【百度智能云】智能工业巡检

基于百度多年的视觉技术的积累，集成各类摄像头、无人机、机器人、AI芯片及巡检场景模型，实现对工业生产领域生产作业、设备状态、人员安全的智能监控和实时预警，助力企业实现安全生产，提升监管效率

整体方案
工业厂区安全防范解决方案
获取厂区视频监控数据，实现对工业厂区安全监测，如：安全着装、人车跟踪管理、违规违纪监测

生产作业规范巡检解决方案
实现生产过程中违规作业、生产机械状态、生产环境监控

电力输变电领域专业巡检解决方案
获取电力机器人、端设备拍摄图像数据，实现输电线路通道可视化监控、电力本体缺陷检测、变电站设备、仪表及指示状态识别

细分领域方案

电力行业-通道可视化检测

电网高压线路环境监测十分重要，如果发生火情等问题后果将不堪设想。百度输电线路通道可视化检测解决方案，对施工机械、烟雾山火以及导地线异物等13类场景进行高效检测和高精度危害预警，极大程度降低安全隐患发生。模型可部署在边缘计算AI芯片中，实现了隐患识别任务在边缘节点内部处理闭环

电力行业-本体缺陷检测
电力本体缺陷检测采用机器人拍摄图像，人工进行检测方式。人工需要从几十万图像数据中逐一判定缺陷，且由于环境空旷，背景复杂，缺陷检测难度极高，不同缺陷需要不同的专家进行判定。百度电力本体缺陷检测解决方案，实现电力本体缺陷智能检测，有效降低人员工作强度，提升检测效率及准确率

电力行业-变电站仪表检测

变电站中仪表读数、电力设备开关状态识别、电力设备异物识别为常态化工作，目前主要依赖人工检测方式。百度通过深度学习技术实现各类仪表、开关、指示灯状态、异物等场景的智能识别，有效提升工作效率及识别准确率

汽车行业-整体组装工序规范性检测

汽车整装环节中工序较多，为了避免组装人员漏装零件或违规操作，导致生产质量问题，百度基于深度学习技术，对各工序动作是否违规进行智能检测，提高生产质量及生产效率

工业厂区-安全防范检测
工业车间及工地面积较大，环境嘈杂，人员作业存在安全隐患，保障人员安全至关重要。百度安全防范检测解决，实现了人员安全着装、危险区域、违规行为的实时检测及告警，针对超远景区域，也能精准捕捉，降低日常作业安全风险，提升监管力度

工业厂区-物料盘点
工业厂区经常需要对于现场物料进行盘点，通过人员手工盘点效率极低，耗时长，且统计数据不能实时记录在库存管理系统。百度基于无人机采集的图像结合深度学习技术实现物料的智能盘点，提升盘点效率高

方案架构

方案优势
适应各种生产环境
集成各种摄像头、无人机、机器人以及百度AI模型，适配工厂各种网络状况及使用环境

灵活定制模型
基于工业视觉平台模型库，针对工业生产中的各类特殊场景，灵活定制各种识别模型，适应各场景的多层次需求

算法能力领先
结合百度业界领先的深度学习算法能力，针对各细分场景打造效果最优的AI算法模型

端云协同一体化交付
基于工业视觉平台模型训练框架、多端多平台的高性能推理引擎、端云协同能力，模型支持在云、边、端软硬一体化的部署

客户案例

东方电子

东方电子是智能电网解决方案供应商，为各供电场所提供仪表读数、电力设备开关状态识别、电力设备异物识别等工作，目前主要依赖人工检测方式。由于机器人采集的图片数量加大，缺陷数据占比较低，检测工作强度较高，准确率无法保障。百度智能云通过深度学习技术助力东方电子完成各类仪表、开关、指示灯状态、异物等场景的智能识别，有效降低人员工作强度，并提高识别准确率

华南光电

基于百度AI计算机识别技术，进行视频处理及智能识别，将不规范着装及危险行为及时告警，为华南光电大大减少人力检查巡视成本，并且能够及时返现生产隐患，降低事故

一汽物流

通过无人机图像采集结合AI技术实现车位级车辆仓储盘点，精准统计车辆总数以及车位匹配情况，提升盘点效率高达15倍以上

国网山东电力

我国输电线路多部署在山区、荒郊野岭，当遇到雨雪、大雾等恶劣天气，长距离、大规模的巡检作业存在诸多安全隐患。对于电网高压线路，如果火情得不到及时控制，后果将不堪设想。百度智能云研发了输电线路通道隐患目标图像与视频智能检测系统，助力国网山东电力实现施工机械、烟雾山火以及导地线异物等隐患目标的高效检测和高精度危害预警。模型可部署在边缘计算AI芯片中，实现了隐患识别任务在边缘节点内部闭环，在高强度运算的同时提高了信息处理效率

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