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一、水上安全的“隐形漏洞”：人工检查难扛重任

我国水域面积广阔，水上活动（如游船、渔业捕捞、工程施工）及海上作业人员超2000万。救生衣作为“最后一道生命防线”，其规范穿戴直接关系人员安全。然而，传统人工检查模式长期存在三大痛点：

效率低下：大型游船或海上平台单次集中检查需30-60分钟，高峰时段易造成拥堵（某5A级景区游船码头实测数据）；

漏检误判率高：人工目检依赖经验，光线不足（如黄昏、雨雾天）或人员密集时，漏检率可达15%-20%（《水上安全检查白皮书》统计）；

人力成本攀升：24小时值守需配置3-4组轮班人员，年人力成本超15万元/点位（沿海某港口安全管理部核算）。


二、燧机科技解决方案：双算法驱动的“水上安全哨兵”

针对水上场景的复杂需求，燧机科技推出救生衣穿戴识别检测系统，基于Transformer+CNN深度学习框架，融合多模态感知技术，实现“穿戴状态识别-异常预警-数据管理”全流程智能化。通过深度学习模型的不断优化，救生衣穿戴检测算法能够在复杂环境中准确识别并判断救生衣穿戴情况，减少了误报和漏报的可能性。系统可以替代人工检查，减少人力成本，并且能在长时间内保持高效工作，适用于大规模的水上活动或海上作业场景。


三、实战验证：从“人工抽查”到“智能质控”的跨越

燧机救生衣穿戴检测系统已在港口、景区、海上作业区等多场景落地，用实效验证价值：

舟山某渔政码头：部署后日均检查效率从40人/小时提升至200人/小时，漏检率从18%降至0.5%，渔政大队称“系统让出海前检查从‘走流程’变‘真把关’”；

三亚某游艇码头：针对旅游旺季（日均游客5000+），系统通过“客流密度自适应算法”（实验室数据：人群密度＞10人/㎡时仍保持98.7%准确率），保障节假日安全，游客评价“看到摄像头就安心”；

南海某石油平台：解决“夜间高空作业穿戴监管难”问题，系统通过红外+可见光融合检测，实现24小时无死角监控，平台安全总监反馈“半年未发生因未穿救生衣导致的事故”。


燧机科技的实践证明，救生衣穿戴识别检测系统不仅解决了“人工检查不可靠”的痛点，更通过数据驱动提升了水上作业的安全管理水平。未来，随着AI大模型与水上物联网的深度融合，此类“小场景、大安全”的智能方案，将成为水上行业“本质安全”建设的核心支撑——毕竟，每一次精准的识别，都是对生命最直接的守护。