Page 78 - 新时期安全工程技术发展与创新

Development and Innovation of Safety Engineering Technology in the New Era
新时期安全工程技术发展与创新

还能精确描绘隐患目标的轮廓掩码，适用于需要精细边界信息的场景，如精确计
算腐蚀面积、识别复杂的液体泄漏扩散范围或设备结构破损形态。对于背景复杂、
隐患特征与背景高度融合或纹理特征至关重要的场景（如识别细微裂纹、特定类

型的设备表面污损），基于编码器 - 解码器结构的语义分割网络（如 U-Net 及其
变体）展现出独特优势，能够实现像素级的隐患区域识别与分割。这些模型架构
的选择，往往需要综合考量识别精度、实时性要求、计算资源限制以及具体隐患
类型的特性，进行针对性优化设计，而非存在单一最优解。

实际应用效果验证了深度学习图像识别技术在提升安全监测效能方面的显著
价值。在大型基础设施如输电线路上，搭载高分辨率摄像头的无人机或固定监控
点，结合深度学习模型，能够自动识别绝缘子破损、金具松脱、导地线断股、通
道内树障等潜在风险，巡检效率与缺陷检出率较人工目视提升数倍。化工厂区内，

智能视频监控系统利用该技术，可实时检测人员未按规定佩戴防护装备、在禁烟
区吸烟、异常烟雾或不明液体泄漏、阀门仪表异常状态（如指针偏离安全范围），
并在毫秒级触发警报，为事故预防赢得宝贵时间。建筑施工现场，系统能有效监
控高处作业人员安全带使用情况、洞口临边防护缺失、重型机械危险区域人员接

近、物料堆放过高或不稳等高风险行为与环境状态。矿山领域则应用于识别巷道
顶板离层迹象、支护结构变形、皮带运输机跑偏或撕裂、特定区域违规动火等隐
患。大量工程案例表明，部署此类系统后，隐患的发现及时率、覆盖率大幅提升，
平均响应时间显著缩短，有效遏制了事故苗头，其识别准确率在优化良好的系统

中可达 90% 以上，误报率则被控制在可接受的操作阈值内。
深度学习隐患图像识别技术的持续演进，依赖于模型轻量化、多模态融合、
小样本学习等方向的突破。模型轻量化（如模型剪枝、量化、知识蒸馏）对于在
资源受限的边缘设备（如嵌入式摄像头、巡检机器人）上实现实时识别至关重要。

融合可见光图像之外的红外热成像（检测设备过热）、声音信息（识别异常噪声）、
激光点云（精确三维定位）等多模态数据，能提供更全面的隐患感知维度，提升
识别可靠性与场景理解深度。面向新场景或罕见隐患类型的小样本 / 零样本学习
技术，旨在解决标注数据极度稀缺的瓶颈，是拓展技术应用边界的关键。未来，

该技术将与物联网（IoT）、数字孪生（Digital Twin）、增强现实（AR）等技术
深度集成，构建覆盖感知、分析、预警、处置闭环的智能安全防控体系，推动安
全工程管理向主动化、精准化、智能化方向深刻变革。

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