AI智能分析具備先進性與可靠性原則—在滿足系統的高可靠性要求基礎上，充分考慮網絡架構、傳輸網絡、計算機信息處理技術的飛速發展的實際，在系統設計時采用主流技術，以適應未來發展的需求，保證技術的先進性。除此之外，還具備兼容性與可擴展性原則—從項目的整個管理和發展的角度，堅持開放性原則，在設計、開發和施工過程中充分考慮系統的兼容性和可擴展性。隨著廠區的相關業務的需求、外部環境發生變化時，應用系統的模塊化設計手段，使得系統能夠持續、可滾動地發展下去。從底層到頂層網絡和部件進行可視化監視，包含拓撲圖、 報表信息。及時發現一場設備，便于快速維護排除故障。工廠管理人員管理管理制度

      數據庫管理系統—目前市場上可用作服務器數據庫的產品，主要有MySQL、Oracle，SqlServer，DB2等，我們從服務器體系結構、服務器處理技術、并行處理能力、網絡透明性、可移植性、市場占有率、技術支持等技術因素，以及使用性價比等綜合考慮，建議采用MySQL數據庫，基本數據及違規數據存儲主要在云服務器，算法服務器不做結構化數據存儲。本系統可以運行在普通的局域網LAN或廣域網WAN上。所有具備局域網條件的單位都可通過局域網進入，其它單位可通過撥號等方式進入。業主應建立起企業內部的局域網絡，以滿足大型應用軟件的應用需求。安徽工廠管理人員管理UWB優勢保證了復雜環境定位的穩 定性，同時整合ZigBee技術的物聯 網數傳網絡，提供了物聯網設 備的接入能力。

        智能視頻分析遵循“總體規劃，以用促建，科技領頭、突出重點，資源共用，信息共享”的原則，圍繞“創新、開放、共享”的發展理念，通過熔煉廠安全管理視頻分析系統建設，整合廠區數字化建設資源、加強廠區內環境有序運行、改善生產環境、提升綜合管理水平。根據以上的項目背景，針對本項目的系統建設，設計的總體思路如下：人性化—貫徹“以人為本”的原則，處處體現出使用、操作、獲取信息的便捷；全局化—結合廠區生產環境、管理需求等特點，從全局出發、整體考慮，規劃和設計本項目的綜合解決方案；數字化—充分采用電子信息數字化應用技術，建立統一的、技術先進的、穩定可靠的數字化、智能化系統；定制化—采用先進、可靠的新技術，有針對性的為各類個性化功能提供定制解決方案，增加新的亮點。

      人員可視化管理對落實現場典型風險及分級管控清單與相關管理制度關注風險場景以及風險管控需求，開展視頻讀取、存儲、共享，風險場景建模以及實時智能識別、分析、預警等功能的開發，實現安全風險早發現、安全隱患早報警、現場違章早預防、問題流程早處理，及時消除生產作業場所安全管理監管覆蓋不全、安全防范措施落實不到位的現象。推動公司風險分級管控和隱患排查治理水平的持續提升。充分理解工廠安全系統的安全需求，在設計、開發以及施工的過程中充分考慮系統的安全性，AI視頻分析系統、告警系統、可視化數據呈現系統采用先進的加密手段和綜合安全策略，建立安全技術和管理保障機制。巡檢路線支持管理3個維度信息：區域、時間段、順序。

       為進一步加強風險管控，根據相關文件及實際生產的需要，加快推進監測預警系統建設，明確建設模式和主要功能，對重大危險源存儲單元、重點監管危化工工藝裝置區、裝卸區域的現場視頻數據實時接入。做好數據共享，確保系統接入與融合，對廠區部分高風險、關鍵作業環境開展安全技防措施試驗，針對重點監控區域進行AI智能場景分析，對未按規定佩戴安全帽、未按規定規范勞保著裝、單人進入危險區域作業、巡檢人員跨越管線、人員作業站位不規范、人員作業行為、作業設備狀態以及吊裝作業違章等場景開展智能分析預警。實時查看人員的位置信息，區域列表，攝像頭列表和人員列表，支持多種方式快速查詢，支持熱力圖顯示。管理人員管理檢測

基于MQTT物聯網數據通信協議 外部系統對接模塊，對接BOE的CIM FDC和TMS系統等。工廠管理人員管理管理制度

       雖然人工智能的許多趨勢在很大程度上沒有受到全球**的影響，但2020年的AI投資更偏向于全球應對病毒性傳染中發揮重要作用的單位。制藥相關公司投資的激增就很好的說明了這一點。而對教育技術和游戲的投資增長，也與2020年病情隔離導致人們把更多時間花費在電腦前有直接關系。大量企業在電信、金融服務和汽車等行業穩步增加人工智能工具的應用。然而，大多數公司似乎不知道或不關心這項新技術帶來的風險。麥肯錫在一項研究中調查了企業對AI應用相關風險的認知，只有網絡安全風險受到了半數以上受訪者的關注。與人工智能相關的倫理問題，如隱私和公平，是當今人工智能研究領域**熱門的話題之一，然而這些問題并未引起企業的足夠重視。工廠管理人員管理管理制度

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