本文提出了一种基于人工智能的冲压线人员安全检测系统，旨在提高现代制造业中操作人员的安全保障。系统采用三层模块化架构，通过实时视频流监测与智能分析，识别潜在安全风险。核心处理机制包括数据采集、AI模型推理和设备控制，确保在高负载环境下的稳定性与高效性。经过现场部署测试，该系统成功实现了在48小时内无卡顿运行，人员检测准确率≥99%，平均报警延迟仅为120毫秒，实现了对危险区域的快速响应。该研究为冲压行业提供了一种创新的安全管理解决方案，显著降低了事故发生率，有效提升生产安全与效率，为高风险工业环境中的安全防护提供了可靠保障。

在现代制造业中，冲压工艺是金属加工的重要方法，是汽车生产企业的核心车间，是冲焊涂总工艺中至关重要的环节。然而，冲压生产线的高强度和高风险特性，使得保障操作人员的安全成为亟待解决的问题。在传统生产模式中，当设备出现故障时，操作人员通常需要挂上安全锁后才能进入生产线进行检查。然而，在紧急情况下，或因疏忽未能挂锁而直接进入生产线，这使得系统无法判断是否有人员在线内，从而增加了生产线意外启动的风险，可能导致人身伤害或财产损失。

随着人工智能技术的迅猛发展，基于AI模型的安全检测系统逐渐成为提升工业安全管理水平的重要手段。通过对大量历史数据的学习和分析，AI模型能够实时监测生产线上的安全隐患，并及时发出预警。为操作人员提供了更加有效的保护。

本论文旨在设计并实现一个基于AI模型的冲压线人员安全检测系统，利用先进的机器学习算法对数据进行分析，识别潜在的安全风险。希望通过本研究，为冲压行业的安全管理提供创新的解决方案，有效减少事故发生率，促进生产安全与效率的双重提升。

系统总体架构设计分析

该系统采用三层模块化架构设计，通过标准化协议实现各层间的协同工作。

数据采集层由分布部署的多路摄像头组成，通过RTSP协议实时采集原始视频流，由交换机回传至上层。

数据处理与传输层作为核心枢纽，包含三个关键组件：解码器负责将AI系统的指令解析为摄像头操作；交换机实现视频流在摄像头与AI系统间的双向分发和传输；服务器则承载RTSP协议栈，统一管理与AI系统之间的视频流通信。

最上层的智能应用层包含AI安全检测系统和计算机终端：AI系统接收视频流进行实时智能分析(人员检测)，而计算机终端则用于展示检测结果、配置管理策略及监控整个系统状态。

图1 系统硬件总体架构

核心系统开发

系统架构概览

本系统采用多级并行处理架构，由三大核心层级构成：主控层作为系统交互界面，由AI人员安全检测系统的主进程负责整体控制；处理层则采用分布式架构，部署了包含12个子进程的摄像头处理集群，负责协调和管理视频流处理任务；最底层的执行层由专业化的线程组组成，专注于执行具体的视频处理与AI分析运算任务。

图2 多级并行处理

核心处理流程

该系统采用高效的处理机制，在视频采集阶段，奇数编号线程组(如1、3、…、21)持续抓取摄像头视频流，并完成关键的H.264/H.265硬解码及帧优化预处理；在智能分析阶段，预处理后的视频帧被输入至偶数编号线程组(如2、4、…、22)，这些线程运行改进的YOLO11深度学习模型，专注于执行实时、精准的人员检测推理；最后在响应输出阶段生成检测结果(包括报警信息)，并被实时推送呈现在系统主界面上，供操作人员监控；各环节协同运作，确保了从视频采集到智能分析再到结果展示全流程的高效性与实时性。

输出机制设计

该系统建立了“状态-信号”双向绑定机制，精准实现AI检测结果到工业设备控制的闭环转化：首先，实时解析摄像头数据，输出二值化的人员状态信号(“有人”或“无人”)；然后将此人员状态精确转换为工业PLC可识别的OT控制信号(“1”表示置位/启动，“0”表示复位/停止)；利用Python第三方库与西门子PLC建立实时通信链路，直接执行基于OT信号的设备启停控制命令；为保障系统透明性与可监控性，操作界面实时显示当前与PLC的通信状态。该机制确保了从视觉感知到物理控制的快速、准确、可观测的自动化响应。

图3 检测触发机制

视频帧读取缓存机制设计

系统视频流输入与缓存管理

系统以摄像头实时视频流作为核心数据源，其特点是高帧率、连续的视频帧序列。针对这一高吞吐量数据流，系统设计了专门的帧缓存管理模块作为核心处理环节。该模块采用双端队列(Deque)作为核心数据结构，设定最大容量为5帧(逻辑位置标记为1至5)。其管理策略为：新到达的视频帧总是加入队列尾部(位置5)；当队列已满(即已有5帧)时，则自动删除队列头部(位置1)最旧的帧，以保证队列的实时更新与动态调整。该缓存模块存储的是完整的视频帧数据，为后续处理环节(如AI分析)提供稳定、有序且符合时效性的帧数据源。

AI 模型处理机制

系统的AI处理模块以固定频率(每100毫秒)周期性地执行。在每次处理周期开始时，模块严格从帧缓存队列的第4个位置(即逻辑顺序上倒数第二个的帧)获取一帧视频数据。核心任务是执行AI模型推理，专注于人员检测分析。为确保处理流程满足实时性要求并保持与100毫秒周期的同步，对AI模型提出了严格的技术要求：必须经过优化，确保单次推理过程能在100毫秒内完成，从而保证分析的时效性。

技术优势分析

该设计通过四项关键策略确保系统高效稳定运行：严格遵循100ms处理周期，保障了分析响应的实时性；采用固定5帧的缓存队列有效优化了内存资源使用，避免过度消耗；实施淘汰最旧帧、优先处理次新帧(位置4)的策略，显著提升了缓存数据的时效性；同时，通过解耦视频采集线程与AI处理线程，从根本上保障了系统的稳定性，防止处理线程阻塞影响视频流的持续采集与输入。这些策略共同构成了系统在高负载下维持高性能与可靠性的基础。

系统功能验证

为验证系统在工业场景下的可靠性及人员检测的成功率，在冲压线现场部署，接入12路视频分辨率1080、帧率15的视频流，持续运行大于48小时无卡顿无丢帧；视频帧读取缓存机制已在实际工业场景中验证：当检测到人员进入危险区域时，从视频输入到界面报警的平均延迟为120ms(含视频传输时间)，满足工业安全标准要求；AI模型性能在单人/多人场景检测率≥99%，误报率≤0.5%，模型推理实时性＜100ms。

图4 视频帧读取缓存机制

图5 AI模型处理

图6 软件检测结果

该系统通过从视频流接入到设备控制的全链路验证，成功实现了在工业场景中的高效应用。在实时性方面，系统能够在毫秒级别内处理视频流数据，确保对人员检测的快速响应并触发警报，从而有效降低事故风险。系统经过严格测试，具备良好的稳定性，能够在长时间运行和高负载情况下持续工作，具备良好的容错能力，确保持续监控并保护工作人员的安全。该系统特别适合在冲压线等高风险工业环境中部署，通过实时监控和智能分析，为工作人员提供有效的安全防护。综上所述，该系统不仅满足了工业场景对实时性、准确性和稳定性的高要求，还为人员在危险区域的安全提供了可靠保障。