本项目旨在开发一套基于计算机视觉和深度学习技术的智能化系统，用于自动识别工业现场（如化工厂、油气管道、电站等）中阀门的潜在安全隐患。系统通过部署在现场的摄像头（固定式或巡检机器人搭载）采集阀门图像/视频，利用AI模型自动检测、定位阀门，并对其存在的各类隐患进行精确分类和严重程度评估，从而实现从“被动响应”到“主动预警”的转变，保障生产安全。

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• 识别精度：

  • 阀门检测准确率（mAP） > 98%。

  • 关键隐患识别准确率 > 95%。

  • 误报率（False Positive Rate） < 5%。

• 性能与实时性：

  • 单张图片分析时间 < 1秒（用于图片巡检）。

  • 视频流分析的延迟 < 3秒（用于实时监控）。

• 鲁棒性：​ 系统需能适应复杂的工业现场环境，如光照变化、雨雪天气、部分遮挡等。

• 可扩展性：​ 采用模块化设计，便于后续增加新的隐患识别类型或接入新的算法模型。

• 安全性：​ 数据传输与存储加密，具备严格的用户权限管理体系。

5. 技术架构与实现路径

• 算法选型：

  • 检测模型：​ 采用轻量化的YOLOv8/v9等模型，平衡速度与精度。

  • 分类模型：​ 采用ResNet, Vision Transformer等 backbone 网络进行细粒度图像分类。

  • 分割模型：​ （可选）对于泄漏、锈蚀区域，可采用语义分割模型（如U-Net）进行像素级定位，更精确评估面积。

• 数据 pipeline：

  • 数据采集与标注：​ 收集大量现场阀门图像，由专业人员对隐患进行精细标注，构建高质量数据集。

  • 模型训练与优化：​ 使用PyTorch/TensorFlow框架，并进行模型剪枝、量化等优化，便于部署。

• 系统部署：

  • 云边端协同：

    • 边缘端：​ 在厂区边缘服务器部署模型，负责实时视频分析，降低带宽需求。

    • 云端：​ 负责模型迭代训练、数据存储、宏观分析和报警推送。

• 核心软件系统：​ 包含模型、前端界面和后端服务的完整可部署套件。

• 模型文件：​ 训练好的高性能AI模型。

• 技术文档：​ 系统架构说明、API接口文档、安装部署手册、用户操作手册。