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摘 要:在化工、能源等高危行業智能化轉型中,作業現場安全風險識別與預警成焦點,傳統檢測方法難適應復雜動態場景。提出了一種基于多模態大模型的智能風險識別與預警系統,通過結構化Prompt工程引導與企業知識庫深度融合,提升視覺大語言模型在復雜工業場景下的推理與識別能力。系統既支持視頻動態目標抽取與關鍵幀篩選,也可對靜態場景圖像進行智能分析與風險判斷。該系統以自動化、智能化為核心,顯著提升了風險識別的適應性和實用性。
關鍵詞:化工安全;風險識別;智能預警;多模態大模型;知識庫融合;Prompt工程;人工智能
doi:10.12045/j.issn.1007-3043.2025.06.004
前言
化工、能源等高危行業安全風險管理面臨嚴峻挑戰,其園區化、規模化特征對智能安全監測系統提出了更高要求。傳統人工巡檢主觀性強、效率低下,而單一視覺方法(如目標檢測)雖提升了自動化水平,但在深度理解場景語義、進行復雜邏輯推理方面存在固有局限,難以有效應對復雜動態的作業現場風險。高危行業AI安全監管的迫切需求已得到政策層面的關注。行業亟需更智能、更通用的風險識別新范式。近年來,具備強大跨模態理解與推理能力的視覺大語言模型(VLM)為此提供了創新路徑。本文聚焦高危行業特殊作業場景,提出一種基于VLM并融合企業知識庫的智能風險識別與預警系統,旨在通過深度語義理解和知識增強,突破傳統單一模態識別在復雜推理和場景適應性方面的瓶頸。該系統通過結構化Prompt工程與知識增強,力求提升風險識別的廣度、深度與實用性,為行業智能安全管理探索具備高自動化水平和強場景適應性的新方案。