项目背景：随着电力行业安全生产要求的不断提高，传统依赖人工巡查和安全监督的电厂管理模式面临严峻挑战，尤其在以下方面存在显著痛点：

1.监控响应慢

电厂设备繁多、场景复杂，传统人工监控无法实时处理海量数据，设备异常难以及时发现，延误故障处置。

2.分析能力弱

人工分析受经验与精力制约，判断标准不一，现有系统缺乏智能分析技术，异常识别漏判频发。

3.预警滞后

电厂生产流程环环相扣，传统监控从异常发生到人工上报存在时间差，难以控制安全风险，威胁稳定运行。

针对上述痛点，我们为电厂部署了一套基于深度学习算法的AI视觉智能识别系统，核心功能模块包括：

结语

本次在某电厂的AI视觉智能安防系统实践，成功部署火焰识别、烟雾识别、区域入侵、看手机识别、未戴安全帽识别、未穿工服识别等算法深度融入电厂的核心安全管控场景。系统运行稳定可靠，有效解决了电厂在全方位风险监控、重点区域防护、关键岗位监督和人员行为规范等方面的痛点，切实提升电厂的本质安全水平和智能化管理能力。