1.1.1. 需求分析

1、基于视觉的安防应用

引入人脸门禁前端，结合后端智能算法，将厂区入口，车间、仓库出入口等地的刷卡门禁改造为刷脸门禁。通过周边保护以及人员识别，避免一些外来人员通过翻墙方式闯入厂区，提供更加有效的安全监管措施。

2、基于视觉的消防应用

基于视觉的消防应用建设，包括了对车间中香精、香料酒精房、配电房、锅炉房消防监测，通过实时监控火灾引火点，有效的避免了在生产过程中因为火灾导致的生产事故。

3、基于视觉和5G的AGV小车应用

基于视觉监测应用替换原有AGV小车弥补原有车辆红外检测的不足，增强了AGV小车的避障能力。同时通过摄像头对车间内货物及条形码或者二维码识别应用赋能，可以帮助物流车间AGV小车进行货物校验提升整体物流效率。

4、物料流量AI应用

物料流量AI应用建设，包括了储柜烟叶容量判别、从出料口到杂质剔除机进料过程，出料到杂质剔除机的滚轮传输过程，自动识别杂质剔除机、喂料机、烟丝流量判别，有效的解决了断料，堵料，架空等过程中喂料不及时而导致生产中断，影响效率。设备重复启动造成的设备磨损等导致设备寿命缩短。

5、员工行为AI应用

通过对员工的质检行为进行综合判定，同时结合智能人脸识别技术，对员工在岗情况以及对应岗位的检验操作进行识别，结合行为识别确认香烟生产检验过程中是否有出现漏检误检等相关行为。

6、区域防护AI应用

区域防护AI应用建设，通过对包括了滤棒高架库中的运行轨道异物识别、堆垛机轨道的区域异物识别，有效避免因为轨道中的杂物滞留导致车辆运行异常，同时对关键区域进行人员闯入智能识别，保障人员工作过程中的生产安全。

7、设备点巡检AI应用

设备点巡检AI应用建设，包括卷包车间员工清洗机台操作培训、卷包车间领导巡查、卷包车间员工行为检测AI应用、卷包车间调研现场情况。有效的提高了卷包车间的工作人员的工作效率和准确性，解决了卷烟完整性、装包完整性、装条完整性校验。

1.1.2. 解决方案介绍

整体建设从基于原有的局域网、5G+智能联合实验室探索角度出发，通过对原厂区安防系统局域网进行升级改造建设，构建厂区高速安全的专网；在此基础上为龙烟构建视觉AI基础平台、安防综合管理平台，实现视频全面数字化、AI算法覆盖龙烟整体安全监管、消防监管、生产管理以及各类巡检场景；并结合AR技术应用实现，整体管理信息化赋能提升。

1、基础能力层

将摄像头、边缘设备等设备通过厂区5G、专网将接入设备建设相关录像、图片等信息存储在分布式存储。

2、综合能力层

视频监控平台各区域内安装的网络监控摄像机组成数字化生产视频监控系统，把数字视频集成在一个统一的平台上，采用分布式集中管理的控制模式进行管理和控制，通过权限控制，系统局域网任意一台计算机用户登录后，即可显示全部其有权限的监控点位，用户可对其进行实时观看、控制、历史回放或下载，实现整个生产区域视频监视系统的网络化、数字化和智能化。视觉AI基础平台构建企业的大规模智能服务的基础设施，实现对企业需要的算法模型提供了分步构建和全生命周期管理的服务，让企业可以将自己的业务不断沉淀为一个个算法模型，以达到复用、组合创新、规模化构建智能服务的目的。

3、业务应用

综合能力提供相关能力构建生产安全、生产赋能、安防类等场景。

1.1.3. 行业应用

1.1.3.1. 物流应用

基于视觉+AI技术，增强了AGV小车的避障能力，弥补原有AGV小车红外检测技术的不足。同时通过摄像头对物流车间内各个环节的货架、托盘、货物的条形码识别应用赋能，帮助物流车间实现物流和信息流的统一。

1.1.3.2. 消防应用

1、明火检测

火焰识别系统主要用于仓储、机房等地点，也可用于对动火作业规范要求较高的其它行业。系统的核心理念是运用当前先进的DEEP LEARNING算法识别视频内容，用人工智能实时识别监控区域内的明火，如有火灾隐患立即发出警报，保障人员和财产安全。系统的核心算法运用了当前国际的视频分析技术，汇集了国内知名高校的技术成果，在低码流环境下的识别准确度具备明显优势。

2、抽烟检测

抽烟行为检测可以检测出具有抽烟动作的人，对抽烟行为进行建模，采用人工智能算法进行训练，能够识别出具有抽烟行为的人，抽烟行为检测能够应用在仓储、机房等地点，利用最新的深度学习与大数据技术，自动识别抽烟动作并进行预警，为安全生产保驾护航。

1.1.3.3. 视觉安防应用

1、门禁应用

门禁系统管理主要实现重要场所出入口的安全管理，对门禁资源、卡片、人员、权限、报警等进行一体化管理。控制端对门禁资源进行统一的操作管理，对报警、事件实现中心化管理，从而在满足用户对出入口安全需求的同时，为人们的工作、生活、学习建立了一个安全、高效、舒适、方便的环境。

2、出入门道闸

人员通道子系统能够对受控区域进行有效管控，所有进出受控区域的人员均需经过认证后方可通行，可以有效防止未授权人员随意进入受控区域，提升内部安全系数。此外，该系统可有效控制人员通行秩序，使得出入口通行井然有序，方便人员出入管理。

人员通道子系统由人员通道闸机、工作站和发卡器等组成，对于安保要求严格的场景，还可以配置人脸识别组件的人脸闸机。

3、厂区周界检测

针对传统周界报警系统的大量误报，周界的入侵二次过滤分析可实现更加精准的入侵实时报警，其支持人体入侵实时检测，过滤非人体（树叶晃动、光线影印、猫狗等）入侵误报。

1.1.3.4. 物料流量应用

1、开包切片环节断料判别

通过视觉技术，判断烟叶开包切片环节是否存在断料、堆叠、皮带打滑，并将信息推送到上位系统，减少断料次数，提高物料流量稳定性（该方案可以辅助判断从动轮是否转动）。

2、杂物剔除机进料阶段堵料判别

通过视觉技术，识别杂物剔除机进料阶段是否发生堵料。

通过AI视觉技术，实时识别杂物剔除机进料阶段堵料是否有堵料，并将结果推送给AI基础平台和信息部的相关系统。

3、杂物剔除机星辊卡死判别

通过视觉技术，识别杂物剔除机星辊是否卡死。

通过AI视觉技术，实时识别杂物剔除机星辊是否卡死，并将结果推送给AI基础平台和信息部的相关系统。

1.1.4. 预期实施效果

通过AI、5G技术搭建AI视觉检测基础平台，建立AI消防、AI安防、物料流量、区域防护、员工行为，实现安防、消防和生产赋能，实现“控制总量，提高质量，调整结构，增加效益”的目标。

1、提升产品质量

在本方案中，制丝车间的烟丝残留判别、物流车间的质检行为检测、物流车间的货品包装箱完整性检测等等，都有助于提升产品的整体质量。产品质量是企业抢占市场的通行证，只有高质量的产品才能占领市场的制高点，提高市场占有率，企业才会有好的经济效益。产品质量低劣既造成资源的大量浪费，又造成整个社会生产过程中总成本的增加，使整个国民经济效益受到损害，经济的增长和社会财富的积累付出高昂的代价。

2、保障生产安全

通过视觉技术，实现现穿梭车、堆垛机、机械臂周边的安全防护，同时也检测人员行为，如员工安全帽安全绳佩戴检测，保障设备和人员安全的同时，实现生产的持续稳定。

3、提升信息化能力

在日常生产过程中，由于存在人为因素或系统出现差错，导致物流和信息流不统一，本方案通过识别AGV小车拣货、货品入库以及高架货柜上的货柜、托盘、货物的条形码，辅助实现物流和信息流的统一，提升信息化服务能力水平。

4、保护设备

在物流车间中，本方案对开包切片环节断料判别、贮柜烟叶容量判别、杂质剔除机和喂料机的堵料断料和架空判别，通过上位系统的控制，可以避免设备频繁启停，达到保护设备的目的。