管理架构与多模式集成人工智能模型用于工人安全
Dongyeop Lee1, Daesik Lim1, Jongseok Park1
1Team of Occupational Safety, Convergence Technology Lab, KEPCO Research Institute, Daejeon, Republic of Korea.
Safety and health at work
|September 23, 2024
概括
本研究介绍了一种使用整体人工智能 (AI) 的新型安全自主平台 (SAP),用于电力行业的精确现场安全管理. 该系统成功地集成了视频和生物识别数据,以加强安全协议.
科学领域:
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 韩国电力行业需要强大的特定站点的安全管理系统.
- 现有的安全协议可以从自动化和精确的监控解决方案中受益.
研究的目的:
- 提出一个新的安全自主平台 (SAP) 架构,用于现场自动化安全管理.
- 利用整体人工智能 (AI) 模型来加强安全监控.
主要方法:
- 使用视频和工人生物识别数据开发了一个集体AI模型.
- 在Hadoop生态系统中实现了AI模型 (Kafka/NiFi,Spark/Hive,HUE,ELK).
- 确保AI模型的估计与工作场所的操作程序和安全规则保持一致.
主要成果:
- 功能评估证实了SAP架构核心功能的成功运行.
- 拟议的AI模型证明了与安全移动网关的有效集成.
- 该系统为电力行业提供了可行的安全应用.
结论:
- 新的SAP架构通过人工智能有效地增强了现场安全管理.
- 视频和生物识别数据的整合为安全提供了全面的方法.
- 该平台在工业安全设置中显示出对现实世界的应用有希望.


