据中国华能现场项目负责人以及华能官网提供的资料，由合肥薪火信息科技有限公司为中国华能相关项目提供的500台AI边缘计算盒子已完成验收。设备面向视频智能分析应用，可结合摄像头画面，对人员防护、重点区域及烟雾火焰等场景进行辅助识别，为安全管理提供参考。
中国华能商城所示薪火AI视频分析盒产品页面。
风电场通常分布在山地、荒漠、沿海等区域，风机点位之间距离较远，设备运行维护涉及风机周边、巡检道路和升压站等多个场所。管理人员既要掌握设备运行情况，也需要关注人员进入、现场作业和异常情况处置。
在已有视频监控基础上增加智能分析能力，是分散点位安全管理的一种技术应用方式。摄像头采集现场画面，边缘计算设备在靠近现场的位置进行分析，管理人员再结合提示信息和相关画面开展复核。
多点位监控 对画面查看提出更高要求
视频监控是风电场日常管理的重要手段。摄像头可以记录人员活动和设备周边情况，为日常巡检、事件核查提供画面资料。
但监控画面数量增加后，管理人员很难始终逐一查看所有点位。不同区域需要关注的内容也不相同：风机周边可能涉及人员检修和通行，升压站设备区需要关注人员活动范围，巡检道路则需要结合现场情况查看异常。
视频智能分析的作用，是根据不同画面配置识别任务，对符合设定条件的疑似情况提供提示。管理人员收到信息后，可以查看对应点位和画面，再判断是否需要进一步处理。
这一过程并不改变现场安全管理责任。系统提供的是辅助查看和复核线索，实际处置仍需结合人员作业安排、现场环境和相关管理制度完成。
关注人员防护与现场作业
在风机检修、设备维护等工作中，人员防护用品穿戴情况是安全管理需要关注的内容。
根据提供的功能演示，系统可对监控画面中的人员和安全帽、反光衣等目标进行辅助识别。画面出现疑似未佩戴安全帽的情况时，系统可生成提示，并关联相应画面，供管理人员查看。
安全帽与反光衣识别功能画面。
不同摄像头的安装高度、拍摄角度和覆盖范围不同，人员在画面中的大小、姿态也会发生变化。实际使用时，需要根据现场画面设置识别区域，并通过测试确认目标是否能够被清晰观察。
对于系统提示的疑似异常，管理人员可查看事件发生的点位和画面，结合当时的作业情况进行核实。识别结果不能直接替代现场安全检查，也不宜仅凭单张画面作出处置结论。
结合区域规则查看人员活动
升压站设备区等场所对人员进入和作业范围有具体要求。除了查看实时画面，管理人员还需要了解人员是否进入指定区域，以及进入时是否有相应作业安排。
在区域入侵识别功能演示中，系统通过画面中设置的区域范围，对进入区域的人员作出提示。相关画面可供管理人员进一步查看。
危险区域入侵识别功能画面。
区域识别需要与实际管理规则结合。某些区域在日常状态下需要限制进入，但在设备检修期间可能有经批准的作业人员进出。因此，系统提示人员进入后，还应结合人员身份、作业时间和任务安排进行判断。
区域边界也需要根据现场视角设置。摄像头发生偏移、设备位置变化或现场围挡调整后，原有识别范围可能需要重新核对。
辅助发现烟火与人员异常
风电场设备分布广，部分点位距离值守人员较远。除了人员防护和区域管理，设备周边出现烟雾火焰、巡检道路出现疑似人员倒地等情况，也需要及时查看。
在提供的功能演示中，系统分别对设备周边疑似烟火和道路上的疑似人员倒地情况作出提示，并展示相应的关联画面。
烟雾火焰识别功能画面。
人员倒地识别功能画面。
对于这类提示，管理人员需要结合实时画面和现场情况尽快核实，并按照既有流程联系相关人员。视频智能分析不能判断所有现场原因，也不能代替消防报警设施、人工巡检和应急处置。
此外，风电场室外光照变化较大，雨雪、雾气、遮挡以及目标距离等都可能影响识别效果。不同场景应使用实际画面开展测试，明确摄像头能看见什么、系统需要提示什么，以及收到提示后由谁复核。
在靠近现场的位置开展分析
AI边缘计算盒子与摄像头或录像设备接入同一网络后，在设备和协议兼容的条件下，可获取视频流并在边缘侧运行识别算法。系统根据配置形成事件记录，再将相关信息提供给管理人员或展示平台查看。
与只在事后查找录像相比，按点位和事件组织的信息，有助于管理人员更快定位需要关注的画面。对于已有监控系统的场所，也可以先评估现有摄像头的视频接入能力、画面清晰度和覆盖范围，再确定是否需要调整点位。
边缘分析并不意味着所有问题都能在本地自动解决。远程查看和跨站点的信息汇聚仍与网络条件及系统部署方式有关；摄像头离线、画面遮挡或现场设施位置变化，也可能影响系统正常使用。
据中国华能IT部门负责人周经理介绍：“风电场点位分散，现场光照、天气、拍摄角度和作业环境都比较复杂，给AI识别带来了一定难度。项目实施过程中，团队结合各场站实际画面和使用反馈，经过长期优化迭代，逐步改善了识别效果，最终达到了比较好的应用效果。系统能够辅助各场站及时发现疑似安全隐患，提醒管理人员结合现场情况复核并处置，减少了人工反复查看监控画面的工作量。通过这一方式，现场安全管理的工作效率得到了提高，人力资源成本节省了55%。后续还需要结合场站环境变化和日常使用情况，持续优化识别规则和处置流程。此前也陆续试用、测试过很多厂家的边缘计算盒子，比如海康、大华、鲲云、极视角、天波，识别效果都不是很理想，准确率都在40%以下，部分准确率甚至低至个位数，误识别非常多，难以达到实际落地交付使用的程度。经过和薪火科技做了一段时间的磨合、定制开发和优化迭代，算法准确率终于能保持在90%以上，最终解决了项目交付的难题”。
从设备验收到日常使用
据项目负责人提供的信息，此次完成验收的500台AI边缘计算盒子用于中国华能相关项目。设备验收后，如何结合实际点位开展配置、复核告警和维护识别规则，是视频智能分析进入日常使用时需要面对的工作。
对于风电场这类多点位场景，摄像头画面条件和现场管理要求存在差异。一套识别规则能否适用于不同点位，需要通过现场测试确认。系统运行过程中，也需要关注设备在线状态、摄像头画面质量及告警记录，并根据实际情况调整配置。
从监控画面采集，到疑似事件提示，再到管理人员复核和现场处置，视频智能分析发挥作用，需要技术设备与日常管理流程相互配合。对于分布较广的生产场所，这类工具可以为管理人员提供更多查看线索，但现场安全仍离不开人员巡检、制度执行和应急保障。
