一是優(yōu)化數(shù)據集質量，提升模型訓練上限。工業(yè)場景下的數(shù)據具有作業(yè)環(huán)境復雜、攝像機部署不規(guī)則、實際應用精度要求高等特點。項目在不同角度(遠、近)、時間(早、中、晚)、地域(室內、室外、屋頂)、環(huán)境(晴天、陰天、雨雪天)等條件下采集圖像數(shù)據，并通過幾何變換、色彩變換、添加噪聲、裁剪和拼接等技術進行數(shù)據增強處理，提升數(shù)據可用度。
 

　　二是打造預警平臺，提前發(fā)現(xiàn)潛在隱患。遵從“按需歸集、應歸盡歸”的數(shù)據治理原則，基于工業(yè)領域視覺數(shù)據以及基礎工業(yè)控制數(shù)據，結合生產安全的實際業(yè)務需求，設計研發(fā)了預警平臺，提供告警展示、去重、過濾、聚合等功能應用，支持通過大數(shù)據分析挖掘數(shù)據間的關聯(lián)性和潛在規(guī)律，確保提前發(fā)現(xiàn)潛在安全風險隱患。
 

　　三是建立完善的安全治理機制，保障數(shù)據安全。首先，從企業(yè)自身業(yè)務管理特點、數(shù)據安全管理集成要求等方面出發(fā)，針對收集、存儲、使用、共享、傳輸、銷毀等各環(huán)節(jié)制定了安全管理規(guī)范，確保數(shù)據處理活動的合規(guī)性；其次，預警數(shù)據分類分級管理，針對不同等級和類別的數(shù)據，制定相應的安全保護措施和訪問控制策略；最后，通過一系列技術手段確保采集的數(shù)據安全流通使用，例如，數(shù)據傳輸過程中使用加密協(xié)議，數(shù)據存儲過程中對數(shù)據進行加密保護，建立數(shù)據定期備份和恢復機制等。
 

　　四是及時發(fā)現(xiàn)潛在安全隱患，實現(xiàn)實時監(jiān)測與快速響應。項目通過事前預警，增強企業(yè)風險防控能力，提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，預防事故的發(fā)生。利用AI算法對圖像和數(shù)據進行深度分析，替代傳統(tǒng)大量的人工監(jiān)視工作，實現(xiàn)人力資源優(yōu)化配置，降低人力成本。同時，在企業(yè)生產作業(yè)的各個區(qū)域開展智能分析，對人員的不安全行為進行量化統(tǒng)計，及時發(fā)現(xiàn)安全管理的薄弱環(huán)節(jié)。例如，個別站點存在不正確佩戴安全帽月均20起，高風險監(jiān)視崗位離崗15起，不按規(guī)范順序操作10起等，有效杜絕了傳統(tǒng)監(jiān)管漏洞，避免直接經濟損失上百億元。
 

　　五是持續(xù)多元化、高質量采集和優(yōu)化數(shù)據。項目圍繞企業(yè)生產安全管理要素中涉及的“人、機、物、法、環(huán)”數(shù)據全方位進行采集和智能治理，通過人工智能等技術優(yōu)化業(yè)務流程，基于客戶價值定位，設定長期的發(fā)展目標和戰(zhàn)略方向，進一步增強數(shù)據應用與客戶之間的粘性，提升客戶的忠誠度和滿意度。