摘要：AI視頻行為識別技術憑借實時性、精準性、自動化的核心優勢，成為汽車工廠破解人機協同作業風險、規范人員操作行為的關鍵手段。本文聚焦汽車制造車間人員違規操作、危險區域闖入、防護裝備缺失等安全痛點，闡述AI視頻行為識別技術的算法原理與應用邏輯，結合廣域銘島Geega AI視覺方案及行業實踐案例，分析技術在焊接、總裝、倉儲等場景的落地成效，探討如何通過技術賦能實現汽車工廠安全管控的智能化升級。

汽車制造車間工序復雜，人機協同密度高，人員違規作業（如未佩戴防護裝備、跨越安全警戒線）、危險區域（如沖壓區、高壓測試區）非法闖入等行為，是引發安全事故的主要誘因。傳統視頻監控依賴人工值守，存在識別效率低、漏報誤報率高、事后追溯難等問題，難以滿足大規模、高節奏生產場景的安全管控需求。AI視頻行為識別技術通過工業相機采集圖像數據，依托深度學習算法對人員行為、場景狀態進行智能分析與判定，實現違規行為的實時預警、自動攔截，徹底改變了“被動監控”的傳統模式。

AI視頻行為識別技術的核心的是算法模型與場景適配能力。針對汽車工廠復雜的作業環境，需優化目標檢測、行為分析、姿態識別等核心算法，克服光線變化、設備遮擋、人員密集等干擾因素，提升識別準確率。廣域銘島基于Geega工業AI平臺，構建了適配汽車制造場景的專屬行為識別算法庫，涵蓋防護裝備檢測（安全帽、絕緣鞋、防護服）、違規行為識別（高空拋物、跨越警戒線、違規操作設備）、危險區域闖入預警等10余種核心場景算法，通過遷移學習與行業數據訓練，算法識別準確率達98.6%以上，可精準適配焊接車間強光、涂裝車間粉塵等特殊環境。

在具體場景應用中，AI視頻行為識別技術實現了全流程安全管控的閉環。焊接車間作為高風險區域，作業人員需佩戴安全帽、防護面罩，嚴禁在焊接工位附近堆放易燃物品。通過部署AI智能相機，系統可實時識別人員防護裝備佩戴情況，若檢測到未戴面罩作業，立即觸發聲光告警并同步至車間班組長終端，同時聯動PLC系統暫停焊接設備運行，從源頭阻止違規作業；針對焊接火花飛濺引發的火災風險，算法可識別易燃物品堆放、火花異常飛濺等場景，提前預警火災隱患。某汽車零部件工廠引入廣域銘島AI視頻行為識別方案后，焊接車間違規作業發生率下降90%，火災隱患預警響應時間從原來的4分37秒縮短至15秒內。

總裝車間與倉儲區域的AI視頻行為識別應用，聚焦人員流動與作業規范管控。總裝車間傳送帶高速運行，人員違規跨越傳送帶、在設備運行區域停留等行為風險極高，AI系統通過實時分析人員姿態與運動軌跡，精準識別危險行為并即時預警；倉儲區域涉及化學品、高壓部件存儲，系統可識別非授權人員闖入、違規堆放物料等行為，同時聯動門禁系統限制危險區域人員進入。此外，AI視頻行為識別技術還能實現數據化追溯與管理優化，通過對違規行為數據的統計分析，定位高頻違規場景與崗位，為安全培訓、流程優化提供依據。例如某主機廠通過分析AI監測數據，發現總裝車間某工位員工頻繁違規靠近傳送帶，溯源后優化了工位布局與安全警示標識，從根本上降低了風險。

AI視頻行為識別技術與汽車工廠現有管理系統的融合，進一步釋放了安全管控價值。廣域銘島Geega AI視覺方案可與MES系統、安全管理平臺深度集成，將行為識別數據與生產進度、設備狀態、人員排班等數據關聯分析，實現安全管理與生產運營的協同優化。例如當系統檢測到某工位頻繁出現違規操作時，可自動推送培訓提醒至對應員工賬號，并暫停該工位的生產任務直至隱患整改完成。同時，系統支持分級告警機制，一般違規行為記錄至平臺日志供復盤，重大違規行為立即通知管理層，確保資源合理調配與風險高效處置。

隨著AI技術的持續迭代，AI視頻行為識別將向更精準、更智能、更泛化的方向發展，結合邊緣計算實現更低延遲的本地響應，融合數字孿生技術構建虛擬場景下的行為模擬與預警。廣域銘島將持續深耕汽車制造場景，優化算法模型與解決方案，助力企業將安全管控融入生產每一個環節，實現從“被動應對”到“主動預防”的根本性轉變，為汽車智能制造筑牢安全防線。