近日，中国经济网信息服务栏目刊载《甘肃某地百余家加油站应用AI边缘计算盒子》，介绍了薪火科技AI边缘计算盒子在甘肃某地市加油站的应用情况。
报道显示，合肥薪火信息科技有限公司提供的AI边缘计算盒子已应用于当地100多家加油站。设备接入站内摄像头视频，在现场完成图像分析，并将识别结果和相关记录提供给管理人员查看，辅助开展分散站点的日常巡查。
项目围绕人员违规行为、烟雾火焰、车辆计数和卸油作业等场景，将原有监控画面从事后查看、人工巡查，扩展到疑似异常识别、事件记录和辅助复核。
项目站点监控与车辆统计历史界面（站点名称已遮盖）
一、从“看监控”到“发现需要关注的画面”
加油站通常设有加油区、车辆通道、卸油区等多个监控点位。每个区域的管理重点不同：加油区需要关注人员行为，出入口需要了解车辆情况，卸油区则需要结合现场作业流程进行检查。
对于管理多个站点的企业来说，即使每个站点都安装了摄像头，也很难始终依靠人工逐一查看所有画面。尤其是抽烟、打电话等行为可能持续时间较短，人工巡查容易错过。
根据报道，甘肃项目结合不同点位的实际需要配置识别规则。当画面出现疑似异常时，系统可生成事件记录，管理人员能够查看相应的时间、位置和抓拍画面，再结合现场情况进行核实和处置。
这种方式并非用AI取代安全管理人员，而是让现有监控系统多一层辅助发现能力，使管理人员更容易找到需要关注的画面。
二、人员违规识别：关注抽烟、打电话等行为
加油站人员行为管理是日常安全巡查的重要内容。薪火AI边缘计算盒子可结合站内视频，对摄像头画面中的抽烟、打电话等行为进行辅助识别。
在实际部署时，管理人员可以根据现场需要，对加油机附近、卸油区及其他重点位置分别设置识别区域和告警规则。当系统发现疑似违规行为后，可形成事件记录，为后续查看和处理提供依据。
与只保存录像相比，事件记录能够帮助管理人员更快定位相关画面。对于分布在不同地点的加油站，时间、点位和抓拍图片等信息，也方便按站点进行查询和复核。
由于人员姿态、手机大小、镜头距离和遮挡情况各不相同，识别效果需要结合现场画面进行测试和调整。
三、烟雾火焰识别：为现场巡查提供预警线索
加油站对消防安全有较高要求。报道介绍，项目使用的边缘计算盒子可对摄像头画面中的烟雾、火焰进行分析，在出现疑似情况时提供预警线索。
对于站点管理人员来说，视频分析的价值在于辅助发现值得关注的画面，并帮助人员快速定位现场位置。系统生成疑似告警后，工作人员仍需及时查看画面、结合现场情况判断，并按照既有安全管理程序处理。
需要注意的是，摄像头视野、光照、天气、遮挡等因素都会影响图像识别结果。AI视频分析不能替代消防报警设施、人工巡检和现场应急处置。
四、车辆识别与计数：为站点运营提供参考
除了安全巡查，车辆进出情况也是加油站日常管理的重要信息。报道显示，该项目通过视频画面对车辆进行识别和计数。管理人员可在系统界面查看不同站点或摄像头的车辆统计情况，以及相关抓拍记录，为了解站点车辆活动提供参考。
报道中展示的一张历史界面截图显示：在2026年7月6日10时23分，某站点6路摄像头在线，当日车辆累计数为845。这一数字只是该截图时点相关摄像头的统计记录，并非全部站点的数据。
在实际应用中，车辆计数结果会受到摄像头覆盖范围、车辆行驶方向、相互遮挡和画面清晰度等条件影响。项目实施前，应结合现场画面测试统计区域和计数规则。
五、卸油八步法：辅助关注视频中可见的关键环节
卸油作业涉及车辆、人员和设备配合，需要按照现场安全规程执行。围绕卸油八步法，甘肃项目结合摄像头画面，对可见的关键操作和防护措施进行识别辅助，为管理人员复核规范作业提供线索。
根据报道，车辆停靠、警示设施摆放、静电接地和消防器材准备等现场可见情况，可以结合实际机位和项目规则进行关注。
卸油作业的识别不能简单理解为“看到一个物体就完成流程判断”。不同站点的作业区域、设施摆放位置、摄像头角度和具体管理要求均可能不同，识别内容需要根据现场条件配置。
对于画面无法覆盖的操作、被遮挡的细节，或仅凭视频无法确认的状态，仍应通过现场人员和其他管理手段核实。系统提供的是视频辅助识别和复核线索，不能代替作业人员执行规程，也不能代替现场安全确认。
六、薪火AI边缘计算盒子如何接入加油站？
对于已经建设视频监控的加油站，薪火AI边缘计算盒子可结合现有摄像头或NVR录像机进行部署。在设备协议和网络条件满足要求的情况下，盒子通过局域网获取视频流，在站点侧运行识别算法。
基本架构：摄像头或NVR → RTSP视频流 → 薪火AI边缘计算盒子 → 本地识别与告警 → 展示平台查看
- 接入视频：通过局域网接入摄像头或NVR提供的视频流。
- 配置算法：根据加油区、卸油区、车辆出入口等不同区域，配置对应识别内容和规则。
- 本地分析：边缘计算盒子在站点侧分析视频，生成疑似事件或统计记录。
- 告警与查看：将事件信息、抓拍图片等提供给管理人员，在展示平台查看和复核。
- 持续优化：结合现场记录、误报和遗漏情况，调整识别区域与告警规则。
这种部署方式可以利用已有视频资源，不必为了增加智能分析能力而默认更换全部摄像头。实际能否利旧，还需确认视频流协议、网络连接、画面质量和摄像头视角。
本地识别和远程查看也需要分开理解：本地设备可以在站点侧分析视频，但远程平台及时接收告警仍取决于网络和系统部署条件。
七、薪火AI边缘计算盒子有哪些产品优势？
1. 利用现有摄像头，降低改造工作量
对于已建设监控系统的加油站，项目可优先评估现有摄像头或NVR的视频接入条件，将智能分析能力叠加到原有监控体系中。这样既保留了已有设备的使用价值，也有利于减少大规模更换前端摄像头带来的施工和协调工作。
2. 一台设备覆盖多类识别需求
加油站关注的不是单一事件，而是人员行为、消防环境、车辆活动和卸油作业等多个方面。薪火AI边缘计算盒子可根据项目需求，组合配置相应算法。不同算法的资源消耗和实际并发能力存在差异，设备选型应结合视频路数、分辨率、分析频率及每路算法组合共同确认。
3. 不同摄像头可配置不同识别任务
加油区摄像头可以重点关注抽烟、打电话等行为；车辆出入口可以配置车辆识别与计数；卸油区则可结合现场画面配置作业关键环节识别。这样能够让识别任务与具体画面对应，避免所有点位使用同一套规则。
4. 支持项目平台对接
对于需要集中管理多个站点的客户，可根据项目需求，将告警事件、抓拍图片等信息对接展示平台或现有业务系统。实际对接范围、字段和方式，应结合客户平台接口及项目要求确定。
5. 可结合现场素材持续优化
视频AI系统上线后，不同站点可能出现光照变化、人员遮挡、设备位置调整等情况。项目团队可结合实际告警记录与现场反馈，逐步优化识别区域、提示条件和相关配置。对于已有算法尚不能覆盖的特殊场景，也可根据客户提供的素材和需求评估定制开发。
八、加油站项目如何选型和实施？
加油站AI视频分析项目不应只根据摄像头总数选择设备。更重要的是先确认：哪些摄像头需要分析、每路画面要运行哪些算法，以及需要把结果提供给谁查看。
例如，一个站点虽然安装了十多路摄像头，但项目初期可能只需要对加油区、卸油区和车辆出入口的部分画面进行分析。设备应按实际参与分析的视频路数和算法负载选型，而不是简单按全部摄像头数量计算。
- 确认场景：明确需要识别抽烟、打电话、烟火、车辆还是卸油作业。
- 查看画面：确认目标区域是否清晰、关键操作是否在镜头范围内。
- 选择试点：选取具有代表性的站点和摄像头开展测试。
- 配置规则：根据区域、行为和管理要求设置识别与告警条件。
- 测试与复核：结合白天、夜间及不同天气条件检查识别效果。
- 逐步推广：根据试点结果优化配置，再推广到其他站点。
薪火科技可根据客户的摄像头数量、现场场景和平台对接需求，提供相应的AI边缘计算盒子及视频分析方案。
九、常见问题
加油站已有摄像头，还需要重新安装摄像头吗？
不一定。如果现有摄像头或NVR能够提供兼容的视频流，且画面清晰度、安装角度和覆盖范围满足识别要求，可以优先评估利旧。对于画面严重遮挡、目标过小或无法看到关键操作的位置，可能需要调整摄像头角度，或增设合适的点位。
一台边缘计算盒子能识别多少路视频？
需要根据具体产品规格和实际负载确定。视频分辨率、分析频率、算法类型以及每路叠加的算法数量，都会影响设备的并发处理能力。项目选型时，应明确实际需要分析的路数，并通过现场测试确认。
卸油八步法能否完全依靠视频自动判断？
不宜作这样的承诺。视频分析可以辅助识别摄像头画面中可见的设施、动作或关键环节，但对于画面无法覆盖、被遮挡或需要通过其他方式确认的内容，仍需现场人员核实。
设备能否在本地进行视频分析？
可以。薪火AI边缘计算盒子将识别算法部署在站点侧设备上，接入视频后在本地进行分析。具体平台联网、远程告警和数据汇聚方式，应根据项目网络条件配置。
系统能否完全替代人工巡查？
不能。AI视频分析主要用于辅助发现疑似事件、提供画面和记录，最终仍需要结合人工复核、现场巡查和既有安全管理制度。
十、让已有视频资源发挥更多价值
从甘肃百余家加油站的应用可以看到，AI边缘计算盒子的作用，不只是给监控系统增加几项算法，更重要的是把摄像头画面与站点实际管理需求结合起来。
从人员违规行为、烟雾火焰，到车辆统计和卸油作业关键环节，薪火科技希望通过边缘计算和AI视频分析，为加油站提供更便于部署、查看和持续优化的智能化工具，辅助管理人员发现问题、复核画面并开展处置。
项目咨询：18609658355
