该智能安全管理系统基于实时视频流分析技术，构建了面向工业安全生产的智能监控平台。系统采用深度学习和计算机视觉技术，实现对作业场景的全天候、自动化监测，能够精准识别人员违规操作、设备异常状态、环境危险源等安全隐患。平台架构包含前端视频采集层、边缘计算层和云端管理平台三个核心模块，形成完整的"感知-分析-预警"闭环管理体系。

在技术实现层面，系统部署了高性能视频分析服务器集群，采用YOLOv5改进算法实现多目标实时检测，检测精度达到98.2%。通过融合光流法和姿态估计算法，系统能够识别人员的不安全行为，如未佩戴防护装备、违规跨越警戒线等。同时集成基于ResNet的异常检测模型，可发现设备过热、液体泄漏等环境风险。系统支持RTSP/ONVIF协议接入各类工业摄像头，单节点可并行处理16路1080P视频流，平均延时控制在300ms以内。

平台创新性地构建了三级预警机制：边缘设备实现本地实时报警，厂区监控中心进行人工复核，云端大数据平台生成安全态势分析报告。通过持续学习新增样本数据，系统每周自动优化模型性能，误报率每月降低约15%。目前已成功应用于化工、制造等多个高危行业，帮助客户将安全事故发生率降低60%以上。系统还提供丰富的API接口，可与现有MES、ERP等管理系统无缝集成，实现安全管理的数字化转型。