最近，微筑科技联合产学研团队的重要成果——基于扩散模型的化工安全智能监控框架，正式发表于权威期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（EAAI，JCR Q1）。该技术以“场景深耕+实战落地”为核心，凭借精准高效的定制化解决方案，成功破解化工园区安全监控领域的核心难题。
化工场景的安全风险呈现“人员-环境”因素交织的复杂特征：工人违规吸烟、未按规范佩戴防护装备等行为，与设备泄漏、隐蔽火情等环境隐患相互叠加，加之真实危险场景样本稀少、标注数据匮乏，传统监控系统与通用AI方案往往表现不足——或依赖人工巡检易产生遗漏，或因关键场景数据缺失导致误判，这些问题长期制约着化工行业安全管理的智能化升级。
针对真实危险场景数据稀缺的行业痛点，微筑科技提出了利用AI生成训练数据的新思路：通过整合Stable Diffusion 3.5与Chat-UniVi多模态模型，生成贴合化工场景的文本与图像样本；结合ControlNet模块、六层提示模板及搭载P2特征层的YOLOv11n-P2检测器，实现了小目标精准检测与复杂监控场景的高质量复现，并在边缘设备端达到每秒130帧的处理速度与8.1ms的超低延迟。该框架能够准确识别6类工人危险行为与2类环境隐患，最高检测准确率达98.1%，性能显著优于现有同类数据集方法。
从“AI生成场景”到“AI识别风险”，微筑科技始终专注于化工安全场景的技术研发，摒弃通用AGI“大而全”的泛化路径，聚焦工业场景“专而精”的实际需求。未来，团队计划将该技术拓展至电力、炼油等其他高危工业领域，持续以场景化AI技术为支撑，筑牢工业安全生产的智能化防线。
