目前城市垃圾处理后由垃圾车运输到垃圾厂焚烧。在垃圾厂进行车厢倾倒时，由于重力原因，常常存在易滑斗、后翻等安全隐患，运输车容易从卸料台坠落至垃圾池。同时，由于垃圾池的高度差，有毒臭气等因素，事故发生后难以及时采取有效救助措施。
为避免事故发生，除了驾驶员要了解车辆的大安全装载量外，也规范相关工作要求。垃圾车卸料前，车头需悬挂地锚挂钩，防止车辆坠落，且现场安排人员对是否规范操作进行管理。
【传统卸料作业流程模拟展示 非实际画面】
场景难点
为助力传统卸料作业智能化转型升级，场景现场通过海康威视AI开放平台训练的算法，检测垃圾车卸料作业前是否悬挂地锚挂钩，并及时推送至监管平台，联动现场语音告警，实时督促现场卸料前规范操作，防止垃圾车坠落事故发生。
【检测车辆是否有地锚挂钩模拟展示 非实际画面】
结合现场调研结果，在垃圾卸料作业区域安装普通感知设备，实现对现场监测区域视频全覆盖，实时预览、存储、回查车辆卸料作业前的地锚挂钩检测情况。感知设备采集车头地锚挂钩视频数据并传输至AI开放平台超脑，通过海康威视AI开放平台训练生成的 "地锚挂钩检测" 算法模型，检测车头是否规范悬挂地锚挂钩，形成预警事件及时上报并处理。未识别到车头有地锚挂钩时，产生报警，联动音柱进行声音预警 "XX卸料口请注意规范挂钩操作"，通过项目数据看板，展示告警上传结果，辅助上级部门全局监管。
● 开发流程 ●
数据标注：标注过程只需上传训练数据，框出车头和挂钩位置，设置车头和挂钩标签即可。同时，可以使用智能标注服务或多人标注服务，能有效提升标注效率80%。
模型训练：一键进入自动化训练模式，无需关注算法细节，即可顺利完成模型训练。通过使用智能调优功能，能够快速提升当前场景的性能。模型部署：通过“导出模型”至本地，可以在互联网或企业私有环境下将模型部署到边缘服务器，普通感知设备等终端设备上。部署方便，无需添加辅助设备，极大降低了使用和维护成本。在整个过程中，数据采集和数据标注是关键。数据采集阶段需尽量拍全焚烧炉口区域，并使得车头区域在画面中占比尽量大。同时，数据采集时间尽可能覆盖不同时段；数据标注阶段，需要将车头和挂钩分别标注，并保证所有数据标注标准统一。
价值成果
依靠智能化手段完善安全防范措施，防范人员疏漏，降低安全事故概率，提升垃圾卸料作业的安全性。及时提醒司机人员，减少司机对于地锚挂钩的“漏挂”，“忘挂”现象；对监管人员起到辅助提示作用，提高监管效率。根据实际功能需求，构建垃圾卸料智能监管系统，保障垃圾卸料作业全程可视化、管理智能化。
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