一、背景与需求分析
随着科技的不断进步和人们对食品安全和质量的日益关注，食品智慧工厂的建设成为了食品行业的一个重要趋势。智能化的食品工厂可以利用先进的技术和自动化系统，提高生产效率、降低监管成本，并确保产品的质量和安全。
行业痛点：
1）监控工具分散，管控难度高
工厂内监控管理系统繁多，且均独立运行分散管理，运维人员无法实时、全面、准确地了解现场生产情况和工序流程。
2）生产系统多，统筹管理难
生产数据分散在不同管理平台，管理决策需要统筹全局数据进行分析，而分散割裂的数据无法支撑管理者进行高效决策。
3）巡检工作繁琐，运维压力大
工厂具有厂区规模大、生产设备多、监控设备散等特点，巡检主要依赖人力，压力大成本高，运维人员无法及时发现问题。
4）仓储物料多批次追溯难
ERP、BOM等信息的追溯性差，工厂管理信息统计滞后，物料及库存管理难度大。
二、方案概述
针对食品加工厂的智慧化、高效化监管需求，TSINGSEE青犀视频可基于安防监控视频综合管理系统EasyCVR与AI边缘计算智能分析网关V4，打造属于食品加工厂的智能化、可视化、数字化视频综合监管平台。基于厂区/车间内摄像头采集的视频图像数据，通过人工智能技术实时识别安全着装规范、作业规范、设备状态、环境安全等安全生产因素，及时将危险事件反馈给安全管理人员，提高工厂安全生产管理效率。
三、方案特点
1、人员违规行为检测
利用AI边缘计算智能分析网关V4内部署的AI算法模型，对接入的食品加工厂监控视频流进行人、车、物、行为的实时检测与分析，上报识别结果，并能进行语音告警播放。算法可按需组合、按场景配置，每个摄像头可同时配置3种算法，能同时对16路视频流进行处理和分析。
在食品加工厂的日常监管与生产流程中，利用AI智能分析技术可以精准识别在岗工人的违规及危险行为，如玩手机、打电话、抽烟、睡岗、离岗、摔倒等。TSINGSEE青犀智能分析网关V4可对检测到的异常进行抓拍与告警，并能通过提示音、弹窗等方式提醒管理人员及时查看和处理。
2、工人规范着装检测
食品加工厂对工人的着装规范有着严格的要求，利用TSINGSEE青犀智能分析网关V4的工装检测算法、工帽检测算法、口罩佩戴检测算法可以实时监管在岗工人是否按照要求进行着装 ，对人员不按规范着装的行为立即抓拍和上报告警。
3、安全生产行为检测
对于工厂内部及外部警戒区、危险区域等，利用AI智能分析网关V4的区域入侵检测算法、周界入侵检测算法、越界检测算法等，通过划定自定义的警戒区，对人员的闯入、越线、翻越等行为进行抓拍和告警，增强工厂的安全监管工作。此外智能分析网关V4还能实现区域人数统计、区域人数异常、区域人数超员、区域人数少员、区域未停留、区域徘徊等行为的检测，保障食品加工厂的安全生产。
4、消防安全检测
AI智能分析网关V4还可以实现烟雾与火焰识别、消防通道占压识别、消防栓状态识别，还支持物联网传感器接入，通过接入烟感、温湿度等传感器，收集实时监测的温湿度数据和烟雾感应状态，极大提高对工厂消防安全隐患的多维感知能力，提高日常消防安全监管工作的能力。
5、可视化视频监管
安防监控平台EasyCVR基于云边端架构部署，能将多个生产车间、加工车间、流水线、原料库、仓储等重点区域部署的摄像头、硬盘录像机等设备统一接入，实现视频监控的汇聚与集中管理，从园区、车间、生产流水线、设备的逐级可视，同时基于EasyCVR平台丰富的视频能力，可以做到对食品加工各区域24小时全天候、无盲点可视化远程视频监控，实现对工厂作业全流程的安全监管。
6、巡检管理可视化
以可视化、智能化、网络化、集成化理念为目标，根据需要灵活规划巡检业务，通过主动与被动等多种巡检方式，管理者可实时查看当前厂区内巡检工作完成度及人员位置，大大提升实施效率和后期可维护性，助力工业企业实现数字化运营。
