钢铁行业事故多发，安全生产形势严峻，常常因人为或环境因素引发安全事故，造成生命及财产损失。传统的安全监管模式，不能及时、有效地排查隐患、控制风险，监管手段的信息化、数字化及智慧化升级，是防患于未然、提升安全监管效能的重要举措。经过详细调研和深度沟通，钢铁安全管理中存在主要痛点如下：
钢铁企业施工作业频率高，其中临时动火作业、高空作业、受限空间作业等，由于时间、地点不固定，作业通常由承包商人员实施，人员素质不齐，管理难度大。
钢铁行业通用流程作业频繁，作业申请、审查、许可、监护、验收，完全依靠现场安全员管理，无法做到对作业面的全面监控，对不安全行为的实时发现，对风险隐患的及时处理。
钢铁企业仓储数量较多，面积大，对人员不安全行为及环境不安全状态的监管难度较大。目前监控系统的作用仍然以抽查调用、事后追溯为主，缺少智能化手段进行7×24的实时监控。
通过对钢铁行业智能安全生产需求的了解，结合钢铁智能安全管理场景化解决方案特点，系统设计遵循如下原则：
以5G、云、人工智能、计算机视觉、深度学习与行业知识图谱为核心技术支撑，通过大量实地考察和数据论证，与企业客户多次沟通交流，“智能安全监控”场景化解决方案能够满足企业上中下产业链40个以上安全生产场景的全域智慧化管理，适用范围广泛。
方案通过建设AI的智能安检系统，充分利用传统机器视觉在图像处理、可量化方面的优势，及深度学习在泛化能力、知识库方面的特长，围绕“人、设备、环境、作业流程”监管四要素，推出了100多种AI算法，并创新研发出基于人-物关系、序列动作、零/小样本识别及异常检测等先进算法技术，有效提高了算法识别准确率，降低了人员成本，提高了管理效率，减少安全隐患，整体产能成倍提升。
该方案已成功应用于多个世界500强集团与中国宝武集团。例如，该方案在宝武集团某碳材料企业落地应用后，实现了安全生产的全流程数字化闭环监护，大大提升了企业安全本质水平。
国务院安委会《全国安全生产专项整治三年行动计划》
《安全生产法》
《国家智能制造标准体系建设指南》
《钢铁行业安全生产信息化平台总体要求》
通过人工智能技术，赋能现有视频监控设备，打造覆盖钢铁行业施工安全、作业安全、人员行为安全、环境安全的AI视觉智慧安全监测系统。
以计算机视觉、深度学习、知识图谱、等人工智能技术为生产力工具，以主动安全管理、科学生产管理、智能决策管理为抓手，
赋能钢铁行业数字化、信息化、智能化水平提升，助力钢铁企业安全、长效、稳健发展。
在原有自动化设备、信息化系统及管理平台的基础之上，通过技术改造、新建项目相继完成了多项涉及智慧矿井建设的内容。
智慧煤矿安全解决方案 智慧钢铁安全解决方案 智慧化工安全解决方案
系统上线至今，未发生安全事故
实时数据分析，提前预报警，避免发生事故
次年增购150%，第三年增购预计400%
海量场景数据用于模型训练，融汇深度学习模型
该客户在其码头进行日常作业时，现有人工巡检方式灵活性差，巡检间隔周期长，存在一定安全隐患。
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实时数据分析，提前预报警，避免发生事故
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该客户在其码头进行日常作业时，现有人工巡检方式灵活性差，巡检间隔周期长，存在一定安全隐患。
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系统上线至今，未发生安全事故
实时数据分析，提前预报警，避免发生事故
次年增购150%，第三年增购预计400%
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