供应商按期交货告知书

尊敬的供应商：

非常高兴贵司成为宝信软件的供应商！

为了保证双方合作有序，减少不必要的纠纷，我们特在此强调：贵我双方达成合意后签订的合同具有法律约束力，请贵司在合同签订前充分考量，确保能够满足合同约定的交货时间，合同一旦签订，请严格按照合同约定的交货时间、地点及送货要求，保质保量按时交付。

合同签订后，如发生不能按时交付的情况，请贵司务必做到：

无论因何种原因导致出现延迟交货的延误风险时，贵司须在第一时间以书面形式履行通知义务，将延误原因及具体情况告知到我司采购员。

贵司履行通知义务后，须积极采取补救措施，并在约定交货期前1周通知我司最新交货时间。

在延期交付问题解决前，贵司应当定期（每周）向我司采购员反馈订单状态，并出具或协调厂商出具相关延误证明。

我司将根据贵司以上反应速度、问题解决效率及延期交付造成后果等情况综合考量，对贵司进行以下单项或组合处理：

1、警告

2、延迟付款（交货每逾期1天，该合同付款时间顺延1周）

3、追究违约责任

4、黑名单禁入

本告知书自2021年8月颁布实施。以上事宜请贵司知悉，如有疑问，请与我司采购员联系。

上海宝信软件股份有限公司

商务中心

2021年8月

宝信软件1.14版项目号：采购合同号：

上海宝信软件股份有限公司

设备采购合同

甲方：上海宝信软件股份有限公司

乙方：

合同概述

甲、乙双方根据《中华人民共和国民法典》及相关法律法规的规定，本着共同合作，互惠

互利的原则，经过充分协商，就事宜甲方向乙方采购以下设备事宜达成一致，订立

本合同。

二合同标的、金额

乙方承诺，根据合同要求按时向甲方提供以下设备：

2、合同含13%增值税总价_元。

3、本合同约定价格为不含税价格，不含税价格不因国家税率变化而变化，若在合同履行期间，

如遇国家的税率调整，则价税合计相应调整，以开具发票的时间为准。

三、设备的交货

1、乙方应在_年_月_日之前，将本合同第二条约定的设备送达至甲方指定地点。自

交货之日起货物所有权归甲方所有。

2、交货地点：

3、收货人：

4、联系电话：

5、传真：

四、设备的运输

1、乙方负责运输并承担运输风险，运输费、保险费等费用包含在合同总价中，不单独进行支

付。

2、每次运输乙方须在事前2个工作日内，以书面形式向甲方收货人发出发货清单，说明备妥

待运的日期、设备的合同编号，在采购合同设备清单中对应的行号、设备名称、型号规格、序

列号（如有）、数量、重量、长宽高、以及是否有收货的特殊要求和注意事项等，如遇混装

散装货物的箱件，乙方还应当提供箱内货物的明细清单，甲方确认后通知乙方发货。

3、运输方式为。若无特殊约定，乙方可自行选择运输方式，但需确保设备安全、快捷的送达

甲方指定地点。

宝信软件QHSE管理方针

重质量安全意识，保过程稳定可靠，创一流公司品牌。

致力于环境保护，为员工创造安全健康的工作场所，向顾客提供优质高效的专业服务

致力于环境保护，为员工创造安全健康的工作场所，向顾客提供优质高效的专业服务。

重质量安全意识，保过程稳定可靠，创一流公司品牌。

宝信软件QHSE管理方针：1

甲方指定地点。

3、运输方式为。若无特殊约定，乙方可自行选择运输方式，但需确保设备安全、快捷的送达

散装货物的箱件，乙方还应当提供箱内货物的明细清单，甲方确认后通知乙方发货。

列号（如有）、数量、重量、长宽高、以及是否有收货的特殊要求和注意事项等，如遇混装/

待运的日期、设备的合同编号，在采购合同设备清单中对应的行号、设备名称、型号规格、序

2、每次运输乙方须在事前2个工作日内，以书面形式向甲方收货人发出发货清单，说明备妥

付。

1、乙方负责运输并承担运输风险，运输费、保险费等费用包含在合同总价中，不单独进行支

四、设备的运输

5、传真：

4、联系电话：

3、收货人：

2、交货地点：

交货之日起货物所有权归甲方所有。

1、乙方应在年月日之前，将本合同第二条约定的设备送达至甲方指定地点。自

三、设备的交货

如遇国家的税率调整，则价税合计相应调整，以开具发票的时间为准。

3、本合同约定价格为不含税价格，不含税价格不因国家税率变化而变化，若在合同履行期间，

2、合同含13%增值税总价元。

1、乙方承诺，根据合同要求按时向甲方提供以下设备：

二、合同标的、金额

本合同。

互利的原则，经过充分协商，就事宜甲方向乙方采购以下设备事宜达成一致，订立

甲、乙双方根据《中华人民共和国民法典》及相关法律法规的规定，本着共同合作，互惠

一、合同概述

乙方：

甲方：上海宝信软件股份有限公司

设备采购合同

上海宝信软件股份有限公司

宝信软件1.14版项目号：采购合同号：

宝信软件1.14版，项目号：，采购合同号：

4、设备运输至项目现场时，未经甲方确认，导致设备送至非甲方指定的、错误的地点，甲方

不承担设备的损毁、灭失责任。由此发生的一切费用及风险由乙方承担。

五、质量保证

1、乙方保证所提供的设备必须是原厂商出厂的全新的、未使用过的合格产品，完全符合合同

及技术附件（若有）所规定的质量、规格和性能要求，若无技术附件或技术附件未涉及到的问

题则按照国际行业标准或国家有关行业标准的规定（以其中高者为准）。

2、甲方已通过环境、职业健康安全体系认证，乙方所供商品应符合绿色环保要求（即使用环

保材料包装、使用环保装置及环保技术生产）。

3、乙方提供的设备的质保期为个月，质保期自起开始计算。在质保期内，若非

甲方原因造成设备缺陷，甲方向乙方发出书面通知，乙方应在一周内无条件、免费提供设备的

维修或更换件。

4、在质保期内，如由于更换、修理乙方供货的有缺陷的“设备”而使本“采购合同”所涉及

的设备停机时，则保证期应按实际停机时间作相应延长。新更换和/或修复的设备的保证期为

更换和/或修复完毕后重新计算。

六、设备的包装

1、乙方应在保留原厂包装的前提下，根据设备的特点和要求采用适当的包装，以便设备在正

常搬运条件下能够安全无损的抵达甲方指定地点。

2、若乙方提供的货物为机电产品，则按《机电产品包装通用技术条件》（国标GB/T3384-92），

包装方式为：木箱；电器、仪表盘类的设备，须在包装箱外面用红色油漆指示出箱内盘面的正

面。

3、设备外包装上须注明：合同号、收货单位、货物类别、设备名称、发货单位，散件物品须

注明采购合同的设备清单中所对应的行号。乙方若选择快递EMS方式送货，也须在快递件上注

明如上信息。

4、乙方提供的每件设备应具有原始的、完好的标准包装，设备清单、使用说明书、质量保证

书、产品合格证、保修卡等所有资料以及技术附件所约定的随箱资料必须齐全，均按厂商原有

包装提供。如遇交货前已拆封的设备，甲方有权拒收或要求更换。

七、设备到货验收

1、甲乙双方代表根据本合同的约定，对设备的品牌、规格、型号、数量、外包装进行验收，

并在收货单据上签字，以示到货验收确认。如乙方因故无法参加，应视同接受甲方组织的验收

工作。

2、当发现设备的品牌、规格、型号、数量、外包装与合同或技术协议的规定不符时，甲方有

权拒收，乙方应负责更换或补供，并承担由此发生的费用及相应的违约责任。

3、到货验收不能免除乙方对设备质量的保证责任，也不代表甲方对设备质量、性能的认可。

八、结算方式

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重质量安全意识，保过程稳定可靠，创一流公司品牌。

致力于环境保护，为员工创造安全健康的工作场所，向顾客提供优质高效的专业服务。

宝信软件1.14版，项目号：，采购合同号：

1、付款方式：电汇或承兑汇票。

2、付款条件

2.1本合同生效后，甲方收到乙方提交的预付款申请及相应金额的收据后个月内，甲方向乙方

支付不含税合同总价的%货款，即人民币元，大写：人民币。

2.2设备到货验收合格，甲方收到全额增值税发票（13%）后个月内，甲方向乙方支付不含税合

同总价的%货款及全额税金，即人民币元，大写：人民币。

2.3质量保证期届满且无质量异议，甲方收到乙方提交的质保金付款申请后个月内，甲方向乙

方支付不含税合同总价的%，即人民币元，大写：人民币。

3、发票的开具与接收

3.1乙方应当首选指派专人将增值税专用发票送达甲方指定接收人，如乙方指派专人送达确有

困难的，可以次选快递方式将增值税专用发票送达甲方指定发票接收人，但以快递方式寄送时

必须满足以下送达条件：

（1）乙方应当在发票寄出后将快递公司和运单号书面告知甲方；

（2）甲方只接收顺丰、EMS寄送的发票；

（3）快递费用若选择到付的，甲方有权拒收。

3.2甲方指定发票接收人为电话：地址：。

3.3如乙方提供的增值税专用发票不符合法律法规要求或本合同约定，或不能通过税务认证的，

甲方有权拒收或于发现问题后退回，乙方应及时更换。

3.4针对设备由乙方运输至项目现场交货的情况，乙方在向甲方递送发票的同时，还应提供对

应批次收货现场签收的货物签收单原件；如乙方以复印件形式提供货物签收单的，则需要待甲

方核实项目现场收货情况后，再通知乙方开具增值税专用发票，否则甲方有权拒收乙方擅自提

前开具的发票，亦有权暂停支付当前货款。

九、保密和侵权

1、对乙方因执行本职工作而获取、掌握的甲方任何口头或书面的保密内容，乙方不得利用该

保密内容从事任何与工作无关的事情，并应当妥善保管可能接触到的书面保密资料，任何保密

内容均不得披露、允许第三人使用。

2、乙方不得用任何形式复制属于保密内容的资料和信息，不得用任何形式使用保密内容的资

料和信息用于任何个人和商务操作。

3、乙方的保密责任不因双方合作关系的终止或变更而消除。

4、乙方需保障甲方在使用其产品、服务及其任何部分不受到第三方关于侵犯知识产权的指

控，任何第三方如果提出侵权指控，乙方须与第三方交涉并承担由此引起的一切法律责任和费

用。

十、不可抗力

1、合同的任何一方因不能预见、无法避免的自然灾害或社会事件，包括但不限于战争、港口

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宝信软件1.14版，项目号：，采购合同号：

封锁、内乱以及严重的水灾、地震和其他国际商务惯例被认定的不可抗力事故而影响合同执行

时，应当延迟履行合同的期限，延迟的时间应相当于不可抗力事故所影响的时间。

2、合同的任何一方因不可抗力的原因，不能履行合同，应及时通知对方，在取得有关部门的

证明和对方谅解的情况下，经双方协商一致，可延期履行合同，或更改合同中的某些条款。

十一、违约责任

1、若甲方未能按合同约定及时履行付款义务，甲方应以合同总价0.5%/天按日向乙方支付逾

期金额的利息，但因乙方违约或不可抗力引起的迟延或未能付款的情况除外。利息总额最高不

超过逾期未付款金额的5%。

2、乙方应严格按照合同交货期的要求完成设备供应，确保甲方工程进度，若由于乙方原因不

能按时交货，甲方将对乙方以合同总价0.5%/天收取违约金，甲方可延长相应阶段的付款期限。

3、若乙方未经甲方同意提前履行或部分履行供货义务，甲方有权拒绝接收；乙方提前履行或

部分履行给甲方增加的费用及货物的损毁灭失风险，由乙方负担。

4、若乙方交付的设备到货验收或安装、调试验收不合格，应在7天内改正。逾期未改正或本

合同设备质量、性能，在规定的功能考核时间内达不到合同或技术协议中的要求，甲方将对乙

方以合同总价20%收取违约金。

5、若因乙方原因，造成用户或甲方实际经济损失的，乙方还应当赔偿相应损失。本条“用户”

特指本合同实际使用设备的最终用户。

6、甲方有权在对乙方的未付款项中，扣除乙方应承担的违约金和赔偿。

十二、合同的解除

因乙方违约使合同不能履行，甲方有权以书面形式通知乙方终止或解除全部合同，乙方应在收

到通知之日起7天内作出答复，超过7天不予答复视为同意终止或解除合同，由乙方承担合同

总价20%的违约金，并赔偿甲方实际损失。

十三、争议的解决

1、在执行本合同过程中产生的一切争议，甲乙双方应通过友好协商解决，双方不能达成一致

时，向合同签署地法院提起诉讼。

2、在诉讼期间，除必须经过诉讼过程进行解决的部分外，合同其余部分仍然有效，应继续履

行。

十四、其他事项

1、合同未尽事宜，由双方协商解决。必要时可签订补充、修改协议，经双方签字并盖章或电

子签章确认后生效。

2、本合同壹式贰份，甲乙双方各执壹份，自双方签字并盖章或电子签章之日起生效。

3、保证年提供本合同所涉及的设备的备件，并且以不高于本合同设备价格提供。

十五、附件清单

1、所有附件均为本合同不可分割之组成部分，与本合同具有同等法律效力。

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2、本合同附件共/份。清单如下：

（以下无正文）

甲方：（盖章）上海宝信软件股份有限公司乙方：（盖章）

经办人：，经办人：

法人代表（委托代理人）：，法人代表（委托代理人）：

签署日期：，签署日期：

地址：中国（上海）自由贸易试验区郭守敬地址：

路515号

邮编：201203，邮编：

电话：，电话：

传真：，传真：

开户行：工行宝钢国贸支行，开户行：

帐号：1001153819003291572，帐号：

税号：91310000607280598W，税号：

签署地点：上海市宝山区

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总体要求2022年12月上海宝信软件股份有限公司项目号：BS22P2055技术附件视频智能分析系统

基于人工智能领域最新的计算机视觉感知技术、深度学习等前沿技术，通过计算机视觉算法识别工作场景下人、物、环境以及相互之间关联关系，对人员不安全行为和物的不安全状态、环境的不安全因素进行实时分析和预警。技术路线采用视频智能识别技术，实现对明火、烟雾、人员脱岗睡岗、劳保着装不规范、违规闯入受限区域、人员数量超限等异常状态的智能识别、报警和记录。基于厂区现有的视频监控系统建设完善覆盖控制室、装置区、储存区、装卸区等重点部位的监控视频和视频存储系统（固定为主、移动为辅），实现实时监控、存储和录像回放。

异常状态的智能识别、报警和记录

按要求将视频智能分析设备信息、运行状

态、报警等相关数据，交换至山东省危险劳保着装不规范明火

违规闯入受限区域盐雾

化学品安全生产风险监测预警系统。

人员数量超限人员脱岗睡岗

预留数据接口，进行数据交换、联动重点部位监控视频和视频存储系统

特殊作业全过程信息化管理系统

控制室装置区

人员自动定位系统

储存区装卸区

双重预防机制信息化系统

框架结构和评价标准确定

需求确认模型蒸留

元学习

数据增强

多任务预训练模型集成

数据标注

半监督学习训练

模型加速

模型优化性能验证自动优化

数据集构

无监督学习

建

模型打包和

服务部署

模型选择

模型预训练数据收集模型开发部署

确定用于模型开发的数据需求，向原始数选择多个现有的A/框架体系结构和指标或设计执行模型蒸馆和集成以进

学习易于适应新数据/住

务的基本模型据添加元数据（例如类别类标签边界适合任务的新A框架，体系结构和指标，通过应一步改善性能，格模型导

框等），以描述特定任务的输入输出模式用随机变换并使用生成的对抗网络生成新样本出到目标平台以更好地利

并坐除噪声样本并将数据拆分为训练用于来改善训练数据的方差，通过优化所选性能来用特定的硬件加速器最

模型开发的模型集和模仿真实世界分布的训练带有训练集的ML/DL模型指标通过跟踪后打包模型并公开AP进行

验证集作为模型验证的基准验证集上的模型性能来监视训练过程，并调整服务。

优化/训练超参数，并使用Auto-ML技术选择晨

佳配置，最后根据性能来选择最佳模型进行部

署验证集

技术指标整个视频只能分析系统平台由边缘层、数据层、平台层和应用层组成，边缘层负责视频数据采集，应用层实现各个应用场景的智能预警分析。通过AI的图像识别，看懂“人、物、环境、作业”安全生产场景，主要应用场景以及具体实现功能可归纳如下图：视频智能分析系统将采用“X+1+1+N”全栈自研矩阵模式开发，如下图所示：

AI智能分析系统平台架构

应用层

槽车装卸动火作业高处作业跑冒滴漏烟火监测PPE违规人员管理仓库监管

N个场景应用

平台层

11..

移动端PC端

1个智慧安全监测平台

数据层

算法模型实例流程事件报警

1个AI自学习平台

边缘层

X个数据采集及边缘计算设备移动布控球边缘计算多模态相机RGB摄像头移动布控球

3

固定作业2临时作业设备装置人员监管

4

作业流程监测作业风险分析设备异常监管PPE安全防护

作业动作识别作业单流程管理周界异常监管危险行为

环境风险监测作业条件核验设备数据记录人员定位

设备风险监测作业环节确认烟火泄露等隐患身份识别

人员行为监测环境风险识别在岗在位

5智能巡检库区管理定制场景

6库区管理定制场景T

巡检数据与系统数据融合叉车作业氯气罐装作业

巡检系统开发与整合资产盘点管道防腐蚀预警

巡检任务派发环境风险环境风险

设备异常监测工艺可靠性分析

远程技术支持辅助决策

基于先进的计算机视觉和深度学习技术，利用摄像机采集中控室现场实时视频，通过视频画面实时分析，结合人体检测与行为分析，对主控室等场所的工作人员进行人员离岗检测，当人员离岗、脱岗时触发报警。实现方法为了满足管理的需要，解决对工作人员离岗情况的监督管理，需要将原来的人工巡查和监督的方式升级为智能化的自动监督，降低管理人员的劳动强度，并且使监督更加高效。化工行业中控室等重要岗位需要值班人员24小时在岗，在日常工作中会出现较多特殊情况导致岗位无人监测情况，即使短短的几分钟，也有可能造成无法挽回的后果。这就需要管理人员能够实时掌握岗位人员在岗情况，以便出现特殊情况及时协调人员补岗。人员脱岗检测功能及算法要求

基于先进的计算机视觉和深度学习技术，利用摄像机采集中控室现场实时视频，通过视频画面实时分析，结合人体检测与行为分析，对人员睡岗现象进行检测，发现人员睡岗时触发报警。实现方法中控室值班人员工作时间长、强度高、压力大，由于安全生产的实时监管需要，对人员的精神状态和投入情况均有较高要求，如岗位人员发生睡岗情况，极有可能造成突发事件处理不及时，给企业安全生产造成损失。人员睡岗检测应用场景

炼油二部中心控制室东2022-01-0/125S:18

基于先进的计算机视觉和深度学习技术，利用摄像机采集现场实时视频，通过视频画面实时分析，结合人体检测与行为分析，对人员睡岗现象进行检测，发现人员睡岗时触发报警。实现方法日常工作中会出现无授权或授权超时人员进去某工作区域的情况，为解决对工作人员串岗情况的监督管理，需要将原来的人工巡查和监督的方式升级为智能化的自动监督，降低管理人员的劳动强度，并且使监督更加高效，当无授权或授权超时人员进去某工作区域时将触发人员串岗报警。人员串岗检测应用场景

2021年05月30日

基于先进的计算机视觉和深度学习技术，利用摄像机采集现场实时视频，通过视频画面实时分析，结合人体检测与行为分析，对人员长时间静止不动的现象进行检测，自动报警，及时通知值守人员至现场查明情况。实现方法当员工在危险区域内一段时间不移动时，有可能出现异常情况，需要及时通知管理人员或值守人员查明情况。人员静止检测应用场景

至天风知欧控清

基于视频监控和计算机视觉技术的虚拟电子围栏系统，通过鼠标绘制任意多边形作为重点监控区域，当有可疑车辆或人员进入警戒区域时，系统自动发出报警，实现对人员、车辆越界行为的智能监管。实现方法针对易燃易爆场所和实施动火、受限空间作业等区域需提供报警区域虚拟电子围栏绘制，对人员车辆越界、超员、缺员、超时等安全警戒并设置报警区域，具备在线人数自动统计和超时报警等功能，电子围栏支持动态显示。电子围栏管理应用场景

基于先进的计算机视觉和深度学习技术，利用目标检测、人员检测等算法，对输入图像进行检测，首先识别图像中的人员，再判断人员头部是否佩戴安全帽，正确穿着工作服，存在未佩戴安全帽人员时，触发报警并及时通知安全监管人员。实现方法正确佩戴安全帽，正确穿着工作服对员工安全相当重要，据统计，大部分安全事故都是由于受害人不戴安全帽导致被物体打击或头部撞击致死致伤。然而在实际工作中，员工未佩戴安全帽的不安全行为仍然时有发生。传统的现场管理主要依靠安全管理人员的主观监测，存在时效性差，不能全程监控等一系列问题。随着人工智能技术的日渐成熟，安全帽佩戴、正确穿着工作服智能检测方案应运而生，已成为现场人员管理的标配。未戴安全帽、未穿工作服检测应用场景

实现方法在化工企业装置区、储存区、装卸区等重点区域，需要严格控制进入人员身份、行为，站位等，以防止出现安全隐患。目前对于受限区域人员进入的管理方式主要为通过视频记录实现事后追溯，对实时发生的违规行为缺少实时发现和制止的手段，管理滞后。受限区域违规闯入检测应用场景

码头一装货区

2020-08-01

星期六15：06659

实现方法化工企业已实现生产自动化，少人化，正常生产状态时，现场作业人员较少，为防止人员聚集引发群死群伤事故，以及现场发生异常情况瞒报不报等情况，需要对重点区域内的人员数量进行严格限制和实时监管。人员超限检测应用场景基于先进的计算机视觉和深度学习技术，利用摄像机采集现场实时视频，通过预设的受限区域边界结合人体检测与行为分析，对受限区域的违规闯入行为进行实时报警。

02-10-2022星期四16:15:17

危废固废收集

实现方法抽烟不安全行为极易引发火灾等安全隐患，严重威胁化工企业的安全生产。可以说，吸烟智能识别是化工工作场所安全管理转型升级的重要手段，为安全员进行现场作业行为监督提供有力的技术保障。该技术可应用于智慧园区、工地或工厂人员安全管理，自动识别工作人员在禁止吸烟区域吸烟情况，实时反馈违规吸烟人员信息，精准高效监管，提高厂区安全，为安全员进行现场监督提供技术保障。抽烟检测应用场景基于先进的计算机视觉和深度学习技术，利用摄像机采集现场实时视频，通过人体检测准确识别现场人员数量，并与设定的人数阈值对比，发生人员超限时触发报警。

Mobi

60元4G

实现方法在油库、加油站、化工厂等区域，因为有易燃易爆等危化物品的存放、装卸车作业等，打手机容易引起火灾爆炸，造成巨大的生命和财产损失，所以这些场合需要禁止打手机，存在侥幸心理的工人可能会躲过安全巡查，这项工作需要交给无死角监控去做。在医疗场所，为了避免影响医用设备的正常工作，也需要关闭手机。在驾驶途中，应禁止打电话行为，以免影响交通安全。单纯依靠人为干涉，效果甚微。打电话检测应用场景抽烟行为智能识别是用AI技术对作业及生产现场的人员行为视频画面进行实时分析，基于先进的计算机视觉和深度学习技术，结合前端摄像头硬件及视频图像中香烟、抽烟行为的人员特征进行检测，利用深度学习能力进行模型训练，实现了对吸烟动作的识别，能够自动从人群中识别出正在吸烟者，并可将吸烟者图像提取出来进行标注保存，当检测到人员抽烟行为时时触发报警。在提醒监理人员的同时，实时将违章行为发生的时间，地点和现场图片等信息发送给上级平台，安全监理人员能够第一时间获取违章图像，及时处理违章行为。系统会自动保存时间、地点及相应的照片，作为证据留存及安全处罚的依据。为化工企业工作现场、施工工地，变更作业等场景提供安全保障。

2021-04-0810:50:11星期四

火灾隐患严重威胁化工企业的安全生产，火灾隐患及时探测是化工企业迫切需要解决的课题。目前被广泛使用的传感器式火灾预警系统易受环境影响，在大空间复杂环境下存在预警不及时、误报率高等缺陷。基于视频的烟火检测采用非接触式检测方式，能够监控更大的空间范围及满足系统实时输出检测结果的要求，提高火灾检测系统的可用度和可靠度。火焰检测应用场景AI打电话视觉检测是基于视频流的智能图像识别系统，利用最新的深度学习与大数据技术，代替人眼，自动识别各种违规行为，为安全生产保驾护航。打电话AI智能监测通过前端视觉分析技术，能够自动分析拍摄画面，无需过多的人力就能够实现对区域内的高效监测。当前端摄像头监测到有人在监测区域内违规打电话时，系统将立刻采集视频画面，传输至AI分析后台，警报监管画面，还能够与语音设备连接，直接对违规人员进行语音提示。

2021-04-0810:50:20星期四

火灾隐患严重威胁化工企业的安全生产，火灾隐患及时探测是化工企业迫切需要解决的课题。目前被广泛使用的传感器式火灾预警系统易受环境影响，在大空间复杂环境下存在预警不及时、误报率高等缺陷。基于视频的烟火检测采用非接触式检测方式，能够监控更大的空间范围及满足系统实时输出检测结果的要求，提高火灾检测系统的可用度和可靠度。烟雾检测应用场景基于先进的计算机视觉和深度学习技术，结合视频图像中火焰的物理特征进行检测，当检测到火焰时触发报警。实现方法

与HSE数字化管理平台的集成要求应用场景基于先进的计算机视觉和深度学习技术，结合视频图像中烟雾的物理特征进行检测，当检测到烟雾时触发报警。实现方法

2019-07-25082344

15茶仓库里

本次为视频智能分析系统整体集成采购，供货商除提供清单要求的全部产品外，还必须完成基于现有视频平台的集成调试、安装和接口开发。采购清单系统融合：可与HSE数字化管理平台融合，实现数据共享和预警闭环处置。告警推送方式：可通过系统后台弹窗、APP推送、声光报警器、现场语音广播系统等多种方式推送告警信息，满足事前提醒、事中干预、事后追溯等不同管理要求。算法准确率高：算法检测准确率可高达90%-99%，报警规则自定义：根据场景实际情况配置算法运行规则/报警规则等。