视频监控与智能识别在机电车间安全监管中的应用

摘要：人工智能技术的飞速发展已成为推动各行各业创新的重要力量。利用布设好的高精度传感设备，并用深度学习算法可以对生产区域、重点设备以及人员操作行为实施实时感知。对地铁车间内复杂的电磁环境以及重型机械的布置情况加以合理的设计，可以改善运行状态的透明度。对视频流数据进行深层次分析可以准确找到潜在的风险，并且发出相应的反应信号。该种技术方案对于改善生产流程、约束违规行为、防止设备故障等各方面都有明显的技术优势，给车间运行的智能化转型赋予了切实可行的道路。

关键词：视频监控；智能识别；地铁；机电车间；运行监控

Abstract: The rapid advancement of artificial intelligence technology has become a pivotal force driving innovation across industries. By deploying high-precision sensing devices and employing deep learning algorithms, real-time monitoring of production areas, critical equipment, and personnel operations can be achieved. Rational design of complex electromagnetic environments within workshops and strategic placement of heavy machinery enhances operational transparency. In-depth analysis of video stream data enables precise identification of potential risks and triggers corresponding response signals. This technological solution demonstrates significant advantages in optimizing production processes, enforcing compliance protocols, and preventing equipment failures, providing a practical roadmap for intelligent transformation in workshop operations.

Keywords: Video surveillance; Intelligent recognition; Electromechanical workshop; Operational monitoring

随着地铁机电车间自动化程度越来越高，视频监控系统在机电车间安全防范中起到了举足轻重的作用。目前，常用的智能视频算法包括运动目标检测技术和人体识别技术。其中，目标检测技术是对多个运动目标的检测结果进行分析，并基于视频大数据系统的特点，构建相应背景模型的技术方法。在复杂的作业环境里，仅仅靠肉眼观察是不能发现瞬间出现的微小异常，并且对于海量的监控视频进行即时查阅也需要大量的精力。利用智能识别技术，用计算机视觉来对视频信号进行结构化的处理，把原来被动保存的影像转变为可以主动发出警报的数字信息。此种视频监控与智能识别解决方案的实施，有助于生产调度及巡检、生产控制及优化、质量检测与管理、设备运维与管理、安全管理、环保管理、能源管理、供应链管理及研发设计九大场景的进一步降本增效。

一、视频监控前端传感器的科学布置

前端摄像装置的选择以及点位的安排都会影响到图像数据是否可以使用。在机电车间内部，根据空间跨度和机械设备分布来选择分辨率达到3840×2160以上的采集单元，在20m范围内细微的动作也能清楚地看到。安装高度一般在离地 4.5m～6m 之间，形成俯视角度，减少大型构件的遮挡盲区。光照强度变化大的焊接或者金属加工区要配备120dB宽动态范围的设备，抑制强光干扰，提高阴影区域的细节表现力^[1]。传感器布置要遵照交叉覆盖准则，相邻的监控点位视野重叠率为15%左右，在人员或者车辆移动的时候可以达成无缝追踪的效果。对电动机、变压器等主要的旋转机构，应该加装支持360度连续旋转的云台，在接收到算法指令之后迅速锁定某个局部进行超清抓拍。前端传感器科学布置方案如表1所示。

表1 前端传感器科学布置方案

二、关键运行区域的智能识别技术集成

（一）违规操作行为的动态捕捉

根据机电车间内具体的作业流程，智能识别算法可以将岗位人员肢体动作进行骨架建模，再将结果同设定的标准工艺路径加以比较。当操作人员没有按照规定的顺序开启或者关闭电闸，在设备运行过程中把手伸入到危险包络线内时，系统就会立刻发现这种不正常的行为。利用建立的模型，可以求出人体各关节与静止件或者运动件之间的距离。一旦这个距离小于设定的0.5m阈值，系统前端就会立即触发报警装置。该种依靠视觉行为分析的方式，在不影响生产节奏的情况下，可以持续地对生产一线人员的动作规范加以约束，从而避免由于误操作造成的设备损坏风险，提高整个运行过程的合规性。

（二）关键设备运行状态的实时监测

机电车间内重型机床、输送带等设备运行时会产生微小的震动和温升，智能识别技术可以利用设备表面指示灯的状态、仪表指针的指向、关键部位的外观形态来进行判断。用图像差分法可以得到皮带跑偏、刀具磨损或者异物进入等视觉特征。对于变频器柜门是否关闭、操作杆是否复位这些静态逻辑，算法可以做定点轮巡。当检测到电机外壳的漆面出现异常变色或者渗油的时候，视觉系统会把图像特征提取出来变成数据信号，然后传递给后台平台，再由后台平台来判断是否存在超负荷运行的风险^[2]。非接触式监测手段可以在不加装额外物理传感器的情况下，利用现有的监控网络对设备运行状态进行深层次的感知，降低巡检人员的工作压力。

（三）进入限制区域的预警触发

在变配电房、高压试验台或者精密加工区等限制性区域周边可以设置虚拟的电子围栏边界。当智能识别模块检测到有非授权对象超过设定的像素警戒线的时候，系统就会自动进入跟踪模式。对目标特征进行分类可以区分出人员、搬运小车或者吊装构件，进而采取不同的反馈方式。对进入强磁场区域的未经许可人员，在识别成功的反应时间内不超过100ms，保证在风险出现之前发出警告。算法还能支持多目标并发检测，在复杂的光影环境下仍然可以保持较高的目标锁定精度。该种空间约束机制形成起一道无形的隔离屏障，在保证关键功能区正常运转的同时，改善了车间内物料流动和人员通行路线。

（四）环境参数与视觉数据的协同分析

车间内烟雾、水汽、杂散光都会影响到视频识别，从而导致识别准确度下降。利用多光谱成像技术可以对肉眼不能发现的早期异常进行识别。电气柜发生电气过热产生少量烟气的时候，专门的火焰烟雾识别模型就会从图像像素的扩散规律和漂移速度出发，剔除掉普通的灰尘造成的视觉干扰。系统把视频画面里的光强度信息同温度感应数据联系起来加以分析，一旦察觉到环境光强度发生突然变化或者出现电弧闪烁的迹象，就会立刻把该视频片段传送到监控终端。

三、监控数据处理与多维反馈响应

（一）视频流的实时解析与算法匹配

采集到的大量原始视频流要经过高性能处理单元的实时解析，才能得到有业务价值的特征向量。边缘计算节点对视频数据做初步的解压、过滤，只保留含有运动目标的帧序列以减轻骨干网络的传输压力。算法库中预先设置了各种机电场景下的逻辑算子，有目标定位、轨迹跟踪和状态判断等。用卷积神经网络扫描每一帧图像，可以很快地找到该场景所处的运行逻辑。对车间内频繁出现的作业动作进行大量的样本迭代训练之后，可以满足各种角度、各种光照条件下识别的要求。高效的监控数据处理过程使得监控信息产生后很快就能得出结论，满足了机电车间动态环境下的实时反馈要求。

（二）异常状况的逻辑判定与信息推送

当智能算法判断出当前画面出现偏离标准操作或者运行逻辑的状况的时候，就会进入分级响应环节^[3]。逻辑判别引擎把历史数据和当前状态结合起来，剔除由于光线变化或者背景晃动造成的干扰信号。确认异常之后，系统就会把相关的短视频、静态抓拍图以及识别出的异常类型编码，以局域网的形式实时传送到手持终端或者中控室的大屏上。如下表2所示，给出了前端采集设备各个监测维度的技术参数要求，这些参数直接影响到识别结果是否可靠。系统可以按照预先设定好的通信协议同车间的广播系统、警示灯带、动力切断装置等设备进行联动。在极短的时间内完成从发现到处置的闭环流程，最大限度地减少异常运行状态对整条生产线造成的不良影响，实现了由传统的人工监视向自动化逻辑判定的转变。

表2 前端采集与识别技术参数要求

（三）历史记录的深度挖掘与运行优化

本地服务器或者云端存储的长周期视频数据，是分析车间运行规律的重要资料。对历史视频识别出的结果做大数据聚类之后就会得到一些工序里经常出现的动作偏差或者设备运行的周期性波动。分析模型可以找到物料搬运的瓶颈点位，也可以找出人员操作习惯上的不合理之处。对月度或者季度的数据进行统计可以得到车间运行状态趋势图，发现潜在的机械疲劳周期或者作业效率衰减规律。基于视觉数据的挖掘分析，给车间生产流程的改善赋予了客观的事实根据，不是依靠主观推测。不断修正算法库中判定逻辑，可以使得监控系统更符合实际情况的生产工况，从而达到对运行效率的持续挖掘和动态调节。

（四）多终端交互界面的可视化展示

为了使监控结果更好地为生产运维服务，识别出的各种状态信息要通过多终端交互界面来展现。在车间调度室大屏幕上实景视频流和虚拟标注层叠加在一起，显示各个工位状态标记。当某一个设备出现运行预警的时候，画面就会自动弹出局部放大视图，并且高亮显示异常部位。移动终端接收的是轻量级的提示信息，流动操作人员可以马上知道周围环境的运行动态。可视化界面可以对某一目标的历史轨迹进行查询并一键回溯，简化了追溯的过程。利用三维建模技术和实时视频相结合的方式，在屏幕上可以创建出数字化的孪生场景，从而对整个机电车间的运行状态有宏观的掌握。

四、结语

机电车间采用视频监控加智能识别的方式，把生产现场细微的变化表现得更加清楚，进而对重要环节实行自动控制。科学的前端布局加上高效的算法处理，很好地减少了由于人为疏忽或者设备隐患引发的停机风险，保证了生产系统的稳定运行。对海量的视觉数据进行深度挖掘、可视化展现之后，可以给生产运行流程改进赋予精确的决策支撑，促使车间由传统的监管形式转向数字化运维模式。随着识别精度越来越高、硬件成本越来越低，该技术方案对于提高机电行业生产效率和运行合规性的作用会越来越大。

参考文献

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[3]唐敬文. 机电联调质量控制技术在自动化车间的应用研究[J].科技与创新,2024,(14):139-141.