基于iNeuOS_Vision视觉分析的生产操作规范实时识别监测及预警系统

目录

1. 概述... 1

2. 应用案例介绍... 1

2.1 数据标注... 1

2.2 数据管理... 2

2.3 模型训练... 3

2.4 模型管理... 4

2.5 模型部署... 5

2.6 识别预警... 5

3.总结... 6 

1. 概述

       iNeuOS_Vision 是面向工业现场的视觉分析系统，围绕数据标注、数据管理、模型训练、模型管理、模型部署、实时识别和告警管理形成闭环应用。

       系统可以私有化部署，快速建设机器视觉应用。对于已有工业摄像头、视频服务器和工控网络的现场，平台可以直接复用现有视频资源，降低新增硬件投入和实施周期。

       基于 iNeuOS_Vision 构建的生产操作规范实时识别监测及预警能力，重点解决生产过程中人员按规范动作执行、存在违规操作、需要即时提醒等问题。系统通过对工位视频流进行持续分析，对关键动作、姿态、区域进入、作业顺序等内容进行识别，把识别结果转化为可记录、可追溯、可联动的现场事件。

       与传统依赖人工巡检和事后抽查的方式相比，该系统具备持续在线、识别响应快、过程留痕完整、可与业务系统联动等特点。

       可以独立部署，也可以与 iNeuOS 工业互联网平台集成，将识别结果同步到数据点、告警日志、组态画面或业务流程中。

2. 应用案例介绍

2.1 数据标注

       在生产操作规范识别场景中，矩形框标注适用于人员、工具、工装、区域等目标识别，关键点标注适用于抬手、弯腰、伸臂、取放件、装配姿态等动作分析。两种方式可以组合使用，使模型既能识别看到了什么，也能判断动作是否规范。

图1 实时监测图片中的动作矩形框标注

图2 实时监测图片中的动作关键点标注

2.2 数据管理

       完成标注后，支持导出形成标准化数据资产。这样不仅方便本次模型训练使用，也便于后续迭代优化、跨产线复用和多场景扩展。

       随着样本规模不断增加，企业可以逐步建立面向工序、设备、岗位和风险点的视觉数据体系，为后续模型升级和新场景上线提供支撑。

图3 标注数据统一管理与导出

2.3 模型训练

       基于已经标注的数据集创建训练任务，配置任务类型、训练轮次、图像尺寸和硬件资源后即可启动训练。

       训练过程可结合现场样本持续优化，使模型逐步适应不同车间光照、角度、遮挡、人员着装和设备背景等复杂工业条件。通过不断补充异常样本和边界样本，模型的准确率、稳定性和鲁棒性能够持续提升，适合长期运行在真实生产环境中。

图4 创建训练任务 

图5 启动模型训练

2.4 模型管理

       对模型进行统一管理，包括模型名称、版本、任务类型、来源和文件等信息。这样能够保证不同车间、不同工位、不同工序使用的模型清晰可控。

       对于生产操作规范实时识别项目，企业可以围绕哪个岗位使用了哪个版本模型、模型效果如何、何时需要升级建立明确机制，使视觉应用具备持续运营能力。

图6 训练后模型统一管理

2.5 模型部署

       模型测试后，即可部署到生产现场。平台支持新建视频接入任务，对接 RTSP、RTMP、HTTP 视频流或本地摄像头，将训练好的模型直接应用到实时画面分析中。对于已经铺设监控网络的企业，无需大规模改造前端采集设备，即可快速完成部署。

       对于不同产线和不同作业区域，也可以按需配置识别任务、分析区域和告警规则，满足复杂工业场景下的定制化实施要求。

图7 视频接入与模型部署

2.6 识别预警

       当实时视频中识别到不规范操作或风险动作时，会立即生成识别结果和告警事件，并记录告警时间、告警级别、告警描述及现场图片。管理人员可以通过告警日志快速查看异常发生过程，实现从事后发现向实时提醒的管理转变。

       告警机制可以用于提醒作业人员及时纠正动作，可以用于班组考核、质量追溯和安全复盘，进一步形成闭环管理，提高生产现场对违规行为和异常动作的响应效率。

图8 告警日志与预警留痕

3.总结

       基于 iNeuOS_Vision 的生产操作规范实时识别监测及预警系统，兼顾了易部署、易使用和易扩展的特点。系统支持私有化部署，企业可在本地网络中独立运行，保障数据安全和使用自主性。

       面向工业现场的复杂环境，平台能够根据不同行业、不同工序、不同岗位要求进行定制化建设，既可以处理通用的安全与规范动作识别，也可以针对企业自身标准形成专用模型和告警策略。

       同时，系统可充分利旧企业现有摄像头和视频网络资源，在较低新增投入下实现现场视觉分析能力升级。

参考文章

（1）硬件网关：https://mp.weixin.qq.com/s/iKMqn62YIhBlXjGtY2wKXQ。

（2）物联网（IOT）：https://mp.weixin.qq.com/s/5u4L8fItaFpIbVYOlxbmGg。

（3）视觉分析（Vision）：https://mp.weixin.qq.com/s/SiiuXTTGplTAERRYyCmGCQ。

（4）大模型智库（AiMind）：https://mp.weixin.qq.com/s/SH_q2k_zbQ-pcd05zj86-g。

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