本文介绍如何将单位现有的天网摄像头（支持ONVIF或GB/T 28181协议）整合进应急指挥系统，实现AI智能告警与联动响应。核心思路是利用视频网关进行统一接入，而非更换设备或重新布线。

光伏运维中热斑和隐裂是影响发电效率的主要问题。传统人工巡检效率低、成本高且易漏检。本文提出AI视觉自动检测方案：通过无人机搭载双光摄像头采集红外和EL图像，利用边缘计算设备运行深度学习模型（YOLOv8/U-Net）实时检测热斑和隐裂，实现分级报警。关键点包括：1）高质量数据标注；2）模型训练需处理噪声干扰；3）硬件选型需注意同步问题；4）部署边缘计算降低延迟。该方案可替代人工巡检，实现全量覆盖和

化工危险品泄漏应急演练存在两个典型痛点：一是演练依赖预设剧本，不考虑实时风向、地形等环境变量，无法真实模拟事故演变；二是高危点位（如罐区深处）人员无法靠近，泄漏量、扩散范围全靠安全员经验估算。本文记录一套基于数字孪生的处置推演系统，它通过接入DCS实时数据、结合3D轻量模型与物理扩散模型，让应急演练从“演给领导看”变为可重复、可量化的决策推演工具。