目前城市垃圾處理后由垃圾車運輸到垃圾廠焚燒。在垃圾廠進行車廂傾倒時，由于重力原因，常常存在易滑斗、后翻等安全隱患，運輸車容易從卸料臺墜落至垃圾池。同時，由于垃圾池的高度差，有毒臭氣等因素，事故發生后難以及時采取有效救助措施。
為避免事故發生，除了駕駛員要了解車輛的大安全裝載量外，也規范相關工作要求。垃圾車卸料前，車頭需懸掛地錨掛鉤，防止車輛墜落，且現場安排人員對是否規范操作進行管理。
【傳統卸料作業流程模擬展示 非實際畫面】
場景難點
為助力傳統卸料作業智能化轉型升級，場景現場通過?？低旳I開放平臺訓練的算法，檢測垃圾車卸料作業前是否懸掛地錨掛鉤，并及時推送至監管平臺，聯動現場語音告警，實時督促現場卸料前規范操作，防止垃圾車墜落事故發生。
【檢測車輛是否有地錨掛鉤模擬展示 非實際畫面】
結合現場調研結果，在垃圾卸料作業區域安裝普通感知設備，實現對現場監測區域視頻全覆蓋，實時預覽、存儲、回查車輛卸料作業前的地錨掛鉤檢測情況。感知設備采集車頭地錨掛鉤視頻數據并傳輸至AI開放平臺超腦，通過?？低旳I開放平臺訓練生成的 "地錨掛鉤檢測" 算法模型，檢測車頭是否規范懸掛地錨掛鉤，形成預警事件及時上報并處理。未識別到車頭有地錨掛鉤時，產生報警，聯動音柱進行聲音預警 "XX卸料口請注意規范掛鉤操作"，通過項目數據看板，展示告警上傳結果，輔助上級部門全局監管。
● 開發流程 ●
數據標注：標注過程只需上傳訓練數據，框出車頭和掛鉤位置，設置車頭和掛鉤標簽即可。同時，可以使用智能標注服務或多人標注服務，能有效提升標注效率80%。
模型訓練：一鍵進入自動化訓練模式，無需關注算法細節，即可順利完成模型訓練。通過使用智能調優功能，能夠快速提升當前場景的性能。模型部署：通過“導出模型”至本地，可以在互聯網或企業私有環境下將模型部署到邊緣服務器，普通感知設備等終端設備上。部署方便，無需添加輔助設備，極大降低了使用和維護成本。在整個過程中，數據采集和數據標注是關鍵。數據采集階段需盡量拍全焚燒爐口區域，并使得車頭區域在畫面中占比盡量大。同時，數據采集時間盡可能覆蓋不同時段；數據標注階段，需要將車頭和掛鉤分別標注，并保證所有數據標注標準統一。
價值成果
依靠智能化手段完善安全防范措施，防范人員疏漏，降低安全事故概率，提升垃圾卸料作業的安全性。及時提醒司機人員，減少司機對于地錨掛鉤的“漏掛”，“忘掛”現象；對監管人員起到輔助提示作用，提高監管效率。根據實際功能需求，構建垃圾卸料智能監管系統，保障垃圾卸料作業全程可視化、管理智能化。
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