智能视频监控在物流仓储作业安全管理中的预警机制研究

在数字化转型的大潮中，物流仓储行业正在加快朝着智能化的方向发展。安全管理是物流仓储运营过程中最核心的一环，它直接关系到供应链运行的稳定和可靠。智能视频监控技术能够通过图像识别、行为分析、异常检测等功能，突破传统模式的限制，实时捕获作业过程中的安全风险，及时引发报警，打通物流仓储作业安全管理智能化升级新途径已成为业界研究热点。

一、部署行为识别系统，监测人员违规操作

物流仓储作业过程中人员违章作业是导致安全事故发生的重要安全隐患，如不按照规定穿戴安全防护装备，违章作业机械设备，均会导致人员伤亡以及货物损坏。为了对人员的违规操作进行有效监控，需要在仓储的关键区域布设行为识别系统。系统以先进的计算机视觉技术为支撑，通过对仓储作业现场高清摄像头的合理布置，保证了可以对人的行为动作进行全方位，无死角地拍摄。系统部署之前，需要细致梳理仓储作业流程，厘清各种违规操作具体表现及出现区域，如货物装卸区违规操作可包括货物超载装卸和抛掷；设备操作区的违规操作可涉及不按操作规程进行设备的启动和停止操作[2]。

基于该信息有针对性地配置行为识别系统，从而可以精确地识别出各种违规行为。同时针对该系统构建违规行为数据库并持续采集与更新实际运行过程中违规样本，利用机器学习算法对该系统进行培训与优化以提高识别准确率与适应性。另外，需要安排专业人员负责系统的日常维护与管理工作，定期对摄像头工作情况进行检查，以保证图像采集清晰稳定，及时对系统中存在的故障及误报进行处理，确保行为识别系统能连续可靠工作，对仓储作业安全管理起到强有力的支撑

二、构建异常检测模型，预警仓储设备故障

仓储设备正常运转是物流仓储作业有效进行的根本，设备故障既影响作业进度又会造成安全事故。基于此，应采集装置正常工作过程中的各种数据，其中包括装置运行参数，例如温度、压力和转速，同时还应采集装置的振动和声音特征信息，这都可以通过对装置加装传感器而获得。采用大数据分析技术，将采集的数据清洗，整理并标记，建立了装置正常工作数据模型。接下来，采用如支持向量机和神经网络等机器学习技术，对数据模型进行了深入的训练，确保模型能够准确捕捉到设备正常工作的关键特性 [3]。

实际工作时，不断获取设备实时数据并输入训练后的异常检测模型，该模型将实时数据和正常工作数据模型进行比较分析来判断该设备有无异常。该模型在发现设备的数据偏离正常值的情况下，会及时发出报警信号以告知维修人员进行设备的检查与修理。同时为了使异常检测模型更加准确可靠，应根据使用年限，运行环境及其他因素对模型进行更新优化，对模型的参数及算法进行了调整，以保证该模型能适应设备状态动态变化，发现设备故障隐患并避免其扩展与恶化。

三、安装客流统计装置，防范仓储拥挤风险

物流仓储作业过程中人员流动较为频繁，尤其是货物收发高峰时段，仓储区域内可能存在人员拥堵现象，不仅影响作业效率而且极易造成踩踏等安全事故。为了预防仓储拥挤的风险，需要在仓储出入口及主要通道设置客流统计装置。客流统计装置可以通过红外感应、视频分析等多种手段进行分析。通过安装红外感应电流统计装置，该装置在出入口及通道两侧分别设置有红外发射器及接收器，人员通过时会将红外光线挡住，进而触发计数信号达到统计人数的目的。视频分析客流统计装置再利用摄像头拍摄到的图像信息通过图像识别算法检测并追踪出人员目标，然后统计出人数。

安装客流统计装置时应结合仓储区域分布及人员流动的特点合理设置设备安装地点及数量，以保证能对人员流量进行全面准确的统计。同时把客流统计装置整合到仓储管理系统中，并把统计数据实时上传到管理系统中，管理人员通过管理系统可随时了解仓储区域内人员分布、流量变化趋势等。以客流统计数据为基础，建立科学合理的仓储作业调度计划，合理分配作业任务及人员分工以避免人员流量较高时间段内出现过度集中现象。另外，还设定了人员流量预警门限，仓储区域内人数超过预警门限后系统会自动报警以提醒管理人员采取适当措施，例如对人员的疏导和对进入的限制，有效地预防了仓储拥挤的危险。

四、结语

在物流仓储智能化转型进程中，安全管理能否取得创新性突破，关系到产业的可持续发展。智能视频监控技术以其先进的图像识别，行为分析和异常检测等能力重塑物流仓储作业安全管理预警机制，并为安全风险防范提供技术支持。这样既增强了仓储作业安全性和可靠性，也为该产业在复杂多样的市场环境下高效稳定地运行指明方向，有助于物流仓储安全管理走向智能化、科学化发展的新时期。

参考文献

[1] 冯天赐 . 基于计算机视觉的物流仓储火灾预警研究 [D]. 南京工业大学 ,2023.

[2] 王子康 . 视频监控下的物流管道运输节点区域异常检测与系统实现[D]. 北京邮电大学 ,2022.

[3] 张鑫鑫 . 基于计算机视觉的物流仓储安全智能监控管理系统的研究[D]. 安徽理工大学 ,2020.

作者简介一

姚柯全。性别：男。出生年月：2004年7月。民族：汉族。籍贯：重庆涪陵。职称：无。学位：本科。研究方向：物流管理。

作者简介二

姓名：张江南。性别：男。出生年月：2003 年12 月。民族：土家族。籍贯：重庆酉阳。职称：无。学位：本科。研究方向：智能车辆。

作者简介三：

姓名：何欣悦。性别: 女。出生年月:2003 年1 月。民族: 汉族。籍贯:四川内江。职称: 无。学位: 本科。主要研究方向: 物流管理。