全生產提供信息化吃撐和保障。

系統管理功能完善，使用便捷，包含告警查看/推送，設備管理，視頻源管理、算法管理、任務管理、用戶權限管理/數據隔離，統計等功能。

1.2 應用場景介紹

應用場景1-油氣田，主要檢測項涉及明火識別檢測、刺漏識別檢測、漏油檢測、區域入侵檢測、儀表識別、開關狀態識別等內容，具體場景如下圖所示：

應用場景2-油庫，主要檢測項涉及油罐車出入安全檢測、工作人員穿戴檢測、付油區離崗檢測、排水作業人員離崗檢測、中控室睡崗檢測、付油操作規范檢測等內容，具體場景如下圖所示：

應用場景3-危化園區，主要檢測項涉及對危險品的裝卸規范檢測、明火檢測、中控室睡崗檢測、人員倒地、值班人員離崗、人員巡檢等內容，具體場景如下圖所示：

應用場景4-加油站，主要檢測項涉及加油區吸煙檢測、加油區打電話檢測、穩油15分鐘檢測、卸油人員離崗檢測、物品占用消防通道檢測、油機側蓋閉合狀態識別等內容，具體場景如下圖所示：

1.3 案例分享

1. 應急行業：X市加油站智能監控項目

2. 石化行業：X市智慧油庫項目

3. X省應急廳危化園區智能監控項目

二、數說質檢，智贏未來，云邊協同助力企業高質量發展

關鍵，遠舢智能科技售前咨詢總監，服務制造行業多年，從事面向企業的智能制造規劃、智能化應用設計等相關工作，具備豐富等智能制造實踐經驗。今天關老師分享的主要內容就是數字化質檢，AI質檢，云邊協同助力企業高質量發展。

2.1 大勢所趨：未來已來 將“智”以“質”

新時代、新基建背景下的“智能制造”新動能，技術突破，助力行業變革。由于新冠疫情的“黑天鵝”事件，對原來的生產和生活方式產了重大的影響。企業智能化轉型成為一種趨勢。

理念、行動、落地，智能+從概念宣導進入動能轉化階段，一眼看過，全國都在做，風起云涌，你追我趕。2020年計劃全國范圍內達到300多個智能制造試點示范項目，150多個智能制造標桿企業。另外，通過第二屆中國工業互聯網大賽的參賽團隊數量，可以看出智能制造的發展壯大。

在當前“品質決定一切”的市場態勢下傳統質檢方式已無法有效支撐企業“高質量發展”的訴求。人工質檢存在四個方面的特點：視覺疲勞、主觀性強、專業性要求高、責任心態度。簡單的圖像質檢也存在四方面的缺點：問題種類多、相似度高、規則性差、缺陷尺度小。

“云邊協同”的AI質量智能檢測平臺架構如下圖所示：

2.2 順勢而為：AI 質檢（邊云協同 深度學習）

產品外觀檢測應用 AI + 機器視覺，為產品線裝上智慧之眼。利用一組高速工業相機，高分辨率、多角度拍攝，穹頂組合光源，有效屏蔽信號干擾。

極速之芯，高性能邊緣計算一體機，集成專業升騰芯片，多CPU處理器，內置內存及高速固態硬盤。

超強大腦，深度學習算法，有效提升識別率，機器訓練，隨機缺陷全面覆蓋，相機、光源等設置方案智能切換。

極致體驗，全封閉一體化設計，超寬一體觸摸屏，一覽無余，結構合理美觀，零進入風險。

邊緣質檢終端，多模式兼容、多場景兼顧，可以根據實際需要采用不同的檢測設備和終端儀器。上圖就是一些比較常用的設備和儀器。

ModelArts + IEF + 邊緣智能終端，實現云邊協同。分為四個步驟，第一步、模型訓練，將模型打包到應用，并Docker容器化。第二步、算法倉，通過SWR對應用（算法）進行版本管理。第三步、IEF智能邊緣平臺，邊緣計算節點安全接入，應用（算法）批量調度、升級。第四步、AOM應用運維管理，邊緣計算節點監控指標，容器應用運維信息。

360度全景呈現，一覽無余，云端一體化質檢中心，品控盡在掌控云邊協同，不僅僅是剔除，全面了解產線/品牌質量現狀、風險、趨勢。

云端質檢中心，打造連接工廠、產線、產品的“中樞神經”運行模式，包括 IPC 智能處理中心、IMC 智能監控中心、IEC 智能預警中心、IDC 智能決策中心。

2.3 有所作為：質檢增強，AI質檢助力產業智能化升級

目前，AI質檢包含的內容有外觀檢測，比如無損、刮痕、翹邊，工藝檢測，比如缺漏重、顏色、位置、印刷，產品信息校驗，比如出廠、二維碼。涉及的行業包括：材料、煙草、家電、印刷、電子、快消。

利用AI技術和“云邊協同”的輔助，一定會推動制造行業智能創新，未來必定是一個全新的“中國智造”勝景，每一點智能創新，都如星星之火，點亮“中國智造”藍圖。

本文整理自華為云社區【內容共創系列】活動。

查看活動詳情：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/314887

相關任務詳情：邊云協同解決方案

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