项目主要包含7个模块：摄像头配置、视频流管理、告警管理、算法分配、算法部署、BI 统计、算法标注训练。摄像头管理模块用于多种终端设备、智能设备的接入及管理。平台支持包括摄像头等终端感知设备接入，为整个平台提供数据接入底座。针对工厂内部署的摄像头装置，可以按照需求调取场景视频流。支持一屏、二屏、四屏、八屏同时预览，降低人工巡逻时间成本，有效提升工厂监管效率。关联相应 AI 技能的设备会根据配置的 AI 技能运行时间进行实时监测，当发生违规行为，设备异常、环境异常等事件时，会产生相应的风险告警。告警会生成预警事件图片及事件视频用于回看。告警管理中可查看整体预警事件的数量，告警详情。对每一个预警事件进行全流程的处理跟踪，以及预警的全生命周期管理。一个 AI 技能对应一个业务场景，算法模块可基于已有原子模型库快速编排出一个业务上所需的 AI 技能，如“未带安全帽检测”、“未穿工服检测”等。接入的设备仅需通过关联 AI 技能即可将完成智能化升级，具备多种场景的 AI 能力。在算法管理中用户可根据自身业务逻辑设置自定义的预警逻辑，并根据需要将技能下发至多种智能设备。针对告警数量、告警位置、告警类型等参数进行统计，并做可视化处理，便于管理员对场景内的生产及安全情况作统计。项目中参与了项目的整体架构设计，数据库设计；功能上开发了摄像头抽帧、转换，BI 统计，标注平台和算法训练服务；开发训练了安全帽和烟火检测的模型。