化工行业特殊作业具有高危性、复杂性和不可预见性等特征，传统人工监护模式在动态作业环境下面临监护效能不足、监管盲区突出、风险响应迟滞及隐患识别能力薄弱等多重挑战。亟需借助现代科技手段革新监护模式，有效应对并解决这些问题，推动化工行业特殊作业监管实现效率及安全的大幅提升。 本项目深度融合物联网、人工智能与防爆红外成像技术，研发了一款高度集成化、智能化的“特殊作业智能监护人设备”，同时结合特殊作业智能监管软件平台，创新构建了"环境感知+视觉监控+AI决策"三位一体的智能监护体系。核心创新点体现在：采用多通道高精度气体传感器阵列，可实时监测作业环境中可燃气体、硫化氢、一氧化碳、氧气、氨气、NOX氮氧化物等关键参数；配置防爆型红外双光谱摄像模组，突破传统视频监控在暗光、烟雾等恶劣环境的局限性，实现24小时高清可视化监护；围绕八大类特殊作业场景以及潜在的人员和环境隐患，基于深度学习及计算机视觉技术开发了20余类违规行为识别算法（包括未佩戴防护装备、火焰识别、人员倒地、双挂钩识别、高空抛物检测、灭火器摆放识别等），并集成至智能监护人设备；构建"阈值预警/行为预警-联动处置"响应体系，实现浓度超标与行为异常的同步声光报警，并通过无线网络传输至监管平台，系统综合识别准确率达95%以上。 设备采用模块化设计实现快速部署及应用，研究成果目前已为中煤平朔能源化工有限公司提供了累计3000余次特殊作业的安全监管服务，特殊作业监护效率提升70%，违规行为发生率降低80%。研究成果可适配化工企业8大类特殊作业，推动化工企业特殊作业安全监管从被动应急到风险预控的模式转型，从人防为主到技防主导的手段升级，从经验依赖到数据驱动的决策革新，为化工行业构建了"全时感知-智能研判-主动防控"的数字化安全管控新范式，推动行业安全管理向数字化、智能化转型升级。