在安全生产环境如何应用？

在企业的高危岗位，我们可以通过机器视觉以及其他技术，来实现设备自动化运维及设备联动等功能以实现代替人工的目的。

安全生产属于安全巡检范围，它主要包含厂区管理、安全生产、环境监控三个方面内容，以及在这些场景中对于人、车、设备等安全状态的检查，排查异常情况，及时解决问题和安全隐患。

传统安全巡检主要依靠人工，无论在巡检确定性、效率和及时性方面，都存在较为严重的问题：

1、人工员管理问题：巡检人员未按规定巡检，隐患未能及时上报，遗漏巡检点，纸质记录巡检情况；

2、巡检效率问题：受限检测点位、安全性服装等场景限制，导致人员巡检时需要更换工具及辅助设备，效率低；

3、及时性低：受限于安全人员数量以及厂区面积，无法做到安全隐患没有被及时发现，一旦发生问题如火灾等极端情况。

部分巡检开始使用固定和移动摄像头代替人工进行远程巡检，但整体智能化程度低，用于监管安全生产的摄像头和传感设备智能化程度较低，未能全面覆盖生产的主要风险点，能够采集到的生产数据有限，数据分析、监测预警等智能化应也尚未开展，不能很好地满足企业安全生产监管的需求。

5G+AI 视觉识别的智能安全巡检方式，通过现场高清设备进行采集，借助 5G 网络进行图像数据回传，通过深度学习训练 AI 模型，实时监控现场安全状态，从而实现对于现场的自动化安全巡检。针对人员管理、车辆管理、安全着装规范识别、生产机械安全监控、危险行为监测和环境监控 6 个大的场景，该方案都可以达到较高的准确率，消除人工巡检存在的隐患。

安全生产是一个非常典型的视频应用的场景，采用GPU加速是行业很成熟的解决方案，建议参考英伟达DeepStream框架去快速构建一个视频应用，代码和Demo都可以到NGC访问 https://docs.nvidia.com/metropolis/index.html