方案简介
2026年7月1日，《电力重大事故隐患判定标准及治理监督管理规定》将正式施行。面对新规“全时段、全方位、早预警”的严格要求，以及传统“人防+事后追溯”模式存在的痛点，亚略特AI视觉解决方案依托自研的TrustIVS智能视觉分析系统与多种电力专属算法，通过实时自动的视觉感知能力，将电网隐患排查从周期性人工作业，升级为持续性、智能化的“实时监测预警”模式，把风险遏制在萌芽状态，大幅降低重大电力生产事故的发生率。
核心算法
未系安全绳检测、未戴安全帽检测、区域入侵检测、动火离人检测、高处作业防护、离岗检测、睡岗检测、烟雾检测、明火检测、抽烟检测、违规翻越检测、人群聚集检测、消防器材缺失检测
场景挑战
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人员监管存在难点
工作人员未严格遵守作业规范，动火、高处作业监护不到位，离岗、睡岗、抽烟、违规闯入等行为难以杜绝。
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环境风险未能及时发现
明火、烟雾、闯入等隐患发现滞后。
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智能化手段支撑不足
监管手段依赖人工巡检，违规作业、风险发现滞后，监管效率较低。
方案架构
边缘智能：通过算力前置与本地AI识别，快速预警风险隐患，大幅提升风险发现与响应速度。 充分利旧：无需更换现有摄像头，仅需部署TrustBox边缘网关，即可实现“边”-“端”-“云”协同，以低成本完成智能化升级。 算法强大：算法模型具备自学习与自迭代能力，支持更多新场景下的算法训练与部署，可适配电力行业复杂多变的现场环境。
方案价值
