南京諾飛爾：機器視覺引領實驗室安全新變革

　　在科學研究不斷深入發展的今天，實驗室安全已成為至關重要的議題。南京諾飛爾信息科技有限公司憑借其創新精神，在安全科技領域邁出了重要一步，成功申請了一項聚焦于機器視覺技術快速識別實驗室危險源的重要專利，公開號為 CN119130160A，申請日為 2024 年 11 月。

　　長期以來，傳統實驗室安全管理系統存在明顯短板，面對日益復雜的實驗環境和不斷出現的新危險源，往往難以做到有效跟蹤與及時響應，使得實驗室安全面臨潛在威脅。諾飛爾公司敏銳地捕捉到這一痛點，利用先進的機器視覺技術，集成 BIM 建模、算法訓練、規則引擎及預警模塊，打造出一套全新的實驗室危險源識別系統12。

　　該系統的工作流程科學且高效。首先，通過 BIM 建模技術，構建起實驗室環境的精確三維模型，將潛在危險源一一映射其中，為后續的識別工作奠定基礎。接著，收集實驗室內常見危險源的圖像數據，精心劃分成訓練集和測試集，為模型的學習與優化提供豐富素材。然后，運用深度學習算法，特別是卷積神經網絡(CNN)等技術，對目標檢測算法模型進行訓練與評估，不斷提高模型的識別準確率。在實際應用中，訓練好的模型能夠實時監測實驗室環境，迅速、精準地識別出各類危險源，并及時發出警報，為實驗室安全保駕護航。

　　這一創新技術的意義重大。一方面，它能夠實時更新危險源數據庫，讓實驗室安全管理緊跟實驗發展的步伐;另一方面，大大減少了人工監測的工作量，且顯著提高了監測的精確度，為實驗室管理者提供了強大的安全管理工具，助力他們在追求科學研究的同時，確保實驗室的絕對安全。

　　從行業發展角度來看，隨著科學研究的不斷深入，實驗室使用的化學品和設備愈發復雜多樣，潛在安全風險與日俱增。諾飛爾的這項專利技術為行業發展提供了新的思路與方向。過去，機器視覺技術主要在工業制造、質量檢測等領域大顯身手，如今在實驗室安全管理領域的成功應用，預示著其應用范圍的不斷拓展1。未來，類似的技術有望在建筑安全、環境監測以及更多行業的安全管理中發揮重要作用，為減少事故發生、提升社會公眾對科技應用的信任度做出積極貢獻。

　　與當下熱門的 AI 繪畫、AI 寫作等技術一樣，諾飛爾在實驗室安全管理方面的創新，也是借助高效算法與先進模型，讓安全監控工作走向智能化。可以說，南京諾飛爾的這項專利發明，是機器視覺技術在實驗室安全管理領域的一次革命，為實驗室的安全高效運行帶來了新的希望，也為整個行業的發展樹立了新的標桿，對從事科學研究與管理的專業人員而言，無疑具有重大的借鑒與指導意義。