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實現對監控中施工人員的行動動作路線或操作信息進行識別輸出數據與系統預先設定的數據進行比對，進而確定是否存在違規行為。不僅可以判斷施工動作的完成度還可以識別完成的順序、路線、機器操作等是否合規。

石油化工企業在生產作業的過程中，完善和強化石油化工的安全作業問題、加強管理，是石油化工企業生是重點關注的核心。因為生產過程中，人員的操作行為會存在一些安全隱患，這就需要石油化工企業需要全方位做好安全生產管理和監督，把握石油生產安全。

石油化工生產作業現場重大危險源多，一旦出現事故造成的影響也是非常嚴重的。一旦出現生產現場安全管理的漏洞，就會造成巨大的傷害。因此，提升石油化工現場安全管理監督系統的有效性能夠有效降低石油化工企業生產現場的安全問題出現的幾率。

石油化工生產作業過程中，現場作業人員對安全生產不夠重視，兼之現場環境復雜，異常違規行為的出現會嚴重影響安全生產的持續進行。如未戴安全帽、未檢查消防器材是否完整、攜帶打火機等危險品進站等行為是導致安全事故發生的重要原因。而傳統的視頻監控很難及時發現安全生產的潛在威脅，需要進行人工監督，工作效率十分低下，也存在漏檢的情況，給安全生產帶來極大的隱患。

化工園區是一種資源優化的經濟集聚發展模式，逐漸成為我國化工行業發展的主要模式。化工園區不斷地發展與擴建，致使化工園區越來越多樣化、復雜化，安全風險不斷增大。根據往年化工企業事故多發的現象，在安全生產防范措施上顯得捉襟見肘，智慧化工建設變得尤為重要。

為助力化工行業的發展問題，通過大數據、智慧化等手段對傳統化工企業的安全、環保、應急等業務進行升級改造，鯤云提供了軟硬融合的AI視頻分析解決方案，在企業原有的攝像監控設備上連接內置豐富AI算法功能的高算力AI計算平臺，如AI邊緣盒子、AI服務器等，對人員行為、環境風險、安全著裝、物體狀態的實時智能監測報警，再將數據信息傳輸至平臺可視化預警，助力化工行業實現安全生產管理智慧化的建設，促進化工園區的安全、綠色、智慧化水平不斷提高。

視覺行為識別可以將整套流程作為一個監測周期，如前三步完成第四步未完成會識別出施工人員行為異常而提出預警，安全監督部門可以根據此項數據采取事故的預防管理等監察手段。