工程施工方面的监护助手项目产品系统

特种作业如（动火、受限空间、高处作业等）是安全生产的核心风险点。传统作业监护依赖人工现场值守，存在标准执行不统一、风险漏检率高、响应不及时、人力成本高、监管追溯难等痛点。本项目针对作业安全管理的核心需求，依托现有现有数据、视频监控、协同办公等系统，建设监控AI系统，用 AI 技术替代传统人工监护，解决特种作业全流程安全管控的数字化、智能化升级问题。

本项目围绕特种作业远程监护全流程，打造了六大核心功能模块：
1.作业票智能分析模块：自动解析作业票信息，提取作业类型、风险点、监护要求等关键内容，生成个性化监护方案；
2.监护需求自动生成模块：基于作业票数据，匹配行业安全规范，自动输出监护重点、告警阈值、联动策略；
3.视频实时联动模块：对接现场视频监控系统，实现作业区域画面实时拉取、多摄像头轮巡、画面留存；
4.AI 风险智能识别模块：通过计算机视觉算法，实时识别未按规范佩戴防护用品、违规操作、人员闯入等风险行为；
5.告警快速推送模块：发现风险后，通过企业微信 / 协同平台向监护人员、管理人员秒级推送告警，支持一键处置；
6.历史信息追溯模块：全流程留存作业票、监控画面、告警记录、处置日志，满足安全审计与事故追溯需求。
项目核心功能是实现 “作业票驱动、智能体执行、全流程闭环” 的特种作业远程监护，替代传统人工现场监护，提升风险识别效率与管控精度。

我在项目中负责核心技术架构设计与关键模块开发，具体包括：
1.负责部分yolo 视觉识别模型训练与优化；
2.对接千问vl多模态大模型智能体的开发;
3.视频流实时处理、多源数据（作业票、视频、告警）的融合与链路打通；
4.负责系统与甲方现有平台、视频系统、协同平台等打通和开发接口；
5.参与容器化部署方案设计，保障系统在云集群环境下的高可用与稳定性；
6.负责项目难点攻关，解决高并发视频流处理、低延迟告警推送等技术问题。