一、 方案概述

我们不追求技术的先进性，而是充分贴合能源电力在设备运行、运检作业、灾害监测等方面的场景，创新安全监测手段，并持续开展模型构建以及安全管控策略库建设，利用AI决策脑实现智能化判断，目前我们已经构建了面向水电、光伏、风电三大关键场景的200多模型库，制定了超过50+的场景策略库。同时，通过系统的AI策略决策脑，真正解决AI在真实环境下受限问题，误报高、准确度低等问题，实现AI从问题识别到报警的管理需求。帮助能源行业用户让AI真的实现能用、好用、开箱即用。

二、 平台架构

平台整体架构1+2+N组成。其中的1是一个安全管控的工业互联网平台，由三层组成，第一层是有智能安全帽、智能测站、巡检机器人以及AI高清摄像头以及一系列智能监测子站系统组成，第二层则由面向电力典型场景的模型策略库以及AI决策引擎构成的智能安全平台，第三层是面向水电、光伏以及风电的行业应用。2是指面向施工期和运行期的模型库和策略库组成，这些模型库基于面向设备的典型缺陷库、面向作业类型的违章库以及面向环境监测的危险源开展构建，具有极强的行业属性，也是我们平台的核心能力和价值。N是基于场景的多类应用，比如委外作业安全管控、封闭空间智能巡检等APP。

三、 平台特点

采用云-边协同系统架构，高响应低延迟，适应现场作业的移动+恶劣环境需求，边缘AI设备采用自主开发的识别内核，安全可控，内置设备安全、人员安全、环境安全等14种安全管控的AI模型，可实现实现给客户现场开箱即用的效果。同时，机构化数据（ PLC/Aiot设备等）+非结构化数据（视觉/声学等）相互校验，大幅提高报警准确率，减低误报率。可实现“人员习惯性违章”识别报警准确率91%以上。

四、 应用场景

·边缘计算一体机

旁路部署在交换机上，接入网络摄像机IPC的数据，通过中心管理平台下发的 视频场景算法，进行实时本地分析，将异常事件、告警结果反馈到中心平台，帮助管理人员做到事件提前预警。

·边缘计算管理平台

管理厂区边缘计算一体机， 通过云边协同体系实现算法应用全生命周期管理、 边缘一体机设备管理及摄像机管理，通过IoT安全 实现对接入设备的安全管控。