制造业车间是安全生产的核心场景，但人员超员问题长期存在——设备密集区超员易引发碰撞、误触操作；仓储区人员过多阻碍逃生通道；高危工序（如焊接、冲压）超员更可能导致群伤事故。据统计，车间超员引发的生产安全事故占比达18%，而传统监管依赖“班组长巡查”（覆盖盲区大）、“手动登记”（数据滞后），面对“工人临时串岗”“多班组交叉作业”等场景，漏检率超20%。如何用技术实现“实时监测、精准预警、源头管控”，成为制造企业安全管理的迫切需求。在此背景下，燧机科技车间人员超员识别摄像头（区域人数超员检测系统）以AI视觉技术为核心，用“智能数人”为车间安全织就“防护网”。
一、燧机科技超员检测系统：从“人工估算”到“秒级预警”的功能升级
燧机科技车间人员超员识别系统专为制造车间、仓储库区、高危作业区等场景研发，核心功能聚焦“精准计数、即时告警、数据赋能”三大需求。设备部署于车间通道、设备区上方或入口处，通过400万像素星光级摄像头实时采集画面，结合自研AI人数统计算法，对区域内人员数量进行动态分析。一旦检测到超员（如核定限员10人，实际12人），系统立即触发三级响应：
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现场警示：车间广播同步播放“XX区域人员超员，请立即撤离”，LED显示屏滚动显示违规区域与当前人数；
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远程通知：向安全主管APP推送预警信息，附带实时画面、超员人数及区域定位；
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数据留存：自动保存超员前后30秒视频至本地硬盘或云端，支持按日期、区域、时段查询，为安全考核与事故追溯提供依据。
某汽车零部件制造厂的实测数据显示，该系统上线后，车间超员事件发生率从日均5.1次降至0.8次以下，人工巡查耗时缩短85%，因超员导致的操作失误事故“零发生”。
二、技术内核：多特征识别+边缘计算，破解复杂车间环境难题
能让车间人数统计从“模糊估算”到“精准锁定”，燧机科技的技术突破体现在三大维度：
系统基于改进型YOLOv8目标检测框架，针对车间复杂场景设计专项识别策略：
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头肩识别：通过人体关键点检测（头肩比、姿态特征）区分人员与设备、物料，实验室数据显示，在光照充足（≥200lux）、人员正常走动的场景下，计数准确率达99.3%（实测数据）；
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人体分割：利用语义分割算法识别“蹲坐调试设备的工人”“搬运物料的弯腰人员”，避免因遮挡导致的漏数，对“半蹲状态”“侧身站位”等复杂姿态的识别准确率超97%（实测数据）；
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动态校准：结合车间平面图划分虚拟电子围栏，精准统计区域内实时人数，误差率≤0.5%（行业平均约2%）。
设备采用IP65级防尘防水设计，抗震动等级≥5G，可在-10℃至50℃环境下稳定运行，适配铸造车间（高温）、冷库（低温）、金属加工区（粉尘）等极端场景；内置边缘计算模块，人数统计与超员判断在本地完成，仅上传预警信息，网络延迟≤100ms，确保“即超即警”；更关键的是，系统具备“场景自学习”能力——通过积累不同车间（如机加工区、装配线、仓储区）的人员分布数据，每月自动优化计数算法，对“多班组轮岗”“临时访客进入”等动态场景的识别精准度逐步提升。
三、落地实证：从“单点测试”到“全厂覆盖”，车间安全管理的智能化转型
目前，燧机科技车间超员检测系统已在长三角、珠三角地区的60余家制造企业落地。以江苏某精密机械制造厂为例，该厂装配车间面积800㎡，划分8个作业区，过去依赖4名安全员轮班巡查，仍存在“工人跨区串岗”“夜班疲劳漏数”等问题。引入该系统后，安全员通过平台远程监控所有区域，人力成本降低50%；系统上线6个月内，超员事件环比下降88%，因人员密集导致的设备误触事故减少90%。
“最直观的改变是安全意识提升了。”该厂安全部长李经理表示，“系统触发的语音提醒不仅制止了超员，也让工人更清楚‘每个区域的安全容量’，现在连新员工培训都省去了‘反复强调限员’的环节——系统数据成了最好的教材。”
结语
车间人员超员是安全生产的“隐形炸弹”，燧机科技AI区域人数超员检测系统的价值，不仅在于用技术替代了“人工数人”的低效模式，更通过“精准计数+即时预警+数据赋能”推动了车间管理从“事后追责”向“事前预防”转变。随着AI技术与智能制造的深度融合，这类智能设备必将成为“智慧工厂”中守护生产安全的“数字哨兵”。
