成果介绍：
根据安全事故致因理论，事故发生主要是由于人的不安全行为或物的不安全状态引起，大量的生产安全责任事故分析表明，人的不安全行为是导致安全事故的主要原因，占比高达80%以上，特别是石油化工、煤炭、加工等劳动密集型企业。其中，人的不安全行为是指作业人员在生产作业过程中，违反安全生产法律、法规、规章、行业标准规范及相关制度从而导致的具有一定风险的活动行为，包括操作失误、忽视安全警告、停留在不安全位置等。此外，物的不安全状态也通常是人为因素造成，包括作业现场未设置安全标语、生产原料或工具摆放不合理、设备隐患未及时维修等，人为因素导致设施设备处于不安全边界点。因此，作业人员不安全行为监管是生产制造企业智能安全防护的重中之重。2021年9月1日，新《安全生产法》正式实施，在保持安全生产基本性条款不变的情况下，着重强调了“人”在安全生产中的重要地位，提升了人防、物防、技防要求，要求企业切实监督和纠正违章指挥、强令冒险作业、违反操作规程的行为，加码安全管控力度，这对于智能化、数字化的作业人员不安全行为监管提出了更高的要求。
潜在应用：
目前该系统已应用于宁夏宁东化工基地、郑州地铁集团公司等地。可满足高端制造业智慧工程中多种场景下人员不安全行为感知与识别的需求，避免因单一感知方式下存在的因视线遮挡、视野受限等场景下识别精度不高等问题，实时监测人员作业规范，保障工业生产安全，大大提升企业安全防控自动化和智能化水平。
技术优势：
1. 设备硬件成本低，视觉感知利用现有企业监控摄像头，满足多数场景的识别需求；
2. 采用多模态感知技术，不受光线、视野等因素影响，识别精度高；
3. 采用自研人员姿态估计算法，在受限空间内精确可视化人员动作；
4. 设备功耗低，易于后期维护。
知识产权：
1. 发明专利，种基于深度特征融合的工业场景下人员动作识别方法，ZL 2024 1 0127029.X
2. 发明专利，一种基于蜂群算法的人体行为检测方法，ZL201810763627.0
3. 发明专利，一种基于云边端架构的起重机吊运指挥动作智能测评方法，ZL2023 10626679.4
合作模式：
产学研项目合作、共建科研平台、知识产权许可、转让、作价入股等方式。
