火力发电厂的运营安全是至关重要的。政府制定了一系列安全监管政策，要求企业采取措施确保工人和公众的安全。AI视觉监管平台可以通过监测火力发电厂的设备运行状态、检测潜在的安全风险和人员不安全行为，帮助提前采取措施以确保安全生产管理。 当前在火力发电厂进行监控，单一摄像头装置不具备实时安全预警的功能，一旦发生异常情况不能做到及时告警和信息推送，存在国有资产损失和作业人员生命安全风险。

摄像头厂商不统一

摄像头厂商不统一，各自都有监控平台，无法集中进行监管，各首的视频监控平台无法互通，导致无法集中进行管理和规范。

Ai 识别跟摄像头已经绑死在一起
摄像头天厂的Ai 能力都与摄像头行程强绑定，需要新增Ai 能力，需要拆除之前的，重新购置新的Ai摄像头，造成之前的投资浪费。

不同场景不同时段Ai 识别无法灵活配置
针对不同场景，不筒时段的情况下，摄像头所监的重点作亚不一样，无法在后台进行灵活配置，导致同一个场景下需要多装一倍摄像头，来进行监管，增加投资成本。

1）摄像头：基于现有已架设完成的摄像头实现设备利旧（如摄像头像素达不到AI识别要求，建议更换摄像头）
2）服务器：推荐如下清单。

应用行业
火力发电厂
方案功能

1、通过原有摄像头GB28181,RTSP协议等获取实时视频流，无需更换摄像头，按摄像头利旧，降低运营成本；
2、针对不同区域的摄像头，完成不同的算法配置，操作人员无需算法能力，即可实现不同场景的监管全覆盖；
3、系统自动储存，追湖方便，数据可视化，智能报表统计，每日数据分析。

方案效果
构建基于Ai技术的智慧视频分析平台，可逐步实现智能化，针对安全事故等隐患进行有效监控预警，降低违规行为发生率，节省人工监管成本。

基于领先的AI算法，通过全感知设备接入实现多模态综合预警；云边端多形态交付、打通应用-训练闭环。

场景痛点
1、实时监控范围过广，监控范围需遍布工厂各处。
2、管理效率低，人力成本高，效率低，智能自动化程度低。
方案功能
1、通过深度学习算法，采集监控范围内工厂的日常数据。

2、构建数据分析模型，及时回传各系统监控监测数据进行分析反馈响应，并生成全量日志，提供打通全渠道数据的接口。

3、监控连锁厂区实时数据，基于数据分析问题，以便更加科学地指导监督报警，持续提升连锁厂区管理效率。
解决方案
1、实现全部摄像头的利旧，模块的统一。
2、整个厂区的智能化。
3、打造全链条。