中国日报网原文链接：薪火科技AI视频分析系统落地铁路施工，助力隧道与桥梁安全管理
刊载日期：2026年10月14日 原文来源：中国日报网
2026年10月14日，中国日报网科技滚动栏目刊载《薪火科技AI视频分析系统落地铁路施工，助力隧道与桥梁安全管理》，介绍合肥薪火信息科技有限公司在铁路施工现场的视频AI应用。该报道来源为信阳新闻网，涉及隧道洞口、掌子面、施工场地和桥梁作业区的风险线索分析、告警留证与集中运维。
薪火科技AI边缘计算盒子面向已有视频监控的项目，通过接入摄像头或录像设备的视频，在现场完成AI分析，并通过网页后台提供任务配置、画面预览和告警查询。对于铁路施工这类点位分散、作业环境持续变化的项目，边缘计算盒子的作用是帮助管理人员从连续视频中找到值得关注的事件，同时保留可供复核的现场信息。
图1 隧道洞口真实告警全景，保留目标位置与周边施工环境。
AI边缘计算盒子如何发挥作用
普通摄像头负责采集画面，普通NVR主要负责录像与回放。AI边缘计算盒子则为接入的视频增加目标检测、行为分析和事件提醒能力。三者可以配合使用：摄像头提供现场画面，录像设备保留连续视频，边缘计算盒子分析其中符合任务规则的目标和事件。
以施工场景为例，管理人员可以为不同摄像头设置安全帽、反光衣或烟火分析任务。设备发现符合提醒条件的线索后，生成包含目标图片、现场全景、摄像头名称和时间的记录，供人员查询与复核。
对于视频流能够接入、画面满足识别条件的点位，项目可以保留已有摄像头，通过增加边缘分析设备扩展AI能力。是否需要调整机位、补充照明或更换前端，应根据实际画面判断，不能仅凭摄像头像素或产品参数决定。
薪火科技的相关产品支持通过RTSP视频流、ONVIF设备对接、NVR通道流或GB28181等方式接入视频。实际部署时，需要核对具体设备、协议、编码格式及网络条件，完成接入测试后再配置分析任务。
铁路施工需要按点位配置算法
隧道洞口、掌子面和桥梁作业区的识别条件差别明显。洞口人员与机械往来频繁；隧道内存在强照明、扬尘和遮挡；桥梁画面包含墩柱、脚手架及较大的观察范围。不同区域不能简单沿用同一套分析规则。
在洞口和施工通道，人员穿戴分析需要关注人员实际通行与作业的位置，避免把无关区域纳入检测。在隧道内部，应先检查人员在画面中是否清晰可见，再设置目标大小、检测区域及持续时间。桥梁作业区则需要结合墩位、通道和围栏位置，明确行为分析所关注的范围。
前端摄像头的工作方式也会影响任务配置。枪机适合持续观察相对固定的区域，便于保持检测范围稳定；球机可以通过云台和变焦查看不同位置，但视角或倍率变化后，需要重新核对区域坐标与目标尺度。
薪火科技以摄像头为单位配置分析任务，使项目能够按照区域风险和管理重点分配算法。需要关注人员穿戴的点位与需要关注烟火线索的点位，可以采用不同的任务组合。具体并行能力则应结合设备配置、视频负载和算法组合验证。
告警记录如何辅助现场复核
一条有用的告警，应当让管理人员知道发生了什么、发生在哪里，以及当时的现场情况。仅有“未戴安全帽”或“检测到烟雾”等标签，往往不足以支持判断。
薪火科技的视频分析系统将目标局部抓拍与现场全景结合保存。局部图片用于查看人员穿戴或目标细节，全景图片用于解释人员所在区域、周边设备、通道关系及遮挡情况。摄像头名称和记录时间，则为查找相关录像、联系现场负责人提供依据。
图2 真实告警详情界面，展示局部抓拍、现场全景、设备名称及记录时间。
以安全帽和反光衣检测为例，人员短暂经过、进入作业面或被机械遮挡时，画面表现可能不同。管理人员需要核对穿戴是否可见，再结合岗位、区域和现场要求确认情况。行为类提醒还需要观察动作过程，区分正常施工操作与需要关注的行为。
对于烟火线索，复核尤其重要。施工现场可能存在正常焊接、动火作业、扬尘、雾气及强反射，这些现象会影响视觉判断。系统生成的提醒，应结合当时的作业安排、全景和录像核实，不能直接等同于火灾或违规认定。
图3 隧道掌子面明火线索告警留证，红框为系统输出，事件性质需结合现场作业复核。
历史记录按设备、时间和事件类型组织后，管理人员可以围绕具体点位或班次查找线索。日常巡查、事后复盘和算法调整，也因此有了可以共同使用的现场素材。
本地分析与集中管理如何配合
铁路施工点位分散，现场分析与集中管理需要分别安排。边缘计算盒子部署在视频能够接入的位置，承担分析、抓拍和记录生成；管理人员通过网页后台查看任务及告警，分散节点再通过集中门户组织。
模型部署完成后，本地实时识别不需要依赖外网调用。远程预览、集中访问和告警上报仍需要相应网络支持。因此，“本地能够分析”和“远程能够查看”是两个不同的运行条件，项目部署时应分别验证。
设备状态也需要分层检查。节点可以访问，不代表每个摄像头的视频流都正常；视频能够播放，也不代表相应算法任务已经启用。节点连接、视频通道和分析任务应分别核对，避免把后台页面能够打开当作全部业务正常的依据。
集中门户提供节点分组、在线状态和上下线时间轴等信息，配合设备后台的预览、任务配置及运行记录，辅助排查供电、网络和设备问题。这些运维信息也有助于判断，没有新告警究竟是现场没有触发事件，还是视频或分析任务需要检查。
用现场数据推动算法适配
施工现场的识别难点，常常出现在远距离、遮挡、逆光或复杂照明条件下。针对这些问题，单纯调整一个置信度阈值，并不一定能够得到合适的结果。
图4 隧道人员告警留证，保留复杂照明及扬尘条件，便于复核与样本分析。
薪火科技将现场样本整理与模型适配结合起来。在取得素材使用授权的前提下，可以收集不同机位、工服颜色、照明条件和施工阶段的图片或视频帧，并对经复核的误报、漏报及难以判断的样本进行分类。首先区分问题来自画面质量、任务规则还是模型适应程度，再决定调整方式。
数据标注需要明确类别与判断标准。例如，安全帽任务应统一佩戴状态的标注规则；烟火任务应收集扬尘、雾气、反光和正常焊接等容易混淆的画面。存在争议的样本需要再次复核，避免将标注差异带入模型。
薪火科技提供XINHUOAI自助模型训练平台，支持场景模型的训练、评估及导出，并配合设备端部署。验证时，应合理划分训练与测试数据，避免同一段视频中高度相似的连续帧同时进入两个数据集。误报和漏报需要分别检查，还应关注不同摄像头、白天与夜间、近景与远景的表现。
模型完成训练后，还需要验证设备端转换、推理输出和视频任务运行情况，再用真实现场视频检查效果。能够通过机位、照明或规则改善的问题，先调整现场条件；确需模型适配的部分，再进入训练和版本验证流程。
项目部署常见问题
已有摄像头能否直接增加AI分析？
可以先评估利用现有设备。前提是视频能够接入，目标在画面中具备足够的可见细节，安装角度和照明条件适合相应任务。增加边缘计算盒子并不能弥补严重模糊、目标过小或长期遮挡等前端问题。
AI边缘计算盒子是否可以替代录像机？
应根据产品功能与项目要求区分。边缘计算盒子的主要任务是视频分析，连续录像、保存期限及回放需求需要单独设计。已有NVR可以继续承担录像，项目也可以根据需要选择兼具录像与分析能力的AI NVR。
怎样确定设备能够稳定分析多少路视频？
不能只看标称算力。应同时考虑视频分辨率、编码格式、解码能力、分析帧率和算法组合，并检查多路任务持续运行时的资源占用与稳定性。视频接入路数、AI分析路数和多算法并行能力，需要分别确认。
摄像头移动或施工区域变化后，需要重新配置吗？
需要检查相关点位。掌子面前移、临时通道调整、脚手架搭设或摄像头移动，都可能改变目标大小、遮挡关系和实际作业范围。应重新核对检测区域、任务规则与告警样本，使配置跟随现场变化。
此次铁路施工应用呈现了薪火科技AI边缘计算盒子与视频分析方案的具体使用方式。对于项目管理者，系统是否适合长期使用，需要落实到日常工作：能否找到相关事件，能否核对现场情况，设备和任务是否便于维护，以及施工条件变化后能否继续适配。
合肥薪火信息科技有限公司提供AI摄像头、AI边缘计算盒子、AI NVR、视频分析服务器及XINHUOAI自助模型训练平台。针对不同项目，公司可结合已有监控条件、点位规模和分析任务开展设备选型与部署，通过现场测试明确应用范围，为施工安全巡查、事件复核及后续追溯提供技术支持。
