快递物流行业作为现代经济的重要支柱之一，其高效运作高度依赖大量设备的协同运行。然而，快递物流行业作业环境复杂，人员流动性高，违规攀爬和下钻设备等行为，带来了极大安全隐患。传统的人工监管方式存在效率低、覆盖面有限等问题，难以满足现代化安全生产需求。本文提出一种基于人工智能视觉算法的风险治理方案，通过实时监控和智能识别技术，有效预防和减少违规行为，提升快递物流行业的安全生产水平。该方案已在申通快递有限公司（以下简称申通快递）71个转运中心场地应用，在降低违规行为发生率和事故发生率方面取得了显著成效。
>>申盾系统预警测试界面（蓝线为危险禁区，红框为危险闯入预警）
申通快递研发人员自研建设了一套基于人工智能视觉算法自动识别预警攀爬下钻设备违规行为的风险管理系统（以下简称“智慧哨兵”），利用视频监控和智能识别技术，实现对违规行为的实时发现和预警。
“智慧哨兵”由4个核心模块组成。一是数据采集模块。通过摄像头及中心视频处理服务器，实时采集快递物流作业关键区域（传送带、分拣设备、伸缩机等）的视频流数据。二是算法处理模块。采用目标检测、人体姿态估计和行为识别等多种算法，对视频流数据进行实时分析，识别违规行为。三是预警模块。根据算法检测结果，并基于不同风险级别触发语音播报、移动端通知、设备关停等措施，提醒相关人员停止危险行为，防范机械伤害风险。四是数据存储与分析模块。存储检测结果和记录违规行为，通过持续收集新数据，优化算法模型，提升检测准确率和系统性能。
为实现模块功能的具体应用，“智慧哨兵”结合多种算法进行组织架构。使用YOLO或Faster R-CNN等目标检测算法，实时识别人员和设备的位置，检测人员是否进入禁止攀爬或下钻的区域，检测设备是否处于正常运行状态。“智慧哨兵”结合物流场景的特性（设备形状、人员穿着等）进行模型训练；同时针对物流设备的复杂背景（传送带的动态变化等）优化算法以减少误报。使用OpenPose、HRNet等人体姿态估计算法，识别人员是否在设备下方进行危险操作。系统可识别人体的关键点（头部、手部、腿部等），同时引入时序分析，判断人员姿势的变化趋势（从站立到攀爬等）；并针对物流场景的复杂背景（设备遮挡、人员快速移动等），优化算法以提高检测准确性。行为识别算法用于分析人员的连续动作，通过识别人员是否连续攀爬设备多次、是否长时间停留在危险区域判断违规行为的风险程度。“智慧哨兵”在判断风险程度时系统使用3D卷积神经网络（3D CNN）、时序注意机制（Temporal Attention）分析视频中的时序信息，引入多任务学习（Multitask Learning）检测人员位置、姿势和行为，提高系统的整体性能,并针对物流场景中的多目标干扰（设备运行、其他人员活动等），优化了算法以提高行为识别的准确性。
基于如上模型得到位置风险值Rp、姿势风险值Ra和动作风险值Rb进行加权融合，得到综合违规风险值R；其中，Wp、Wa和Wb分别是位置、姿势和动作风险的权重系数，公式如下所示：
系统根据R值区间确定风险等级并采取不同预警防控措施：0～0.5为低风险，进行现场语音播报提醒；0.5～1.0为中风险，预警防控措施为现场语音播报和现场主管信息推送提醒；1.0以上为高风险，预警防控措施为现场语音播报、现场主管信息推送提醒和联动系统关停涉及机械设备。
“智慧哨兵”通过多种先进算法的协同工作，具有以下优势。
实现了高识别准确率。通过多算法融合，系统能够全面评估违规行为的风险，显著降低误报和漏报的概率。此外，数据增强技术和对抗训练的引入，使系统在复杂多变的物流环境中依然保持高识别准确率。
实现了实时检测与预警。快递物流行业的工作环境动态性强，设备和人员的移动频繁，因此需要系统能够在短时间内完成检测并发出预警。通过部署边缘计算设备，目标检测、人体姿态估计和行为识别算法能够在本地快速处理视频流数据，实现实时监控。一旦检测到违规行为，系统就会立即触发语音播报和移动端通知，提醒相关人员停止危险行为，并在高风险预警时自动关停设备。这种快速响应机制，能够有效预防事故，保障人员的生命安全和设备的正常运行。
部署成本低。相较于传统的违规治理方案，该方案的部署成本显著降低。系统充分利用了现有的摄像头设备，无需大规模硬件改造，减少了初期投入成本。通过软件升级和算法优化，即可实现功能的提升，避免了额外的硬件投资。此外，边缘计算设备的使用，进一步降低了数据传输和存储的成本，使系统更加经济高效。
业务覆盖率高。该方案能够全面覆盖快递物流作业的各个环节。通过多区域、多设备的实时监控，系统能够有效识别和预防各种违规行为。无论是传送带、分拣机，还是伸缩机等设备，都能够纳入监控范围，减少监管盲区，确保全面的风险治理。
迭代升级灵活快速。通过云端更新，系统能够在1小时内完成算法模型的升级和优化，快速适应新的安全需求和技术发展。
申通快递在71个转运中心部署“智慧哨兵”后，治理效果显著。通过持续的实时监控和预警，员工的安全意识得到了显著增强，在实施后的半年内，违规攀爬行为的总发生率降低了90%。“智慧哨兵”的部署不仅减少了违规行为的发生，还显著降低了相关事故的发生率。在系统实施后的半年内，相关事故的发生率降低了30%。主要归功于系统一旦检测到违规行为，立即触发语音播报和移动端通知，提醒相关人员停止危险行为。这种快速响应机制，将事后的监督转变为事前的预防，有效减少了事故的发生。
“智慧哨兵”利用人工智能视觉算法，有效解决了快递物流行业违规攀爬下钻设备的风险治理难题，为快递物流行业的安全生产提供了新的技术手段。
未来，申通快递将进一步完善，结合视频、声音、传感器等多种数据源，通过多模态数据融合提升识别准确率和智能化水平；通过分析历史数据，预测高风险时段和区域，建立智能化预防机制，提前采取预防措施；结合物联网传感器，实时监测设备的运行状态，预警到设备故障及异常状态时及时关停，避免事故发生。
