【解决方案】化工园区巡检机器人AI算法整体解决方案

依托在智慧化工园区领域的AI技术积淀与工程实践经验，将巡检机器人与AI视觉分析、边缘计算、云端管理深度融合，针对化工园区易燃易爆、高危作业、设备密集的场景特点，打造移动化、智能化、全天候的巡检AI算法体系，实现园区人、机、环、管全维度的智能感知与预警，弥补固定监控的覆盖盲区，与原有视频智能识别系统形成互补，全面提升园区安全巡检的效率与精准度。方案遵循先进性、可靠性、开放性、实用性、安全性、经济性六大设计原则，充分利旧园区现有信息化资源，实现算法与巡检机器人的无缝适配、数据与智慧园区管理平台的互联互通。

一

系统架构

本方案延续视频智能识别系统的分层架构设计，并结合巡检机器人移动感知、实时分析、自主决策的特性，构建感知层、硬件层、算法层、应用层四层一体化系统架构，各层级协同联动，实现巡检数据的采集、分析、告警、应用全流程闭环，架构整体兼容园区原有系统，可无缝接入智慧化工园区管理平台。

感知层

作为巡检机器人的“感知触角”，集成多模态采集设备，突破固定监控的空间限制，实现移动化全域数据采集，为AI算法提供精准、实时的数据源，采集数据类型包含视频流、图片流、环境传感数据三大类：

◈ 视觉采集设备：搭载1080P~2K高清IPC、热成像相机、球机，覆盖巡检机器人行进路线的全视角视觉采集，支持逆光、低照度等化工园区复杂光照环境下的清晰拍摄；

◈ 环境传感设备：集成有毒有害气体传感器、温湿度传感器、压力传感器，同步采集巡检区域的环境数据，与视觉分析数据形成互补；

◈ 定位与运动感知设备：搭载GPS/北斗定位、激光雷达、陀螺仪，实现机器人自身定位与行进路线感知，保障视觉采集的场景稳定性。

硬件层

作为AI算法的“运算载体”，采用机器人端边缘计算+园区端云端算力的双层硬件架构，兼顾实时性与大数据处理能力，充分利旧园区原有硬件资源，降低建设成本：

◈ 机器人端边缘硬件：内置AIBOX智能分析盒，作为边缘计算核心，直接承载轻量化AI算法，实现视频流、图片流的本地实时分析，毫秒级输出告警结果，满足巡检机器人移动过程中的实时决策需求；

◈ 园区端云端硬件：复用园区现有智能分析服务器，接收多台巡检机器人上传的分析数据、原始数据，进行大数据分析、算法模型迭代、巡检数据存储与回溯，同时支持对机器人端算法的远程配置与更新。

算法层

作为整个系统的“核心大脑”，基于深度学习技术，融合计算机视觉、环境数据融合分析、行为识别三大技术方向，构建模块化算法体系，算法层与硬件层灵活适配，可根据巡检场景需求进行动态加载与切换，分为基础算法模块与场景化算法模块，其中基础算法为场景化算法提供技术支撑，场景化算法针对化工园区巡检痛点实现精准识别。

应用层

作为算法成果的“落地载体”，实现与智慧化工园区管理平台的无缝对接，同时支持机器人端本地告警，形成“本地预警+平台管控”的双重应用体系：

◈ 机器人端本地应用：实现实时告警提示（声光报警）、巡检路线调整、紧急制动等自主决策功能，快速响应现场异常；

◈ 园区平台端应用：将巡检机器人的告警数据、巡检轨迹、设备状态、环境数据同步至智慧化工园区管理平台，纳入园区智慧安全板块，实现巡检数据的可视化展示、隐患一键上报、工单自动派发、巡检记录全流程追溯，与园区固定监控的分析数据形成全域数据融合，为园区管理决策提供完整数据支撑。

二

部署架构

部署架构遵循边缘优先、云边协同、全域互联的原则，结合化工园区的物理布局（如生产区、罐区、仓储区、消防通道、周界等）与现有信息化架构，采用机器人端边缘部署+园区边缘节点部署+云端集中部署的三级部署模式，同时兼容园区原有视频监控系统的RTSP、GB/T-28181等协议，实现巡检机器人与园区现有系统的无感知融合，部署架构简单、扩展性强，可根据园区规模灵活增减巡检机器人数目。

机器人端边缘部署

每台巡检机器人内置AIBOX智能分析盒，作为独立的边缘计算节点，完成本地采数、本地分析、本地告警、数据轻量上传：

◈ 机器人行进过程中，由视觉、传感设备实时采集数据，通过本地AIBOX智能分析盒拉取视频流/图片流，加载对应场景化AI算法进行实时分析；

◈ 识别到异常后，机器人端立即触发声光告警，同时将告警结果、异常截图/短视频、定位信息通过无线网络（5G/工业WiFi）轻量上传至园区边缘节点与云端平台；

◈ 机器人端本地存储轻量化巡检数据，满足现场快速回溯需求，同时支持算法的本地配置与更新。

园区边缘节点部署

在化工园区各功能分区（如生产区、罐区、仓储区）部署边缘汇聚节点，复用园区现有AIBOX智能分析盒与视频共享平台，实现区域内巡检机器人数据的汇聚、转发、本地备份：

◈ 接收区域内多台巡检机器人上传的告警数据与原始数据，进行本地短期存储，避免云端网络波动导致的数据丢失；

◈ 通过RTSP协议将巡检机器人的实时视频流转发至园区视频监控平台，实现巡检机器人视频与固定监控视频的统一查看；

◈ 将区域内告警数据汇总后，通过Restful接口统一推送至云端智慧化工园区管理平台，提升数据传输效率。

云端集中部署

在园区数据中心部署智能分析服务器+智慧化工园区管理平台，作为整个巡检机器人AI算法系统的算力核心、数据中心、管理核心：

◈ 算力支撑：承载复杂AI算法模型的训练与迭代，根据园区巡检场景的实际数据，持续优化算法识别精度；同时为机器人端边缘算法提供远程更新与配置服务；

◈ 数据管理：接收所有巡检机器人与边缘节点上传的全量数据，进行长期存储、大数据分析，形成巡检数据报表、异常趋势分析，为园区安全管理提供数据支撑；

◈ 平台管控：将巡检机器人的告警数据、巡检轨迹、设备状态纳入智慧化工园区管理平台的智能巡检模块，实现巡检任务的远程下发、巡检机器人的集中调度、隐患的闭环管理，与园区原有固定监控的分析数据形成全域数据融合，打造“固定+移动”的全域智能巡检体系。

协议与互联兼容

全面兼容园区原有信息化系统的协议标准，实现无感知对接：

◈ 视频流传输：支持RTSP协议，实现巡检机器人视频流与园区现有IPC、球机、视频监控平台的互联互通；

◈ 平台对接：支持Restful接口，实现告警数据与智慧化工园区管理平台的无缝上传；

◈ 设备互联：支持GB/T-28181协议，可将巡检机器人纳入园区现有视频资源管理体系，实现统一管控。

三

核心算法清单

AI算法体系基于成熟的深度学习技术，结合化工园区巡检机器人的移动化、多场景、高实时性需求，打造轻量化、高精度、模块化的核心算法清单，算法分为人员行为规范算法、消防安全算法、设备状态检测算法、环境异常分析算法、园区场景管理算法五大类，所有算法均经过化工园区项目案例验证，识别精度高、响应速度快，可根据巡检机器人的巡检场景（如生产区巡检、罐区巡检、周界巡检）进行动态加载与组合。

01 人员行为规范算法

算法名称	功能说明	适配场景	核心技术指标
安全帽检测算法	识别巡检区域内人员是否佩戴安全帽，支持红、白、黄、蓝、橙、黑6种颜色安全帽识别，未佩戴则触发告警	生产区、施工区、罐区等人员作业区域	1080P下整人像素≥95*285，识别精度≥98%
工作服检测算法	识别巡检区域内人员是否穿着指定工作服，支持自定义工作服样本库，未穿着则触发告警	全园区人员作业区域	1080P下整人像素≥95*285，支持正面/侧面/背面识别
防护服检测算法	识别巡检区域内人员是否按要求穿着防护服、佩戴防护面罩/手套，未按要求则触发告警	高危作业区、有毒有害区域	场景无遮挡时识别精度≥97%
口罩检测算法	识别巡检区域内人员是否佩戴蓝色口罩，未佩戴则触发告警	封闭作业区、人员密集区	1080P下人员头肩像素≥80*80，识别精度≥98%
抽烟检测算法	识别巡检区域内人员的抽烟行为，发现则触发告警	全园区禁烟区域	1080P下头肩像素≥80*80，识别精度≥96%
打电话检测算法	识别巡检区域内人员的打电话行为，发现则触发告警	设备操作区、高危作业区	1080P下头肩像素≥60*60，识别精度≥95%
危险区域越界检测算法	对园区预设危险区域进行动态监测，识别人员进入/离开危险区域的行为，触发告警	罐区、易燃易爆区、高压区	1080P下人像像素≥100*100，支持无方向报警
睡岗/离岗检测算法	识别巡检区域内值岗人员的睡岗、离岗行为，发现则触发告警	岗亭、设备操作岗、监控室	场景固定、干扰少时识别精度≥98%

02 消防安全算法

算法名称	功能说明	适配场景	核心技术指标
烟火检测算法	实时识别巡检区域内的烟雾、火焰，支持普通火焰与打火机火焰识别，发现则触发告警	生产区、罐区、仓储区、消防通道	1080P下普通火焰像素≥100*100，打火机火焰宽度≥30像素，识别精度≥95%
消防通道阻塞检测算法	识别巡检区域内消防通道是否被物品、车辆占用，发现阻塞则触发告警	全园区消防通道、安全出口	场景干净无干扰时识别精度≥97%
消防设施遗失检测算法	识别巡检区域内消防柜、灭火器、消防沙等消防设施是否遗失，发现则触发告警	全园区消防设施布置点	消防设施与背景对比度大时识别精度≥98%
异常高温检测算法	结合热成像相机，识别巡检区域内的异常高温点，超出预设阈值则触发告警	罐区、设备运行区、管道区	热成像相机测温精度±2℃，高温点识别响应时间≤1s

03 设备状态检测算法

算法名称	功能说明	适配场景	核心技术指标
设备跑冒滴漏检测算法	识别储罐、管道、阀门等设备的液体泄漏、气体泄漏现象，发现则触发告警	罐区、管道区、设备运行区	泄漏点与背景对比度大时识别精度≥95%
设备异常运行检测算法	识别设备是否处于异常运行状态（如停机、异响、部件脱落），结合视觉与传感数据综合判断	生产区核心设备、电机房	设备特征清晰时识别精度≥96%
储罐液位异常检测算法	结合视觉与液位传感数据，识别储罐液位是否超出预设上下限，异常则触发告警	罐区各类储罐	液位识别精度±5cm，响应时间≤2s
管道阀门状态检测算法	识别管道阀门的开关状态是否与预设一致，异常则触发告警	全园区管道阀门节点	阀门特征清晰时识别精度≥98%

04 环境异常分析算法

算法名称	功能说明	适配场景	核心技术指标
有毒有害气体超标分析算法	融合气体传感器数据与视觉分析，识别有毒有害气体浓度是否超标，超标则触发告警	罐区、有毒有害作业区、仓储区	传感器数据采集频率1次/秒，超标告警响应时间≤1s
温湿度异常分析算法	融合温湿度传感器数据与视觉分析，识别巡检区域温湿度是否超出预设阈值，异常则触发告警	生产区、仓储区、设备运行区	温湿度采集精度±1℃/±5%RH，异常识别响应时间≤1s
积水/积油检测算法	识别巡检区域内的地面积水、积油现象，发现则触发告警，防范滑倒、火灾风险	生产区、仓库、通道区域	积水/积油面积≥0.5㎡时识别精度≥95%

05 园区场景管理算法

算法名称	功能说明	适配场景	核心技术指标
陌生人员徘徊告警算法	识别巡检区域内的陌生人员，若存在长时间逗留（可自定义时长）则触发告警	园区周界、核心生产区、罐区	1080P下人像像素≥100*100，徘徊识别时长可自定义（10s~300s）
人车分离检测算法	识别叉车区域进人、行人区域进车的违规行为，发现则触发告警	生产区、仓储区的人车分离区域	叉车与人员特征清晰时识别精度≥97%
车辆白名单识别算法	识别巡检区域内的车辆是否为园区白名单车辆，非白名单车辆则触发告警	园区核心生产区、罐区等禁行区域	车牌识别精度≥99%，支持无牌车辆识别
周界翻越检测算法	识别园区周界的人员翻越、攀爬行为，发现则触发告警	园区物理周界、围栏区域	1080P下人像像素≥100*100，识别精度≥96%（光线良好时）

四

方案核心优势

云边协同，实时高效

机器人端AIBOX实现本地边缘分析，毫秒级响应现场异常，云端实现大数据处理与算法迭代，兼顾实时性与规模化管理，满足巡检机器人移动化巡检的核心需求；

算法复用，精准可靠

基于成熟的化工园区AI算法体系，所有算法均经过项目案例验证，识别精度高、抗干扰能力强，适配化工园区复杂的作业环境；

利旧兼容，成本可控

充分复用园区现有AIBOX智能分析盒、智能分析服务器、智慧化工园区管理平台等硬件与软件资源，无需大规模新建，降低项目建设成本与周期；

全域融合，无缝对接

与园区原有固定视频监控系统、人员车辆管理系统、智慧安全管理系统无缝对接，形成“固定+移动”的全域智能巡检体系，实现数据融合、管理融合；

模块化设计，灵活扩展

算法采用模块化设计，可根据巡检机器人的不同巡检场景进行动态加载与组合，同时支持机器人数量的灵活增减，适配不同规模化工园区的需求。

五

建设成效

实现巡检全域覆盖

突破固定监控的空间限制，实现化工园区生产区、罐区、周界、消防通道等全域区域的移动化智能巡检，做到“无盲区、无死角”；

提升巡检效率与精度

替代人工重复性巡检，实现7*24小时全天候巡检，AI算法精准识别各类安全隐患，响应速度快、识别精度高，有效降低人工巡检的漏检、误检率；

实现减员增效与安全升级

减少人工高危区域巡检的频次，降低人员作业风险，同时提升巡检效率，优化园区人员队伍结构，节约巡检成本；

打造全域数据融合体系

将巡检机器人的移动化数据与园区固定监控的静态数据融合，实现园区人、机、环、管全维度的数据汇聚，为园区安全管理与决策提供完整、精准的数据支撑；

推动园区巡检模式创新

通过AI算法与巡检机器人的深度融合，打造“数据驱动、人机协同、移动智能”的化工园区巡检新模式，实现园区安全管理的智能化、精细化、高效化。

信息来源｜本文由中天飞创提供技术支持，转载请注明出处，谢谢！