（一）系統可行性分析

當今，越來越多的化工園區已經認識到智慧化工園區生產安全應急管理平臺的重要性，并且我國在智能化的道路上，必將不斷精益求精。從技術角度來看，Pano2VR在VR新興技術方面表現良好，簡單易用，未來有著更廣闊的應用前景。同時，Spring Boot作為目前最流行的企業級開發框架，支持微服務架構拓展，具備完善的體系支持系統高并發量，也提供了強大的插件體系和廣泛的集成，所以系統實現完全是可行的。

（二）功能需求分析

作為全球化學工業第一生產大國，智慧化工園區作為制造行業高質量發展的重要載體和平臺，安全生產問題至關重要，以下是安全生產管理現狀問題：

1. 園區安全管理缺失：園區、企業管理方職責不明確，安全管理責任落實不到位。缺乏專業技術專業手段和專業團隊。人員配置數量有限，園區安全巡查難以全面覆蓋。

2. 缺乏高效的監測預警手段和應急救援體系：園區企業密度大，安全狀況差異大，且動態變化，一旦發生火災、燃爆等事故后果不堪設想。采用傳統人工監測、巡查，效率低。只能在事故發生時告警，不能對安全態勢做預警。

3. 園區企業安全風險大：入園企業安全管理水平參差不齊風險不透明，并且入園企業安全管理措施標準不統一。企業密度大，一旦發生事故后果嚴重。

4. 缺乏一體化融合監管體系：缺乏統一的信息化平臺，對園區安全監管做融合監管。缺乏移動化的信息化手段，不能做到安全監管事件隨時、隨地處理。

根據以上需求分析，智慧化工園區安全生產平臺應包含有以下功能：

1. 園區安全管理責任明確化：建立園區安全管理體系,實現維護“一企一檔”，明確園區、企業管理方的安全管理責任，確保責任落實到位。包括制定安全管理制度、規范安全管理流程、明確安全管理人員職責等。

2. 智慧監測預警：引入先進的監測技術和設備，建立園區安全監測系統，實時監測園區內各個企業的安全狀況。通過數據分析和智能算法，對安全風險進行預警，及時發現潛在的安全隱患，避免事故的發生。

3. 應急救援：建立完善的應急救援體系，包括應急預案編制、應急演練、應急救援設備配置等。通過與相關部門和機構合作，提供快速響應和支持，確保在緊急情況下能夠及時進行救援和處理。

4. 安全管理標準和風險評估：制定統一的安全管理標準，對園區內的企業進行安全管理評估和監督檢查，確保企業按照標準進行安全管理。同時，對園區內的安全風險進行評估，制定相應的控制措施，減少安全風險的發生。

5. 信息化平臺和移動化應用：建立園區安全信息化平臺，實現信息的共享和交流。通過移動化應用，安全管理人員可以隨時隨地查看園區內的安全狀況，接收預警信息，進行安全管理和處理。

6. 隱患記錄和定期排查：建立企業隱患庫，記錄園區內各個企業的安全隱患情況。對于發現的安全隱患，安全管理人員可以在平臺上進行記錄，包括隱患風險四色圖、風險等級、風險位置等信息。

（三）物聯監測智能預警技術介紹

智慧園區物聯監測智能預警技術結合了物聯網、人工智能和視頻分析等技術，通過將海量感知數據全面接入系統，可以對園區內的各個區域進行監測，包括卸貨平臺、生產區、消防通道、人行道等。同時，還可以應用機器視覺、體態識別、異常行為分析等人工智能技術，以提前發現潛在的安全隱患和異常情況，并及時發出預警，以保障園區的安全和運行效率。其中用到的核心技術是“Yolov5”,Yolov5是一種基于深度學習的物體檢測和識別算法，它能夠實時準確地檢測出圖像中的多個目標，并給出它們的位置和類別信息，可以用于實現園區攝像頭和傳感器數據的視覺識別和物體識別。利用攝像頭和傳感器采集到的數據，通過Yolov5算法進行目標檢測，識別出園區內的各種異常情況，如火災、煙霧、泄漏等，還可以識別出園區內的人體、車輛和其他物體等。通過人體行為識別技術，可以分析人員的行為模式，例如異常行為、闖入等，從而及時發出預警信號。實現的原理就是通過將輸入圖像劃分為一系列的網格單元，每個單元負責檢測和識別其中的目標。對于每個網格單元，Yolov5會預測多個邊界框（bounding box），每個邊界框包含一個目標的位置和類別信息。通過對這些邊界框進行篩選和優化，最終可以得到準確的目標檢測結果，將目標檢測結果與預先設定的規則和模型進行比對，系統可以判斷是否存在異常情況，并及時發出預警通知。實現對園區內的安全、消防和環境等方面的全面感知和智能預警，從而提高園區的安全性和管理效率。