人工智能在船舶建造安全管理中应用分析

华先亮 黄莹雅 李建彬

摘    要：船舶建造作业工序复杂，发生安全事故事频率高，给生命和财产造成重大损失。随着人工智能技术和视觉算法的持续发展，提高船舶建造安全管理精确性和有效性已提上议事日程。本文通过对人工智能视觉算法、基于视觉的行为识别算法、基于实体识别的动态抓拍算法、基于数字指纹的实物比对算法、基于自动控制云台的实体跟踪算法等技术在船舶建造安全管理系统的应用分析，展望安全管理智能化及其配套技术的发展趋势。

关键词：人工智能；视觉算法； 船舶建造；安全管理

中图分类号：U662.9                                文献标识码：A

Application and Analysis of Artificial Intelligence in

Shipbuilding Safety Management

HUA Xianliang1，  HUANG Yingya2，  LI Jianbin1

（ 1. Shanghai Merchant ship Design & Research Institute， Shanghai 201203;  2. CSSC ShenZhen Marine Technology Co.， Ltd.，  Shenzhen 518000 ）

Abstract： The operation process of shipbuilding is complex， which results in high frequency happening of safety accidents and bringing heavy losses to life & property. With the continuous development of artificial intelligence technology and visual algorithms， the improvement of the shipbuilding safety management accuracy and effectiveness has been brought to the agenda. This paper points out the important directions and trends of key technologies of shipbuilding safety management in the future by analyzing the technologies such as artificial intelligence vision algorithm， vision-based behavior recognition algorithm， dynamic capture algorithm based on entity recognition， physical comparison algorithm based on digital fingerprint， entity tracking algorithm based on automatic control PTZ， as well as the development trend of intelligent application and supporting technologies of safety management.

Key words： artificial intelligence; visual algorithms; shipbuilding; safety management

1     前言

1.1   船舶建造業的重要性

船舶建造业是全球经济的重要支柱产业，对于国际贸易、能源运输、海洋资源开发等领域具有举足轻重的作用。根据国际海事组织（IMO）的数据，全球约有50万艘商船，总吨位超过20亿。这些船舶在全球范围内运输货物，对于维护全球供应链的稳定和促进经济发展具有重要意义。此外，船舶建造业还为各国提供了大量的就业机会，推动了相关产业链的发展，如钢铁、船舶设备、港口建设等。

1.2   船舶建造安全管理的挑战

船舶建造过程中涉及众多复杂的工艺和技术[1]，如焊接、涂装、装配等，同时还需要应对各种潜在的安全风险。这些风险包括火灾、爆炸、高空坠落、触电、机械伤害等。如何确保船舶建造过程中的安全生产，降低事故发生率，提高生产效率，是船舶建造业面临的重要挑战[2]。此外，船舶建造业还面临着严格的环保法规和国际标准，如何在保证安全的前提下，提高船舶的环保性能和质量，也是船舶建造企业需要关注的问题。

2     人工智能技术在船舶建造安全管理中的应用

近年来，人工智能技术取得了突破性进展，为船舶建造安全管理提供了新的思路。通过引入计算机视觉、大数据分析、机器学习等技术手段，可以实现对船舶建造过程的实时监控、智能预警和自动化管理，从而提高安全管理水平。例如：计算机视觉技术可以实时监测船舶建造现场，自动识别潜在的安全隐患；大数据分析可以帮助企业发现事故规律，制定针对性的预防措施；机器学习技术可以实现对船舶建造过程中的异常行为和设备的智能诊断，提高安全管理的精确性和有效性。

2.1  人工智能视觉算法

人工智能视觉算法是一种利用人工智能技术对视觉信号进行处理和分析的方法，主要包括图像处理、对象检测、目标跟踪等功能。在船舶建造安全管理中，人工智能视觉算法可以用于实时监控、异常检测、安全事件预警等，以提高船舶建造过程中的安全管理的效率和精度。

1）实时监控：人工智能视觉算法可以实现对船舶建造过程中的各种设备和环境的实时监控，包括设备的状态、运行情况、现场视频等，以及潜在的安全隐患。通过对监控数据的分析，可以及时发现潜在的安全问题，及时采取措施进行处理。

2） 异常检测：通过人工智能视觉算法对监控数据进行深度学习和模式识别，可以识别出异常的设备运行状况、环境变化等，从而提前发现可能导致安全事件的因素。异常检测可以帮助船舶建造安全管理团队更及时地采取措施，降低安全风险。

3） 安全事件预警：人工智能视觉算法可以根据监控数据识别出可能导致安全事件的因素，并提供预警信息，预防安全事件发生。

4） 管理效率和精度提高：人工智能视觉算法可以自动处理大量的监控数据，减轻人工操作的负担，提高工作效率。同时，由于算法的学习能力和模式识别能力，可以在对数据进行处理时更精确地发现安全隐患。

视觉算法在船舶建造安全管理中具有显著的优势，可以帮助船舶建造安全管理团队更快更准确地发现和处理安全隐患，从而提高船舶建造安全管理的效率和精度。

2.2   基于视觉的行为识别算法

基于视觉的行为识别算法是一种利用图像和视频信息对人的行为进行识别和分类的方法。在船舶建造安全管理中，基于视觉的行为识别算法可以用于识别和分类不同类型的安全事件，如安全培训、安全检查、安全事件等。

1） 安全检查识别：通过对船舶建造过程中的监控视频进行分析，基于视觉的行为识别算法可以识别出安全检查的过程，如设备检查、环境检查等。这将有助于船舶建造安全管理团队更适时地（timely）采取措施，降低安全风险。

2） 安全事件识别：基于视觉的行为识别算法可以对船舶建造过程中发生的安全事件进行分析，识别出事件的类型、原因和影响范围。这将有助于船舶建造安全管理团队更快地采取有效措施，预防安全事件发生。

3） 效率和精度提高：基于视觉的行为识别算法可以自动处理大量的监控数据，减轻人工操作的负担，提高工作效率。同时，由于算法的学习能力和模式识别能力，可以在对数据进行处理时更精确地发现安全隐患。

视觉的行为识别算法在船舶建造安全管理中具有显著的优势，可以帮助船舶建造安全管理团队更快、更准确地发现和消除安全隐患。在未来，随着人工智能技术的不断发展，基于视觉的行为识别算法在船舶建造安全管理中的应用范围和深度将可能不断扩展，发展趋势可盼。

1） 增强的学习能力：随着深度学习和神经网络技术的发展，基于视觉的行为识别算法将具备更强的学习能力，可以更好地适应不同类型的监控数据，识别出更多复杂的安全隐患。如：与场景不太符合的施工习惯，与工序相违背的施工行为等。

2） 实时性能提高：随着计算能力和传输技术的不断提高，基于视觉的行为识别算法将能够实时处理更大量的监控数据，从而更快地发现可能导致安全事件的因素。

3） 融合多种感知技术：将基于视觉的行为识别算法与其他感知技术，如激光雷达、超声波、红外等，相结合，可以提高对安全管理的视野，更全面地发现安全隐患。

4） 云计算支持：将基于视觉的行为识别算法迁移至集团专用云计算平台，可以实现跨越安全管理团队的数据共享，提高数据处理的效率和精度。同时，云计算也可以提供更多的计算资源，支持更复杂的基于视觉的行为识别算法。

5） 人机协同：将基于视觉的行为识别算法与船舶建造安全管理团队的专业知识相结合，实现人机协同，提高算法的准确性和可靠性，减轻人工操作的负荷。

随着人工智能技术的不断发展，基于视觉的行为识别算法在安全管理中的应用范围和深度将会不断扩展。通过不断优化和完善基于视觉的行为识别算法，将能够更加准确、快速地发现和消除安全隐患，有效提高船舶建造安全管理水平。

2.3   基于实体识别的动态抓拍算法

实体识别是一种将图像信息转换为实体信息的技术，主要用于识别和跟踪目标。基于实体识别的动态抓拍算法是一种利用实体识别技术对动态目标进行抓拍和跟踪的方法。在船舶建造安全管理中，基于实体识别的动态抓拍算法可以用于实时监控、异常检测、安全事件预警等。

1） 实时监控：实体识别技术可以识别船舶建造过程中的各种设备、人员和环境中的物体。通过对监控数据的分析，可以及时发现潜在的安全隐患。

2） 异常检测：通过实体识别技术，可以识别出船舶建造过程中出现的物体表面异常与缺陷，如材料异常、物体倾斜异常等，降低安全风险。

3） 安全事件预警：根据监控数据识别出可能导致安全事件的因素，并提供预警信息，预防安全事件发生。

基于实体识别的动态抓拍算法在安全管理中具有显著的优势，可以快速、准确地发现和处理安全隐。

2.4   基于数字指纹的实物比對算法

数字指纹技术是一种利用数字信号特征进行比对和识别的方法，主要应用于实物的认证和比对。在船舶建造中，基于数字指纹的实物比对算法可以用于实物认证、安全巡检、安全事件源识别等。

1） 实物认证：数字指纹技术可以识别和比对船舶建造过程中的各种实物，如材料、设备和组件。通过对实物特征的分析，可以确定其身份和合规性，从而实现有效的实物认证。

2） 安全巡检：基于数字指纹技术的实物比对算法可以进行安全巡检，识别出潜在的安全隐患，如设备异常、环境污染等。

3） 安全事件源识别：数字指纹技术可以识别和分析安全事件的源头，如设备、人员等。

4） 效率提高：基于数字指纹技术的实物比对算法可以自动处理大量的实物数据，减轻人工操作的负担，提高工作效率。同时，由于算法的学习能力和模式识别能力，可以更精确地发现安全隐患。

2.5   基于自动控制云台的实体跟踪算法

自动控制云台是一种利用电机和控制技术实现对目标的跟踪和捕捉的设备。基于自动控制云台的实体跟踪算法是一种利用自动控制云台对目标进行跟踪的方法。在船舶建造安全管理中，基于自动控制云台的实体跟踪算法可以用于实时监控、异常检测、安全事件预警等。其主要功能如下：

1） 目标识别：通过图像处理技术，如边缘检测、图像二值化等，将视频帧中的目标从背景中分离出来；

2） 目标跟踪：利用自动控制云台的电机，跟踪目标的运动轨迹。通过对目标的位置信息进行滤波处理，如卡尔曼滤波等，以减少目标跟踪过程中的干扰和误差；

3） 目标跟踪的优化：通过对目标跟踪算法的优化，如基于深度学习的目标跟踪算法等；

4） 实时监控：自动控制云台可以实时跟踪目标，并根据目标的运动轨迹调整自身的位置和方向；

5） 异常检测：通过对目标的运动特征进行分析，可以识别出目标的异常行为，如速度过快、方向变化过大等，从而进行异常检测；

6） 安全事件预警：根据目标的运动特征和异常行为，可以识别出潜在的安全事件，如设备异常、人员行为异常等，并提供预警信息。

3   安全管理智能化应用技术和配套技术的发展趋势

3.1  安全管理智能化应用技术

随着人工智能技术的不断发展，安全管理智能化应用技术的发展也在不断加速。在船舶建造安全管理中，安全管理智能化应用技术主要包括设备与系统整合、数据分析与智能预警、人机交互与决策支持等方面。

1）设备与系统整合

设备与系统整合是安全管理智能化应用技术的关键环节，主要包括硬件设备与软件系统的相互交互、数据的实时传输和处理、环境感知能力提升等。通过设备与系统整合，可以实现不同类型的设备和系统之间的数据共享和协同工作，从而提高船舶建造安全管理的效率和准确性。

2）数据分析与智能预警

数据分析与智能预警是安全管理智能化应用技术的核心功能，主要包括数据的收集、存储、处理和分析等。通过大数据分析与智能预警，可以实现对船舶建造安全管理中的各种安全事件的实时监控、异常检测和危险源预警。

3）人机交互与决策支持

人机交互与决策支持是安全管理智能化应用技术的实时处置手段，主要包括用户界面设计、人机交互策略和决策支持系统等。通过人机交互与决策支持，可以实现用户与安全管理智能化应用系统之间的高效沟通和交流。

3.2   配套技术

配套技术是安全管理智能化应用技术的重要组成部分，主要包括数据传输与通信技术、人工智能与大数据技术等。

1）数据传输与通信技术

数据传输与通信技术是安全管理智能化应用技术的基础设施，主要包括5G网络技术、无线通信技术（LORA，MESH，RFID，BT）和数据通信协议等。利用各种网络技术的融合，发挥各自的特长，可实现将封闭环境下的船舱内部的环境数据，视频数据，行为与位置数据，生命体征数据实时传回数据中心。

2）人工智能与大数据技术

人工智能与大数据技术是安全管理智能化应用技术的核心驱动力，主要包括机器学习算法、深度学习算法和数据挖掘技术等。通过人工智能与大数据技术，可以实现安全管理智能化应用系统中的数据的智能分析和预测。

4   船舶建造安全管理关键技术的重要方向和趋势

4.1   技术创新与应用

在未来，船舶建造安全管理关键技术的发展将主要集中在技术创新和应用方面。这包括利用人工智能技术为船舶建造安全管理创造新的价值，以及将已有技术应用于船舶建造安全管理领域，以提高其效率和精度。此外，还将重点关注跨界技术的融合和应用，如物联网、大数据、人工智能等，以实现更高的安全管理水平。

4.2  标准化与规范化

随着技术的不断发展，船舶建造安全管理的标准化和规范化也将成为关键问题。未来，将重点关注制定相关的安全管理标准和规范，以确保船舶建造安全管理技术的可持续发展和应用。

4.3   人才培养与技能升级

随着技术的不断发展，人工智能技术在船舶建造安全管理中的应用将会越来越广泛。因此，人才培养和技能升级将成为船舶建造安全管理技术的关键环节。未来，将重点关注培养具备相关技能的人才，以确保船舶建造安全管理技术的有效应用和发展。

4.4   国际合作与交流

随着全球化的推进，国际合作和交流在船舶建造安全管理技术的发展中也将发挥越来越重要的作用。未来，将重点关注与国际合作组织和企业的合作，以共享技术资源和经验，促进船舶建造安全管理技术的国际化发展。

5     结束语

本文通过对人工智能技术在船舶建造安全管理中的应用进行简要分析，愿为船舶建造过程中科技兴安建设提供可参考思路。同时，展望未来船舶建造安全管理技术建设的发展方向和趋势。

可以預测，船舶建造安全管理技术将会持续提高，以应对新的挑战和需求。随着人工智能技术的不断突破，智能化技术亦在船舶建造安全管理领域的广泛应用与发展。

参考文献

[1] 楼丹平， 杨春华. LNG船技术发展趋势[J].船舶， 2023 （04）.

[2] 李佳欣， 王泽云， 张永刚等. 船舶制造离散作业场景下智能协作技术研究[J].船舶，2021 （06）.

作者简介：华先亮（1980- ），男，高级工程师。主要从事船舶智能化研究工作。

黄莹雅（1990- ），女，工程师。主要从事智能制造方向研究工作。

收稿日期：2023-12-20