1. 引言
研究背景：在高危作业场所，如化工、矿山和建筑等领域，违章行为的发生频率较高且后果严重。这些违章行为不仅威胁作业人员的生命安全，还可能导致重大经济损失和环境破坏[1]。例如，在油田电网作业现场，施工人员、车辆和物品设备的违章操作可能引发触电事故或设备损坏；在石化行业的直接作业环节中，用火作业、受限空间作业和高处作业等场景中的违章行为容易导致火灾、爆炸或坠落事故[2]。因此，及时准确地识别违章行为并采取有效预防措施，对于降低安全风险和减少事故发生具有重要意义。
研究目的与意义：本研究旨在探讨智能视频分析技术在高危作业场所违章行为识别中的应用，以提升作业场所的安全性和管理效率[3]。通过引入智能视频分析技术，可以实现对作业现场的实时监控和违章行为的自动识别，从而减少人工监控的依赖性和主观性[4]。此外，该技术能够显著提高违章行为识别的准确率，并在早期阶段发出预警信号，帮助管理人员及时采取措施制止不安全行为，从而有效降低事故发生率。这一研究不仅为高危作业场所的安全管理提供了新的技术支持，也为未来智能化安全管控系统的开发与应用奠定了基础。
2. 智能视频分析技术概述
2.1 智能视频分析技术的发展历程
智能视频分析技术起源于20世纪90年代，最初主要用于军事和安防领域。随着计算机视觉和人工智能技术的进步，该技术逐步向民用领域拓展。早期研究集中于简单的目标检测与跟踪，如基于帧差法和背景差分法的运动目标提取[5]。进入21世纪后，深度学习和神经网络技术的发展为智能视频分析注入了新的活力，使其在复杂场景下的目标识别与行为分析能力显著提升。近年来，智能视频分析技术已广泛应用于工业监控、交通管理、安全生产等领域，成为实现智能化管理的重要工具[6]。
2.2 智能视频分析技术的基本原理
智能视频分析技术基于图像处理与模式识别算法，通过对视频流中的图像数据进行特征提取与分析，实现对目标行为的精准识别。其核心流程包括图像采集、预处理、特征提取、行为分类与识别。在图像采集阶段，高清摄像头捕捉实时画面；预处理阶段则通过去噪、增强等操作优化图像质量；特征提取阶段利用卷积神经网络（CNN）等模型提取目标的关键特征；最后，通过支持向量机（SVM）或深度学习模型对目标行为进行分类与识别[7]。这一过程结合了多种算法的优势，能够在复杂环境中高效完成目标检测与行为分析任务[8]。
2.3 智能视频分析技术的特点
智能视频分析技术具有实时性、高准确性和自动化监控等显著特点。实时性使其能够快速响应突发状况，及时发出预警信号；高准确性则得益于先进的图像处理与模式识别算法，大幅降低了误报率；自动化监控特性减少了人工干预的需求，降低了人力成本[9]。在高危作业场所中，这些特点尤为重要。例如，在煤矿井下环境中，智能视频分析技术能够实时监测工人的安全装备佩戴情况，并准确识别潜在的违章行为，从而有效提升作业场所的安全管理水平[10]。
3. 智能视频分析技术在高危作业场所违章行为识别中的应用
3.1 不同高危场景下常见违章行为类型
在高危作业场所中，不同行业因其特定的工作环境与操作要求，存在多种类型的违章行为。例如，在化工领域，违规操作化学品是常见的违章行为之一，包括未按照规范流程存储、运输或使用危险化学品，这可能引发泄漏、爆炸等严重安全事故[1]。矿山行业中，未规范使用安全设备如未佩戴安全帽、安全带等违章行为较为突出，这些行为极易导致人员伤亡事故的发生[2]。而在建筑工地，未佩戴安全帽、高空作业未系安全带、违规进入危险区域等行为屡见不鲜，对施工人员的生命安全构成严重威胁[3]。这些违章行为不仅反映了作业人员的安全意识淡薄，也暴露了传统安全管理模式在实时监控与预防方面的不足。
3.2 智能视频分析技术对违章行为的识别方式
智能视频分析技术通过图像采集、特征提取和行为分析等关键步骤，实现对高危作业场所违章行为的精准捕捉与识别。首先，利用部署在现场的摄像头设备实时采集视频图像数据，为后续分析提供基础信息[4]。其次，通过图像处理算法对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高图像质量。接着，采用目标检测算法（如YOLOv5）对图像中的目标物体进行定位与分类，例如识别人员是否佩戴安全帽、是否存在违规操作设备等[7]。最后，基于模式识别技术对目标行为进行分析，判断其行为是否符合安全规范。通过上述步骤，智能视频分析技术能够快速准确地识别出各类违章行为，并及时发出预警信号[10]。
3.3 应用优势
智能视频分析技术在高危作业场所违章行为识别中具有显著优势。首先，该技术具备实时监控能力，能够全天候不间断地对作业现场进行监测，及时发现并预警潜在的违章行为，从而有效降低事故发生的概率[5]。其次，相较于传统的人工监控方式，智能视频分析技术通过先进的算法和模型，能够显著提高违章行为的识别准确性，减少误报和漏报现象的发生[9]。此外，该技术的应用还能够大幅降低人工监控成本，减少人力资源的投入，同时提升安全管理效率，为企业创造更大的经济效益和社会价值[13]。
4. 智能视频分析技术应用面临的挑战与解决策略
4.1 面临的挑战
智能视频分析技术在高危作业场所的应用虽具有显著优势，但也面临诸多挑战。首先，复杂环境干扰对识别准确率的影响不容忽视。例如，煤矿井下环境存在煤灰及粉尘浓度大、色彩辨识度低、前后景对比度差等问题，这些问题可能导致背景信息被误检为目标或前景目标被漏检，从而大幅降低违章行为识别的准确性[10]。此外，光线变化、遮挡物等因素也会对图像采集和特征提取造成干扰，进一步影响识别效果。其次，技术实施成本较高是另一个重要问题。智能视频分析系统的部署需要高性能硬件设备（如高清摄像头、智能算法服务器）以及复杂的软件系统支持，这些硬件设备与软件系统的投入成本较高，尤其是在大规模应用场景中，成本问题更加突出[6][14]。
4.2 解决策略
针对复杂环境干扰问题，可以通过优化算法提升系统的抗干扰能力。例如，改进背景差分法以增强噪声抑制能力和检测精度，结合像素亮度和纹理特征对运动目标进行检测，从而适应煤矿等复杂环境下的目标识别需求[10]。此外，基于深度学习的人工智能技术也能够通过大量数据训练提高模型对复杂环境的适应性，减少误检和漏检现象。对于成本问题，可以从硬件和软件两方面入手。一方面，探索成本更低的硬件方案，如采用性价比更高的摄像头和边缘计算设备，以降低硬件投入成本；另一方面，优化软件系统架构，提高系统的运行效率和资源利用率，从而减少软件开发和运维成本[3][8]。同时，通过模块化设计和标准化接口，便于系统扩展和维护，进一步降低长期运行成本[11]。
5. 智能视频分析技术在高危作业场所的实际案例分析
5.1 案例选取
本研究选取了石化行业直接作业现场和抽水蓄能电站施工场地作为典型案例。石化行业直接作业现场因其涉及易燃易爆化学品，作业环境复杂，安全风险极高。原有的安全管理主要依赖人工监督，但存在监控范围有限、实时性不足等问题[2]。抽水蓄能电站施工场地则因作业区域广阔、施工设备众多，传统安全管理模式难以全面覆盖，违章行为频发，亟需智能化手段提升安全管理水平[12]。这两个案例均具有高危作业场所的典型特征，且在不同程度上反映了当前安全管理中的痛点。
5.2 技术应用与成效
在石化行业直接作业现场，智能视频分析技术通过部署移动视频监控设备，结合4G/5G/WiFi网络回传作业视频至远程监控平台，利用违章图像分析模型对用火作业、受限空间作业等场景进行实时识别与报警。应用后，各类违章行为图像识别准确率提升至80%以上，显著减少了安全隐患[2]。在抽水蓄能电站施工场地，该技术通过计算机视觉与深度学习目标识别技术，对监控摄像机拍摄的图像进行排序、识别定位与总体分析，并即时生成报警信息推送至相关责任人。实际应用表明，该技术有效降低了违章行为发生率，安全事故发生率较传统管理模式下降了30%以上，充分体现了智能视频分析技术在高危作业场所违章行为识别中的实际成效[12]。
6. 智能视频分析技术在高危作业场所违章行为识别的未来发展趋势
6.1 与新兴技术融合
智能视频分析技术与物联网、大数据、人工智能等新兴技术的融合具有广阔的发展前景。通过与物联网技术的结合，可以实现设备间的互联互通，从而提升数据采集的全面性和实时性，为违章行为识别提供更加丰富的数据支持[5]。大数据技术的引入则能够对海量视频数据进行深度挖掘和分析，提取隐藏在数据中的潜在规律和模式，进一步提高识别算法的准确性和智能化水平[6]。此外，人工智能技术的不断进步，尤其是深度学习和强化学习算法的应用，将使得智能视频分析技术具备更强的自适应能力和学习能力，从而在面对复杂多变的高危作业环境时能够实现更精准的违章行为识别[7]。这种多技术融合的趋势不仅推动了智能视频分析技术的发展，也为高危作业场所的安全管理提供了全新的解决方案。
6.2 应用拓展
智能视频分析技术在高危作业场景中的应用前景十分广阔。未来，该技术有望在更多领域得到推广，例如化工生产中的危险操作监控、矿山开采中的安全隐患排查以及建筑施工中的安全规范执行等[8]。此外，随着技术的不断成熟，智能视频分析技术还可以拓展至新的安全管理领域，如交通运输、核电站运营等场景，为这些行业提供高效的安全监测和预警手段[9]。通过结合全景摄像头、智能安全帽等新型设备，智能视频分析技术能够实现全方位、多角度的安全监控，从而进一步提升高危作业场所的安全管理水平[10]。这种跨领域的应用拓展不仅有助于降低事故发生率，还将推动相关行业的安全管理向智能化、精细化方向迈进。
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作者简介：孙亚川（1970—），男，汉族，北京人，本科，研究方向为安全管理。
