華先亮 黃瑩雅 李建彬

摘? ? 要：船舶建造作業(yè)工序復(fù)雜，發(fā)生安全事故事頻率高，給生命和財(cái)產(chǎn)造成重大損失。隨著人工智能技術(shù)和視覺算法的持續(xù)發(fā)展，提高船舶建造安全管理精確性和有效性已提上議事日程。本文通過對人工智能視覺算法、基于視覺的行為識別算法、基于實(shí)體識別的動態(tài)抓拍算法、基于數(shù)字指紋的實(shí)物比對算法、基于自動控制云臺的實(shí)體跟蹤算法等技術(shù)在船舶建造安全管理系統(tǒng)的應(yīng)用分析，展望安全管理智能化及其配套技術(shù)的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：人工智能；視覺算法； 船舶建造；安全管理

中圖分類號：U662.9? ??? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Application and Analysis of Artificial Intelligence in

Shipbuilding Safety Management

HUA Xianliang1，? HUANG Yingya2，? LI Jianbin1

（ 1. Shanghai Merchant ship Design & Research Institute， Shanghai 201203;? 2. CSSC ShenZhen Marine Technology Co.， Ltd.，? Shenzhen 518000 ）

Abstract： The operation process of shipbuilding is complex， which results in high frequency happening of safety accidents and bringing heavy losses to life & property. With the continuous development of artificial intelligence technology and visual algorithms， the improvement of the shipbuilding safety management accuracy and effectiveness has been brought to the agenda. This paper points out the important directions and trends of key technologies of shipbuilding safety management in the future by analyzing the technologies such as artificial intelligence vision algorithm， vision-based behavior recognition algorithm， dynamic capture algorithm based on entity recognition， physical comparison algorithm based on digital fingerprint， entity tracking algorithm based on automatic control PTZ， as well as the development trend of intelligent application and supporting technologies of safety management.

Key words： artificial intelligence; visual algorithms; shipbuilding; safety management

1? ? ?前言

1.1? ?船舶建造業(yè)的重要性

船舶建造業(yè)是全球經(jīng)濟(jì)的重要支柱產(chǎn)業(yè)，對于國際貿(mào)易、能源運(yùn)輸、海洋資源開發(fā)等領(lǐng)域具有舉足輕重的作用。根據(jù)國際海事組織（IMO）的數(shù)據(jù)，全球約有50萬艘商船，總噸位超過20億。這些船舶在全球范圍內(nèi)運(yùn)輸貨物，對于維護(hù)全球供應(yīng)鏈的穩(wěn)定和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。此外，船舶建造業(yè)還為各國提供了大量的就業(yè)機(jī)會，推動了相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，如鋼鐵、船舶設(shè)備、港口建設(shè)等。

1.2? ?船舶建造安全管理的挑戰(zhàn)

船舶建造過程中涉及眾多復(fù)雜的工藝和技術(shù)[1]，如焊接、涂裝、裝配等，同時(shí)還需要應(yīng)對各種潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。這些風(fēng)險(xiǎn)包括火災(zāi)、爆炸、高空墜落、觸電、機(jī)械傷害等。如何確保船舶建造過程中的安全生產(chǎn)，降低事故發(fā)生率，提高生產(chǎn)效率，是船舶建造業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)[2]。此外，船舶建造業(yè)還面臨著嚴(yán)格的環(huán)保法規(guī)和國際標(biāo)準(zhǔn)，如何在保證安全的前提下，提高船舶的環(huán)保性能和質(zhì)量，也是船舶建造企業(yè)需要關(guān)注的問題。

2? ? ?人工智能技術(shù)在船舶建造安全管理中的應(yīng)用

近年來，人工智能技術(shù)取得了突破性進(jìn)展，為船舶建造安全管理提供了新的思路。通過引入計(jì)算機(jī)視覺、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，可以實(shí)現(xiàn)對船舶建造過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控、智能預(yù)警和自動化管理，從而提高安全管理水平。例如：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測船舶建造現(xiàn)場，自動識別潛在的安全隱患；大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)事故規(guī)律，制定針對性的預(yù)防措施；機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對船舶建造過程中的異常行為和設(shè)備的智能診斷，提高安全管理的精確性和有效性。

2.1? 人工智能視覺算法

人工智能視覺算法是一種利用人工智能技術(shù)對視覺信號進(jìn)行處理和分析的方法，主要包括圖像處理、對象檢測、目標(biāo)跟蹤等功能。在船舶建造安全管理中，人工智能視覺算法可以用于實(shí)時(shí)監(jiān)控、異常檢測、安全事件預(yù)警等，以提高船舶建造過程中的安全管理的效率和精度。

1）實(shí)時(shí)監(jiān)控：人工智能視覺算法可以實(shí)現(xiàn)對船舶建造過程中的各種設(shè)備和環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)控，包括設(shè)備的狀態(tài)、運(yùn)行情況、現(xiàn)場視頻等，以及潛在的安全隱患。通過對監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全問題，及時(shí)采取措施進(jìn)行處理。

2） 異常檢測：通過人工智能視覺算法對監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和模式識別，可以識別出異常的設(shè)備運(yùn)行狀況、環(huán)境變化等，從而提前發(fā)現(xiàn)可能導(dǎo)致安全事件的因素。異常檢測可以幫助船舶建造安全管理團(tuán)隊(duì)更及時(shí)地采取措施，降低安全風(fēng)險(xiǎn)。

3） 安全事件預(yù)警：人工智能視覺算法可以根據(jù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)識別出可能導(dǎo)致安全事件的因素，并提供預(yù)警信息，預(yù)防安全事件發(fā)生。

4） 管理效率和精度提高：人工智能視覺算法可以自動處理大量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，減輕人工操作的負(fù)擔(dān)，提高工作效率。同時(shí)，由于算法的學(xué)習(xí)能力和模式識別能力，可以在對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)更精確地發(fā)現(xiàn)安全隱患。

視覺算法在船舶建造安全管理中具有顯著的優(yōu)勢，可以幫助船舶建造安全管理團(tuán)隊(duì)更快更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)和處理安全隱患，從而提高船舶建造安全管理的效率和精度。

2.2? ?基于視覺的行為識別算法

基于視覺的行為識別算法是一種利用圖像和視頻信息對人的行為進(jìn)行識別和分類的方法。在船舶建造安全管理中，基于視覺的行為識別算法可以用于識別和分類不同類型的安全事件，如安全培訓(xùn)、安全檢查、安全事件等。

1） 安全檢查識別：通過對船舶建造過程中的監(jiān)控視頻進(jìn)行分析，基于視覺的行為識別算法可以識別出安全檢查的過程，如設(shè)備檢查、環(huán)境檢查等。這將有助于船舶建造安全管理團(tuán)隊(duì)更適時(shí)地（timely）采取措施，降低安全風(fēng)險(xiǎn)。

2） 安全事件識別：基于視覺的行為識別算法可以對船舶建造過程中發(fā)生的安全事件進(jìn)行分析，識別出事件的類型、原因和影響范圍。這將有助于船舶建造安全管理團(tuán)隊(duì)更快地采取有效措施，預(yù)防安全事件發(fā)生。

3） 效率和精度提高：基于視覺的行為識別算法可以自動處理大量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，減輕人工操作的負(fù)擔(dān)，提高工作效率。同時(shí)，由于算法的學(xué)習(xí)能力和模式識別能力，可以在對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)更精確地發(fā)現(xiàn)安全隱患。

視覺的行為識別算法在船舶建造安全管理中具有顯著的優(yōu)勢，可以幫助船舶建造安全管理團(tuán)隊(duì)更快、更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)和消除安全隱患。在未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，基于視覺的行為識別算法在船舶建造安全管理中的應(yīng)用范圍和深度將可能不斷擴(kuò)展，發(fā)展趨勢可盼。

1） 增強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力：隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，基于視覺的行為識別算法將具備更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，可以更好地適應(yīng)不同類型的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，識別出更多復(fù)雜的安全隱患。如：與場景不太符合的施工習(xí)慣，與工序相違背的施工行為等。

2） 實(shí)時(shí)性能提高：隨著計(jì)算能力和傳輸技術(shù)的不斷提高，基于視覺的行為識別算法將能夠?qū)崟r(shí)處理更大量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，從而更快地發(fā)現(xiàn)可能導(dǎo)致安全事件的因素。

3） 融合多種感知技術(shù)：將基于視覺的行為識別算法與其他感知技術(shù)，如激光雷達(dá)、超聲波、紅外等，相結(jié)合，可以提高對安全管理的視野，更全面地發(fā)現(xiàn)安全隱患。

4） 云計(jì)算支持：將基于視覺的行為識別算法遷移至集團(tuán)專用云計(jì)算平臺，可以實(shí)現(xiàn)跨越安全管理團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)共享，提高數(shù)據(jù)處理的效率和精度。同時(shí)，云計(jì)算也可以提供更多的計(jì)算資源，支持更復(fù)雜的基于視覺的行為識別算法。

5） 人機(jī)協(xié)同：將基于視覺的行為識別算法與船舶建造安全管理團(tuán)隊(duì)的專業(yè)知識相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同，提高算法的準(zhǔn)確性和可靠性，減輕人工操作的負(fù)荷。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，基于視覺的行為識別算法在安全管理中的應(yīng)用范圍和深度將會不斷擴(kuò)展。通過不斷優(yōu)化和完善基于視覺的行為識別算法，將能夠更加準(zhǔn)確、快速地發(fā)現(xiàn)和消除安全隱患，有效提高船舶建造安全管理水平。

2.3? ?基于實(shí)體識別的動態(tài)抓拍算法

實(shí)體識別是一種將圖像信息轉(zhuǎn)換為實(shí)體信息的技術(shù)，主要用于識別和跟蹤目標(biāo)。基于實(shí)體識別的動態(tài)抓拍算法是一種利用實(shí)體識別技術(shù)對動態(tài)目標(biāo)進(jìn)行抓拍和跟蹤的方法。在船舶建造安全管理中，基于實(shí)體識別的動態(tài)抓拍算法可以用于實(shí)時(shí)監(jiān)控、異常檢測、安全事件預(yù)警等。

1） 實(shí)時(shí)監(jiān)控：實(shí)體識別技術(shù)可以識別船舶建造過程中的各種設(shè)備、人員和環(huán)境中的物體。通過對監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。

2） 異常檢測：通過實(shí)體識別技術(shù)，可以識別出船舶建造過程中出現(xiàn)的物體表面異常與缺陷，如材料異常、物體傾斜異常等，降低安全風(fēng)險(xiǎn)。

3） 安全事件預(yù)警：根據(jù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)識別出可能導(dǎo)致安全事件的因素，并提供預(yù)警信息，預(yù)防安全事件發(fā)生。

基于實(shí)體識別的動態(tài)抓拍算法在安全管理中具有顯著的優(yōu)勢，可以快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)和處理安全隱。

2.4? ?基于數(shù)字指紋的實(shí)物比對算法

數(shù)字指紋技術(shù)是一種利用數(shù)字信號特征進(jìn)行比對和識別的方法，主要應(yīng)用于實(shí)物的認(rèn)證和比對。在船舶建造中，基于數(shù)字指紋的實(shí)物比對算法可以用于實(shí)物認(rèn)證、安全巡檢、安全事件源識別等。

1） 實(shí)物認(rèn)證：數(shù)字指紋技術(shù)可以識別和比對船舶建造過程中的各種實(shí)物，如材料、設(shè)備和組件。通過對實(shí)物特征的分析，可以確定其身份和合規(guī)性，從而實(shí)現(xiàn)有效的實(shí)物認(rèn)證。

2） 安全巡檢：基于數(shù)字指紋技術(shù)的實(shí)物比對算法可以進(jìn)行安全巡檢，識別出潛在的安全隱患，如設(shè)備異常、環(huán)境污染等。

3） 安全事件源識別：數(shù)字指紋技術(shù)可以識別和分析安全事件的源頭，如設(shè)備、人員等。

4） 效率提高：基于數(shù)字指紋技術(shù)的實(shí)物比對算法可以自動處理大量的實(shí)物數(shù)據(jù)，減輕人工操作的負(fù)擔(dān)，提高工作效率。同時(shí)，由于算法的學(xué)習(xí)能力和模式識別能力，可以更精確地發(fā)現(xiàn)安全隱患。

2.5? ?基于自動控制云臺的實(shí)體跟蹤算法

自動控制云臺是一種利用電機(jī)和控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤和捕捉的設(shè)備?；谧詣涌刂圃婆_的實(shí)體跟蹤算法是一種利用自動控制云臺對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的方法。在船舶建造安全管理中，基于自動控制云臺的實(shí)體跟蹤算法可以用于實(shí)時(shí)監(jiān)控、異常檢測、安全事件預(yù)警等。其主要功能如下：

1） 目標(biāo)識別：通過圖像處理技術(shù)，如邊緣檢測、圖像二值化等，將視頻幀中的目標(biāo)從背景中分離出來；

2） 目標(biāo)跟蹤：利用自動控制云臺的電機(jī)，跟蹤目標(biāo)的運(yùn)動軌跡。通過對目標(biāo)的位置信息進(jìn)行濾波處理，如卡爾曼濾波等，以減少目標(biāo)跟蹤過程中的干擾和誤差；

3） 目標(biāo)跟蹤的優(yōu)化：通過對目標(biāo)跟蹤算法的優(yōu)化，如基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法等；

4） 實(shí)時(shí)監(jiān)控：自動控制云臺可以實(shí)時(shí)跟蹤目標(biāo)，并根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動軌跡調(diào)整自身的位置和方向；

5） 異常檢測：通過對目標(biāo)的運(yùn)動特征進(jìn)行分析，可以識別出目標(biāo)的異常行為，如速度過快、方向變化過大等，從而進(jìn)行異常檢測；

6） 安全事件預(yù)警：根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動特征和異常行為，可以識別出潛在的安全事件，如設(shè)備異常、人員行為異常等，并提供預(yù)警信息。

3? ?安全管理智能化應(yīng)用技術(shù)和配套技術(shù)的發(fā)展趨勢

3.1? 安全管理智能化應(yīng)用技術(shù)

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，安全管理智能化應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展也在不斷加速。在船舶建造安全管理中，安全管理智能化應(yīng)用技術(shù)主要包括設(shè)備與系統(tǒng)整合、數(shù)據(jù)分析與智能預(yù)警、人機(jī)交互與決策支持等方面。

1）設(shè)備與系統(tǒng)整合

設(shè)備與系統(tǒng)整合是安全管理智能化應(yīng)用技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，主要包括硬件設(shè)備與軟件系統(tǒng)的相互交互、數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和處理、環(huán)境感知能力提升等。通過設(shè)備與系統(tǒng)整合，可以實(shí)現(xiàn)不同類型的設(shè)備和系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享和協(xié)同工作，從而提高船舶建造安全管理的效率和準(zhǔn)確性。

2）數(shù)據(jù)分析與智能預(yù)警

數(shù)據(jù)分析與智能預(yù)警是安全管理智能化應(yīng)用技術(shù)的核心功能，主要包括數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理和分析等。通過大數(shù)據(jù)分析與智能預(yù)警，可以實(shí)現(xiàn)對船舶建造安全管理中的各種安全事件的實(shí)時(shí)監(jiān)控、異常檢測和危險(xiǎn)源預(yù)警。

3）人機(jī)交互與決策支持

人機(jī)交互與決策支持是安全管理智能化應(yīng)用技術(shù)的實(shí)時(shí)處置手段，主要包括用戶界面設(shè)計(jì)、人機(jī)交互策略和決策支持系統(tǒng)等。通過人機(jī)交互與決策支持，可以實(shí)現(xiàn)用戶與安全管理智能化應(yīng)用系統(tǒng)之間的高效溝通和交流。

3.2? ?配套技術(shù)

配套技術(shù)是安全管理智能化應(yīng)用技術(shù)的重要組成部分，主要包括數(shù)據(jù)傳輸與通信技術(shù)、人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)等。

1）數(shù)據(jù)傳輸與通信技術(shù)

數(shù)據(jù)傳輸與通信技術(shù)是安全管理智能化應(yīng)用技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施，主要包括5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、無線通信技術(shù)（LORA，MESH，RFID，BT）和數(shù)據(jù)通信協(xié)議等。利用各種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合，發(fā)揮各自的特長，可實(shí)現(xiàn)將封閉環(huán)境下的船艙內(nèi)部的環(huán)境數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)，行為與位置數(shù)據(jù)，生命體征數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳回?cái)?shù)據(jù)中心。

2）人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)

人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)是安全管理智能化應(yīng)用技術(shù)的核心驅(qū)動力，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等。通過人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)安全管理智能化應(yīng)用系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)的智能分析和預(yù)測。

4? ?船舶建造安全管理關(guān)鍵技術(shù)的重要方向和趨勢

4.1? ?技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用

在未來，船舶建造安全管理關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展將主要集中在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用方面。這包括利用人工智能技術(shù)為船舶建造安全管理創(chuàng)造新的價(jià)值，以及將已有技術(shù)應(yīng)用于船舶建造安全管理領(lǐng)域，以提高其效率和精度。此外，還將重點(diǎn)關(guān)注跨界技術(shù)的融合和應(yīng)用，如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等，以實(shí)現(xiàn)更高的安全管理水平。

4.2? 標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，船舶建造安全管理的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化也將成為關(guān)鍵問題。未來，將重點(diǎn)關(guān)注制定相關(guān)的安全管理標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，以確保船舶建造安全管理技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展和應(yīng)用。

4.3? ?人才培養(yǎng)與技能升級

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)在船舶建造安全管理中的應(yīng)用將會越來越廣泛。因此，人才培養(yǎng)和技能升級將成為船舶建造安全管理技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。未來，將重點(diǎn)關(guān)注培養(yǎng)具備相關(guān)技能的人才，以確保船舶建造安全管理技術(shù)的有效應(yīng)用和發(fā)展。

4.4? ?國際合作與交流

隨著全球化的推進(jìn)，國際合作和交流在船舶建造安全管理技術(shù)的發(fā)展中也將發(fā)揮越來越重要的作用。未來，將重點(diǎn)關(guān)注與國際合作組織和企業(yè)的合作，以共享技術(shù)資源和經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)船舶建造安全管理技術(shù)的國際化發(fā)展。

5? ? ?結(jié)束語

本文通過對人工智能技術(shù)在船舶建造安全管理中的應(yīng)用進(jìn)行簡要分析，愿為船舶建造過程中科技興安建設(shè)提供可參考思路。同時(shí)，展望未來船舶建造安全管理技術(shù)建設(shè)的發(fā)展方向和趨勢。

可以預(yù)測，船舶建造安全管理技術(shù)將會持續(xù)提高，以應(yīng)對新的挑戰(zhàn)和需求。隨著人工智能技術(shù)的不斷突破，智能化技術(shù)亦在船舶建造安全管理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用與發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介：華先亮（1980- ），男，高級工程師。主要從事船舶智能化研究工作。

黃瑩雅（1990- ），女，工程師。主要從事智能制造方向研究工作。

收稿日期：2023-12-20