方案介绍
在工业、交通、建筑、化工以及其他多个行业领域中,人的不安全行为容易导致各种安全事故的发生,对人们的生命安全和企业的经济效益造成了巨大影响。近年来,大模型技术飞速崛起,大模型强大的信息理解和内容生成能力为不安全行为识别算法性能的提高注入了新的动力,我们的方案依托于自研多模态大模型的图像识别和理解能力,进一步提升了不安全行为识别算法的可靠性和稳定性,实现了更加精准的行为识别与分析,减少了不安全行为事故发生的概率,为企业的安全管理提供了更强有力的技术支持。
方案架构图
算法/关键配置
适配算法/关键配置名称 | 算法/关键配置描述 |
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不安全行为识别算法 | 基于自研多模态大模型,实现多个工业场景下的不安全行为识别与分析,减少事故发生的概率 |
优势亮点
- 1、强大的模型性能:方案采用最新的深度学习技术,以多模态大模型为基座,能够准确高效地识别海上石油作业场景中的不安全行为,对不安全行为可能造成的影响进行分析,并生成事故预警报告。
- 2、高效的训练、推理、部署策略:多模态大模型基于昇思MindSpore AI框架进行开发、训练、推理和部署,具有实现流程简单、调试灵活方便、训练推理快速和部署运行兼容等优点。
- 3、广泛的工业应用场景:多模态大模型结合了检索增强生成(RAG)技术,能够仅通过增加外部知识库的内容来适配不同的工业任务场景,从而快速应用到各个行业领域中去,大大节省了模型训练的成本。
资源下载
海上石油作业不安全行为识别系统联合解决方案主打胶片.pdf
下载技术认证书
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