一、港口安全痛点

港口作为全球供应链的关键节点，承担着大量货物中转与集散功能，其安全监管直接关系到国家经济运行与公共安全。随着港口作业规模不断扩大、设备复杂度持续上升，传统监管手段已难以满足高效、精准、全天候的管理需求。

港口作业环境的复杂性使得人员安全面临多重风险。在大型港口，每天有成千上万的工人、司机和管理人员在不同区域作业，传统监控方式难以实现对个体行为的有效追踪。特别是在夜间、高温、高湿等恶劣环境下，安全风险更加突出。

智能港口AI算法——作业人员摔倒智能识别与紧急响应系统，通过融合计算机视觉、深度学习与物联网技术，实现摔倒事件的实时检测、精准预警与快读响应，为港口安全提供智能化解决方案。

二、系统架构：多模态感知与智能决策闭环

系统采用“端-边-云”协同架构，构建覆盖港口全场景的智能安全网络：

1. 前端感知层：部署高分辨率摄像头，覆盖装卸区、堆场、通道等关键区域，实现24小时无死角监控。摄像头采集视频流，如与雷达补充深度信息，解决传统单目视觉易受遮挡、光照干扰的问题。

2. 边缘计算层：搭载轻量化AI推理引擎，在本地设备完成数据预处理与初步分析，仅将疑似摔倒事件的关键帧上传至云端，降低带宽占用与延迟。

3. 云端分析层：基于深度学习框架构建摔倒检测模型，结合港口历史事故数据与实时环境参数（如天气、作业强度），动态优化识别阈值，提升复杂场景下的鲁棒性。

4. 响应执行层：一旦检测到摔倒事件，系统立即触发三级响应机制：

一级预警：向现场安全员推送警报，同步调取事发位置摄像头画面；

二级干预：联动广播系统播放警示语音，并启动附近急救设备（如AED除颤仪）的定位指引；

三级上报：将事件详情（时间、位置、人员信息）上传至港口安全管理平台，生成工单并跟踪处理进度。

三、核心算法：多特征融合的摔倒检测模型

传统摔倒检测依赖单一特征（如人体姿态角），易受作业动作干扰（如弯腰搬运货物）。本系统采用多特征融合深度学习模型，从时空维度综合判断摔倒事件：

1. 空间特征提取：通过YOLOv8目标检测算法定位人体关键点（头、肩、髋、膝、踝），计算人体重心高度与支撑面面积比值，识别“非正常下蹲”与“摔倒”的差异。

2. 时间序列分析：引入LSTM（长短期记忆网络）分析人体运动轨迹，捕捉“突然失速”“姿态突变”等动态特征，避免将短暂蹲下误判为摔倒。

3. 环境上下文感知：结合摄像头视角、地面倾斜度、作业设备位置等环境参数，构建“摔倒风险地图”。例如，在湿滑区域或叉车作业区，系统自动调低识别阈值，提升敏感度。

经实测，系统在港口复杂场景下的识别准确率达96.7%，误报率低于3.2%，响应时间控制在0.8秒内，远优于行业平均水平。

四、应用场景：从预防到处置的全流程覆盖

系统已在国内多个大型港口落地，覆盖装卸、运输、仓储三大核心环节：

1. 装卸区：在桥吊、门机等设备下方部署摄像头，实时监测作业人员与重型货物的交互。当检测到人员因货物滑落而摔倒时，系统立即暂停设备运行，防止二次伤害。

2. 堆场通道：针对集装箱堆场内人员与叉车混行场景，系统通过雷达与摄像头联动，识别“人员突然倒地+叉车未减速”的危险组合，触发紧急制动指令。

3. 仓储区域：在自动化立体仓库中，系统与AGV（自动导引车）调度系统对接，当检测到人员摔倒在AGV路径上时，自动规划避障路线并通知管理人员。

某港口试点数据显示，系统上线后，摔倒事故响应时间从平均15分钟缩短至2分钟，因摔倒导致的轻伤率下降63%，重伤率降为零。

五、技术优势：低成本、高适配、可扩展

1. 轻量化部署：边缘设备支持NVIDIA Jetson系列与国产AI芯片，算力需求低，单摄像头成本较传统方案降低40%。

2. 隐私保护设计：所有视频数据在本地脱敏处理，仅上传事件关键帧，符合《个人信息保护法》要求。

3. 开放接口架构：可与港口现有ERP、WMS系统无缝对接，支持定制化功能开发（如与智能手环联动监测人员心率异常）。