对于工业生产企业而言，安全生产是其中重中之重的监管。生产企业，业务连续性强、系统复杂，大量生产设备相互联系、耦合紧密，而且具有功率大、运转速度高的特点。安全生产更是保证从业人员的人身安全与健康，设备和设施免受损坏，环境免遭破坏，保证生产经营活动得以顺利进行的必要条件。
       我们都知道石油石化行业属于危险、危害因素众多的高危行业，安全生产形势依然十分严峻。如果借助以人工智能技术为手段，将提高过去依靠肉眼或“远水救不了近火”的窘境，确保生产安全高效。与传统机器视觉检测方法相比，基于人工智能的检测方法将在减少对光照、摆放位置、传输速率等外在因素依赖程度，尤其是对一些较难识别的行为动作的大量图像进行神经网络学习，在充分训练的情况下，将为各种行为动作和物体的主要和非主要特征提供更高的识别准确率。

       通过建立一套安全生产智能监控管理系统，来加强作业现场的监控管理力度，同时落实属地管理的管理方法，及时发现各生产环节的安全隐患，以便于能够及时分析和处理隐患，最终实现安全生产。
具体的应用场景如下：
1、基于人工智能的安全信息管理系统相结合，实现对现场作业的全过程的实时监控，实现对施工作业现场的监护人、承包商派驻的施工人员进行智能识别、身份验证的监控管理，同时也可监控作业区域内是否有人的危险行为动作、是否有未授权人或物的越界等不规范行为的发生。
2、运用基于人工智能的机器视觉识别技术，代替传统的人工视觉识别方式，实现自动智能识别预警功能。
3、能够通过客户端管理软件系统实时查看各监控点视频图像，对关键监控点的远程视频进行调用、预警、广播通知。
4、通过系统可以通过视频回放查看该属地下近期进行的各种作业情况，隐患情况，视频报警的处理情况。
5、实现分级网络架构，上级监控中心能够查看和管理所辖范围内的所有视频图像。