一是優化數據集質量，提升模型訓練上限。工業場景下的數據具有作業環境復雜、攝像機部署不規則、實際應用精度要求高等特點。項目在不同角度(遠、近)、時間(早、中、晚)、地域(室內、室外、屋頂)、環境(晴天、陰天、雨雪天)等條件下采集圖像數據，并通過幾何變換、色彩變換、添加噪聲、裁剪和拼接等技術進行數據增強處理，提升數據可用度。
 

　　二是打造預警平臺，提前發現潛在隱患。遵從“按需歸集、應歸盡歸”的數據治理原則，基于工業領域視覺數據以及基礎工業控制數據，結合生產安全的實際業務需求，設計研發了預警平臺，提供告警展示、去重、過濾、聚合等功能應用，支持通過大數據分析挖掘數據間的關聯性和潛在規律，確保提前發現潛在安全風險隱患。
 

　　三是建立完善的安全治理機制，保障數據安全。首先，從企業自身業務管理特點、數據安全管理集成要求等方面出發，針對收集、存儲、使用、共享、傳輸、銷毀等各環節制定了安全管理規范，確保數據處理活動的合規性；其次，預警數據分類分級管理，針對不同等級和類別的數據，制定相應的安全保護措施和訪問控制策略；最后，通過一系列技術手段確保采集的數據安全流通使用，例如，數據傳輸過程中使用加密協議，數據存儲過程中對數據進行加密保護，建立數據定期備份和恢復機制等。
 

　　四是及時發現潛在安全隱患，實現實時監測與快速響應。項目通過事前預警，增強企業風險防控能力，提前發現潛在的安全隱患，預防事故的發生。利用AI算法對圖像和數據進行深度分析，替代傳統大量的人工監視工作，實現人力資源優化配置，降低人力成本。同時，在企業生產作業的各個區域開展智能分析，對人員的不安全行為進行量化統計，及時發現安全管理的薄弱環節。例如，個別站點存在不正確佩戴安全帽月均20起，高風險監視崗位離崗15起，不按規范順序操作10起等，有效杜絕了傳統監管漏洞，避免直接經濟損失上百億元。
 

　　五是持續多元化、高質量采集和優化數據。項目圍繞企業生產安全管理要素中涉及的“人、機、物、法、環”數據全方位進行采集和智能治理，通過人工智能等技術優化業務流程，基于客戶價值定位，設定長期的發展目標和戰略方向，進一步增強數據應用與客戶之間的粘性，提升客戶的忠誠度和滿意度。