船厂复杂环境下的多模态AI安防系统技术实践

一、系统架构设计

采用五层分布式处理框架：

数据采集层 → 预处理层 → 特征引擎层 → 规则决策层 → 响应闭环层

1. 数据采集层

- 工业级海康摄像头（200万像素/25fps）

- 支持可见光/红外双模式切换

- 气体传感器（甲烷/CO浓度监测）

2. 预处理层

```python

# 动态光照补偿示例代码

def adaptive_CLAHE(img):

lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)

l, a, b = cv2.split(lab)

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8))

cl = clahe.apply(l)

return cv2.merge((cl,a,b))

3. 特征引擎层

- 目标检测：YOLOv8s模型（COCO预训练+船厂场景微调）

- 小目标增强：局部区域超分辨率（ESRGAN）

- 多目标跟踪：ByteTrack算法

二、关键模块技术实现

1. 交通违规检测系统

2. 龙门吊防撞系统

- 四路摄像头部署拓扑：


- 报警逻辑：

```c

if (obstacle_distance < 5.0f) {

trigger_alarm(SOUND_LEVEL_120DB); // 工业级抗噪扬声器

}

```

3. 人员滞留检测

- 时空约束规则：

```json

{

"detection_zone": "canteen_area",

"time_window": ["08:00-10:30", "14:00-17:00"],

"threshold": 900, // 15分钟(秒)

"exclude": ["uniform:white_hat"] // 食堂工作人员标识

}

```

三、工程挑战与解决方案

挑战1：小目标检测（如香烟）

采用两阶段检测方案：

1. 人像检测（YOLOv8s@640px）

2. 手部区域裁剪 → 超分辨率(4x) → ResNet18分类

挑战2：工业环境干扰

- 图像处理方案：

- 动态降噪：3D降噪算法

- 运动模糊补偿：Wiener滤波

- 声音报警：120dB脉冲声波（穿透机械噪声）

挑战3：边缘计算优化

- 设备：Jetson AGX Orin

- 模型压缩方案：

| 模型 | 原始精度 | 量化后 | 推理速度 |

|---|---|---|---|

| YOLOv8s | mAP@0.5:0.83 | INT8 | 42ms |

| ResNet18 | Acc:94.7% | FP16 | 18ms |

四、系统集成设计

五、技术验证数据

1. 交通违规检测：

- 准确率：92.4% (测试集：5,712个样本)

- 误报率：<3%

2. 障碍物识别延迟：

- 平均：850ms（从识别到报警）

- 99分位：1.2s

技术总结

本文详述了在船厂复杂工业场景中构建AI安防系统的关键技术：

1. 通过多级检测策略解决小目标识别问题

2. 采用边缘-中心协同架构平衡实时性与计算需求

3. 设计时空约束规则引擎实现精准场景判断

4. 验证模型量化方案在边缘设备的可行性