（记者/姜庭旭）在化工厂的高温管道旁，摄像头正以每秒30帧的速度捕捉法兰接口的实时状态，精准识别微小泄漏；在冶金车间，系统自动检测工人防护装备是否合规，并依据环境风险动态调整防护要求；在精密电子制造线上，依托实时数据分析，设备潜在故障在萌芽阶段即被察觉——这一切，都得益于“基于图像识别技术的生产安全监管系统”的实际应用。

随着工业制造全面迈向智能化，安全生产已成为企业生存与发展的生命线。然而，传统以人工巡查和定期检修为主的安全管理方式，因视觉盲区、响应延迟、判断主观等因素，难以应对复杂工业环境中的系统性风险。据应急管理部统计，全国年均生产安全事故仍达2.18万起，死亡人数近2万。这一现实凸显出行业对技术驱动型安全体系的迫切需求。

该系统由工业安全管理专家孙良泽独立研发，以图像识别与实时数据分析为核心，实现了从“人防”到“技防”的根本转变，显著提高了安全监管的准确性、实时性与全面性。

研发这样一套系统并非易事。工业现场光照变化、设备遮挡、高速运动目标等复杂因素，对图像采集与识别提出极高要求。系统需在毫秒级时间内完成多目标跟踪、异常行为判断与风险决策，技术挑战巨大。孙良泽成功突破多项关键技术瓶颈，包括复杂光照下的图像增强、多目标实时追踪算法、高精度行为识别模型等，奠定了系统在实际场景中稳定运行的基础。

系统监管高温管道画面

不仅如此，该系统背后还融合了孙良泽提出的“动态适应性安全管理理论”，进一步推动了工业安全从被动合规向体系化、智能化管理的演进。该系统不仅识别“是否合规”，更致力于分析“为何违规”，可综合劳动时长、环境参数、行为习惯等多维数据，判断失误成因是疲劳、操作复杂抑或心理因素，并据此提出针对性管理建议。

以个人防护装备（PPE）智能监管为例，系统不仅识别安全帽是否佩戴，还可根据具体工种与环境风险进行动态评估。一旦发现违规，系统实时告警的同时，还会回溯作业流程、分析行为数据，为企业改进管理、培训员工和优化环境提供依据。

这一技术和管理理念的双重创新，使该系统超越了传统安全监控的局限，实现了闭环式、进化型的风险管理，真正将安全隐患遏制于未然。

2023年8月，该系统荣获中国数字生态大会“2023年工业未来优秀成果奖”，这也是工业安全领域首次获得该奖项。“实验室中无数个通宵之夜，终于照亮了产业化之路。”孙良泽在获奖时这样感慨。他三十年扎根工业安全一线，致力于将技术方案与真实场景深度融合。

系统的实际效果已在多个行业中验证。2023年10月，某大型炼油厂通过该系统发现一处管道保温层下微泄漏点，该隐患既无法通过人眼识别，也未能被传统传感器检测。系统通过分析温度场数据，提前72小时发出预警，避免了可能发生的重大爆炸事故。

截至目前，该系统已成功应用于石化、冶金、电子、汽车等20多个行业、近百家企业，累计预警各类隐患5000余次，多次避免重大安全事故，显著提升企业安全生产水平。

工业创新的真正难度，常在于技术与应用之间的鸿沟。孙良泽之所以成功，正是因其始终坚持“从现实中来、到现实中去”的研发理念，将先进图像识别技术与深层次管理机制有机结合。

系统监管防护装备画面

工业安全事关生命尊严与社会稳定。该系统的推广，不仅大幅降低事故发生率、提升生产效益，更体现出科技对社会福祉的深远贡献。从“人防”到“技防”，从静态管控到动态适应，孙良泽与他的系统正在推动整个行业步入更智能、更可靠的安全管理新阶段。