青岛旭辉软件有限公司位于青岛经济技术开发区，是在高新技术应用领域中专业从事应用系统开发、信息安全服务的高新技术企业。主要从事深度学习的图像识别技术研发、基于AI的自动化测试系统研发。
传统的变电站安全行为监控采用人工方式进行，对人员素质要求高、工作强度大、存在一定的风险性，安全难以得到有效保障。该解决方案充分利用分布式高清数字摄像机，采用先进的人工智能技术，采用深度学习的图像识别算法，通过大数据挖掘与融合技术，实现对变电站各种安全行为及故障的可视化监控与分析，并判断故障类型，最终排除设备故障，进一步提高电力设备检测自动化和智能化水平。
该系统采用B/S 架构，从下向上依次是基础层、数据层、应用层、监控层四部分，并有标准体系与安全体系保障系统的正常运行。基础层包括虚拟化、系统接口、分布式架构、基础数据、软件硬件支撑。虚拟化实现现有系统软件工具的融合；系统接口可保证本系统与现有QA等业务系统正常对接；分布式架构保证系统处理大数据的能力及良好的可扩展性；基础数据包括支撑系统正常运行的各种静态数据及设置；软硬件主要包括：网络及通讯基础设施、服务器、高清数字图像系统、存储系统。数据层来存储系统的所有业务数据，利用先进的存储虚拟化、数据复制、快照等技术建立功能统一的数据存储池。应用层是整个平台业务的核心。充分融合目前现有的业务，并考虑将来可扩展的业务。监控层包括：业务监控与网络监控，为管理者提供有效的平台使用记录，保证平台有序运行。本系统基于视频智能图像识别和机器深度学习技术，结合电力行业特点，建立安全帽佩戴、工作服穿着、登高预警、安全区域检测等识别规则，通过电脑、现场音箱等实时监测告警，实现具有安全行为智能分析的视频监控系统，取代传统人工监控，提升安全管理水平。有效解决电力安全生产现场作业“十个规定动作”中的戴安全帽、穿工作服、挂牌装遮拦等实时安全管理难题，取得了集理论、技术、装备和应用于一体的系列成果。提出了采用结合检测和活体预测的长时间实时跟踪技术，经过多级多层次特征提取建模，基于神经网络、组合特征 SVM 分类识别、聚合通道特征目标检测、深度学习等视频图形智能分析，现场安全问题实时语音告警，有效解决安全行为靠人监督问题，实现自动化无人安全监督，提升了风险管理水平。提出了基于在线学习的抗遮挡目标跟踪算法、基于多模态数据融合的活体检测识别技术结合人数无关的实时多目标跟踪算法，实现现场作业环境多人安全行为违章同时识别预警。提出了基于普通光学相机深度判断的周界精准预警算法，充分保留现有资源，利用现有监控设备加装工程安全行为监控系统和分析服务器，将“被动监控”升级为智能安全行为分析的“主动预警”，有效降低项目成果应用建设投资。
该系统通过基于 AI 视觉分析技术，采用深度学习框架的智能分析，对变电所内人的安全行为进行识别、告警、设备异常识别、重点区域着装识别，及时予以纠正，确保人身安全，显著提高在电力调度运行方面的智能化水平及运行管理水平。该系统对实时视频进行分布式存储，告警信息进行集中式和分布式结合的方式存储，实现存储系统的高可靠，建立了统一的视频智能分析管理应用平台。
