在加油枪、储油罐、卸油口等关键部位安装物联网传感器，实时监测油品流量、压力、液位、温度等参数，以及油气浓度、烟雾浓度等环境数据。同时，利用高清摄像头捕捉人员行为、车辆状态等图像信息。这些传感器和设备通过无线或有线网络将数据传输至网络层。采用 5G、Wi-Fi 等无线网络技术，确保数据能够高速、稳定地从感知层传输到平台的应用层。同时，运用边缘计算技术，在靠近数据源的边缘设备上对部分数据进行初步处理和分析，减少数据传输量，降低延迟，提高系统的实时响应能力。例如，在边缘设备上对摄像头采集的图像进行初步的人员行为识别和车辆检测，仅将关键的识别结果和异常数据上传至应用层。
集成了多种 AI 算法和业务应用模块，实现对加油站安全行为的动态监控和预警。通过 AI 算法对感知层上传的数据进行深度分析，识别人员的违规行为（如吸烟、打电话、违规操作等）、车辆的异常状态（如漏油、未熄火加油等）以及环境的安全隐患（如油气泄漏、火灾风险等）。同时，将分析结果以直观的方式展示在监控界面上，并根据预警级别及时发出警报，通知相关人员进行处理。利用 AI 图像识别技术，对摄像头采集的视频图像进行实时分析。通过深度学习算法，训练模型识别人员的各种行为动作，如是否正确佩戴安全帽、工作服，是否存在吸烟、打电话、在加油区奔跑等违规行为。一旦检测到违规行为，系统立即发出警报，并记录相关人员的信息和违规时间、地点，方便后续追溯和管理。
通过安装在加油站内的各类环境传感器，实时监测油气浓度、烟雾浓度、温度、湿度等环境参数。AI 算法对这些参数进行实时分析，当检测到环境参数超过安全阈值时，如油气浓度过高、烟雾浓度异常等，系统立即触发警报，并启动相应的通风、喷淋等安全设备，降低环境风险。对平台采集的大量数据进行深度分析和统计，为加油站的安全管理提供决策支持。通过分析人员违规行为的时间分布、车辆异常情况的类型和频率、环境安全隐患的高发区域等数据，找出安全管理的薄弱环节和潜在风险点，为制定针对性的安全管理措施提供依据。同时，生成各类统计报表和图表，方便管理人员直观了解加油站的安全状况和趋势。利用预处理后的数据，训练各种 AI 算法模型，如人员行为识别模型、车辆状态监测模型、环境安全评估模型等。采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法，对大量标注数据进行训练，使模型学习到不同安全行为和状态的特征。
通过物联网和 AI 技术的应用，实现了对加油站安全行为的实时、自动监测和预警，大大减少了人工巡检的工作量和误差，提高了安全管理的效率和准确性。管理人员可以通过监控平台实时了解加油站的安全状况，及时发现和处理安全隐患，有效预防安全事故的发生。平台能够及时识别和预警各类安全隐患和违规行为，使工作人员能够在第一时间采取措施进行处理，将安全事故消灭在萌芽状态。例如，当检测到油气泄漏时，系统立即启动通风设备和报警装置，通知工作人员进行抢修，避免因油气积聚引发爆炸等严重事故。通过对平台采集的数据进行分析，能够深入了解加油站的运营情况，发现管理中的薄弱环节和潜在问题。例如，通过分析车辆加油时间和流量数据，优化加油设备的配置和排班计划，提高加油效率；通过分析人员工作行为数据，评估员工工作表现，为绩效考核和培训提供依据。
