基于 AI 的安全巡检图像识别与隐患智能分类系统开发探析_第十期_2026_现代科技研究

摘要：针对钢铁厂高温、粉尘、强噪声及光照突变环境下人工安全巡检效率低、风险高、隐患识别滞后的问题，研究构建了面向炼铁高炉、煤气管网、输送廊道及作业区的 AI 安全巡检系统。系统以固定摄像头、红外热像仪、巡检机器人和边缘计算终端为感知与计算基础，结合 CLAHE 图像增强、高斯滤波、YOLOv8 多类隐患检测和 Transformer 隐患等级分类，实现高温外表异常、管道裂纹、安全帽缺失、人员越界及皮带跑偏等风险识别。测试结果表明，系统综合准确率为 94.1%，召回率为 92.4%，F1-score为 93.2%；3 个区域巡检总耗时由人工方式的 6 h 缩短至 45 min。试点应用显示，该系统能够提升隐患发现及时性和巡检闭环管理能力，为钢铁行业高风险场景智能化安全监管提供技术支撑。

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作者简介：古勇（1983—），男，汉族，本科，研究方向为安全工程。