背景介绍
自2025年3月海事局正式发布《船舶智能监控系统技术指南》以来，船舶智能化、安全化监管迈入新阶段。该文件明确了船舶驾驶舱、关键作业区域的AI视觉监控要求，迅速引发了行业广泛关注。作为深耕视觉算法与软硬一体解决方案的科技企业，我们陆续收到来自多家航运企业、船舶管理公司及系统集成商的合作需求，希望借助我们的边缘计算能力，实现对船舶运行状态的智能化感知与风险预警。
随着客户需求的不断深化，技术标准逐步提高，客户不再满足于通用型AI盒子的“功能堆砌”，而是期望产品能够真正贴合船舶实际运行场景，具备高可靠性、强适应性与精准识别能力。近期，一位重点客户明确提出：希望在符合海事局技术规范的前提下，对现有边缘计算产品进行深度优化，去除冗余功能，定制一款专用于船舶行业的“轻量化、专业化、高集成度”的AI视觉分析终端。基于这一需求，我们迅速组建专项技术团队，启动了船舶行业定制化边缘计算盒子的研发与落地工作。
定制项
1、夜晚效果优化：
船舶作业环境具有高度特殊性，尤其在夜间航行时，驾驶舱内光线昏暗，传统基于可见光的人体检测模型极易出现漏检、误检现象，严重影响监控系统的可靠性。为此，我们针对夜间低照度场景进行了专项算法优化，构建了涵盖多种不同条件（包括舱内灯光、仪表反光、外部月光等）的夜间人体数据集，并在此基础上对原有检测模型进行迭代训练，显著提升了在黑白或近黑环境下的人体目标检测精度，确保夜间人员在岗状态的稳定识别。
2、算法联动人脸&工服：
此外，《技术指南》中明确要求实现“在岗”与“离岗”行为的自动识别。早期方案中，该功能主要依赖区域入侵与人数统计逻辑，难以应对复杂船型的差异化需求。例如，货船通常要求双人值守，而游船可能因航线与时段不同存在灵活排班机制。为此，我们对“值岗/离岗”算法进行了深度重构，引入“人脸身份识别”与“工服特征识别”作为辅助判断依据，结合预设人员底库，实现对在岗人员身份、岗位类型及在岗合规性的精准判定，大幅提升了算法的场景适应能力与判断准确性。
3、算法定制：
在基础功能之外，我们还为客户定制开发了多项高价值算法。其中最具代表性的是打哈欠检测算法。该算法不仅符合《技术指南》中关于“疲劳驾驶监测”的明确要求，更具备实际安全价值。通过分析驾驶员面部关键点变化与眨眼频率，系统可实时识别疲劳状态，并在连续打哈欠或闭眼时间过长时触发告警，有效预防因注意力涣散引发的航行事故，为船舶安全运行提供智能化保障。
算法清单
所有算法均在边缘端完成推理，支持多路视频并发处理，确保在复杂船载环境下稳定运行。
系统构成 & 组网说明
尽管本产品为行业定制化版本，但在系统部署上始终坚持“极简、可靠、易维护”的设计理念。整体组网结构采用标准化局域网架构：各监控区域的摄像头、硬盘录像机（NVR）、边缘计算盒及管理终端电脑统一接入同一交换机，形成本地闭环监控网络。边缘计算盒作为AI分析核心，直接对接视频流，完成实时算法推理与事件告警，无需依赖云端处理，保障了数据安全与响应速度。
为实现岸基远程监管与数据同步，系统通过5G路由器接入公网，将关键告警信息、人员状态告警及视频片段加密上传至岸上管理平台，支持海事监管部门或船务公司进行远程巡查与事件追溯。整个系统具备良好的扩展性，未来可支持更多AI算法模块的远程升级，持续提升船舶智能化水平。
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