视频分析技术在钢铁生产企业火灾隐患检测中的应用
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摘 要：钢铁制造业的生产活动，具有较高的火灾风险。文章介绍了一种基于深度学习的火灾隐患预警系统，包括火苗和灭火设备识别、人物域联合定位和人员抽烟分析的功能模块。通过与人工管理相配合，及时检测火灾风险，提前预警。该系统可以作为管理者的辅助工具配合使用，使得管理效果最优化。
关键词：视频分析;火灾预警;安全管理
随着科技的进步和经济的发展，钢铁冶金企业的生产规模越来越大，钢铁产量和质量逐年提高。生产规模的扩大也放大了安全风险，使得安全工作愈发重要，稍有不慎就容易导致严重的经济损失甚至人身伤害。钢铁制造业作业区域环境复杂、工艺流程复杂，常常伴有高温、高压，同时，在生产和加工的过程中，大量使用易燃、易爆的物品或气体，导致了钢铁生产行业火灾事故高损失和多发性的特点。
为了最大限度地杜绝火灾安全隐患，需要对重点区域进行防火。不同于普通室内火灾监控技术，钢铁制造业作业活动的火灾隐患检测，具有作业区域环境复杂的特点，各种因素的影响为实时监控带来了困难。随着计算机技术的发展和图像识别技术的广泛普及，通过视频分析技术智能地进行火情监控将是未来火灾预警的重要手段。
当前，基于深度学习的人工智能图像识别技术，已经在安防、医疗、生产管理等各个行业展开应用。得益于机器学习算法的发展和硬件设备计算能力的不断提高，如今，可以通过人工智能进行图像的识别分析和异常行为判断。因此，本文采用基于深度学习的视频分析技术，协助钢铁行业生产现场的火灾防范。在减轻管理人员负担的同时，提高监管效率，覆盖人力监管的盲区和死角。在火灾隐患出现的第一时间杜绝，对潜在的危险进行提早发现、提早警报、提早指示，将生产中的危险因素降至最低。
1 视频分析安全管理系统功能模块
本文中将系统分成3个模块介绍，对现场生产的关键环节和关键行为进行火灾风险管控，分别是火苗和灭火设备识别模块、人物域联合定位模块、人员抽烟分析模块。这几个功能模块覆盖了生产安全监控的最主要环节，其有机结合可以高效地杜绝监护死角，从操作开始、操作进行到操作完成结束，全方面地进行视频安全分析。
1.1 火苗和灭火设备识别模块
钢铁生产...
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