关键区域智能化管控及行为识别系统部署在入库线检测棚、整备区等关键区域，旨在通过AI深度学习和视频监控等技术，实现对入库线检测棚、整备区等关键区域的实时智能监控和报警。系统支持人员、设备、环境状态的监测以及违章行为、危险作业和区域安全等的识别，同时实现对设备异常状态和人员设备信息的统计。搭建了统一的信息化管理平台，支持多种监控设备的整合和数据的多维可视化，提供基本功能、报警联动、轮巡、录像、历史记录查询等功能，并具备多角色权限控制和组织架构管理，支持定制化的事件处置能力，以满足多级监管需求。
围绕检测棚、整备棚核心管控需求，构建多维度场景项点检测体系，涵盖人员作业监控、设备状态监控、装备穿戴检测、人员违规作业监控四大类核心检测内容。其中，人员作业监控包含上下道人员及工具材料检测、人员越界、人员入侵限界、安全防护设施状态检测等项点；设备状态监控覆盖探伤探头、探伤钢轨、尺寸开关罩、擦伤杆、受电弓相关部件、各类相机开关罩、检测单元电气柜、设备间门禁及动力环境等关键设备与环境的状态监测；装备穿戴检测重点实现安全帽、防护服、安全绳的穿戴合规性检测，确保作业人员防护到位。
人员作业监控功能，实现安全防护检查、上下道人员检测、人员入侵、越界、逗留、违规使用手机检测等行为的实时监测；设备状态监控功能，对各类设备的损坏、开关状态、运行异常等情况进行识别，避免设备故障影响检测工作准确性及机车运行安全；装备穿戴检测功能，通过算法自动识别人员防护用品穿戴情况，对未按规定穿戴的行为立即发出警报并通知相关人员。
模型采用分层多步骤的异动检测、特征匹配与几何对齐、局部区域特征比对、AI深度学习和视频监控等技术，结合级联式判断逻辑，全面保障检测的鲁棒性、准确性。
整备棚部分示例：
检测棚部分示例：
建立算法迭代训练机制，定期对系统运行过程中产生的事件数据进行分类整理，将错误数据返回训练模型进行重新标定、训练，并及时同步至算力服务器，保障AI算法模型的时效性与识别准确性。同时，确保软件与算法完全适配甲方现有硬件设备，支持跨操作系统部署，可兼容中标麒麟等国产操作系统，满足多平台部署与使用需求。
没有了
自主闭环的AI生产系统