（一）系统可行性分析
当今，越来越多的化工园区已经认识到智慧化工园区生产安全应急管理平台的重要性，并且我国在智能化的道路上，必将不断精益求精。从技术角度来看，Pano2VR在VR新兴技术方面表现良好，简单易用，未来有着更广阔的应用前景。同时，Spring Boot作为目前最流行的企业级开发框架，支持微服务架构拓展，具备完善的体系支持系统高并发量，也提供了强大的插件体系和广泛的集成，所以系统实现完全是可行的。
（二）功能需求分析
作为全球化学工业第一生产大国，智慧化工园区作为制造行业高质量发展的重要载体和平台，安全生产问题至关重要，以下是安全生产管理现状问题：
1. 园区安全管理缺失：园区、企业管理方职责不明确，安全管理责任落实不到位。缺乏专业技术专业手段和专业团队。人员配置数量有限，园区安全巡查难以全面覆盖。
2. 缺乏高效的监测预警手段和应急救援体系：园区企业密度大，安全状况差异大，且动态变化，一旦发生火灾、燃爆等事故后果不堪设想。采用传统人工监测、巡查，效率低。只能在事故发生时告警，不能对安全态势做预警。
3. 园区企业安全风险大：入园企业安全管理水平参差不齐风险不透明，并且入园企业安全管理措施标准不统一。企业密度大，一旦发生事故后果严重。
4. 缺乏一体化融合监管体系：缺乏统一的信息化平台，对园区安全监管做融合监管。缺乏移动化的信息化手段，不能做到安全监管事件随时、随地处理。
根据以上需求分析，智慧化工园区安全生产平台应包含有以下功能：
1. 园区安全管理责任明确化：建立园区安全管理体系,实现维护“一企一档”，明确园区、企业管理方的安全管理责任，确保责任落实到位。包括制定安全管理制度、规范安全管理流程、明确安全管理人员职责等。
2. 智慧监测预警：引入先进的监测技术和设备，建立园区安全监测系统，实时监测园区内各个企业的安全状况。通过数据分析和智能算法，对安全风险进行预警，及时发现潜在的安全隐患，避免事故的发生。
3. 应急救援：建立完善的应急救援体系，包括应急预案编制、应急演练、应急救援设备配置等。通过与相关部门和机构合作，提供快速响应和支持，确保在紧急情况下能够及时进行救援和处理。
4. 安全管理标准和风险评估：制定统一的安全管理标准，对园区内的企业进行安全管理评估和监督检查，确保企业按照标准进行安全管理。同时，对园区内的安全风险进行评估，制定相应的控制措施，减少安全风险的发生。
5. 信息化平台和移动化应用：建立园区安全信息化平台，实现信息的共享和交流。通过移动化应用，安全管理人员可以随时随地查看园区内的安全状况，接收预警信息，进行安全管理和处理。
6. 隐患记录和定期排查：建立企业隐患库，记录园区内各个企业的安全隐患情况。对于发现的安全隐患，安全管理人员可以在平台上进行记录，包括隐患风险四色图、风险等级、风险位置等信息。
（三）物联监测智能预警技术介绍
智慧园区物联监测智能预警技术结合了物联网、人工智能和视频分析等技术，通过将海量感知数据全面接入系统，可以对园区内的各个区域进行监测，包括卸货平台、生产区、消防通道、人行道等。同时，还可以应用机器视觉、体态识别、异常行为分析等人工智能技术，以提前发现潜在的安全隐患和异常情况，并及时发出预警，以保障园区的安全和运行效率。其中用到的核心技术是“Yolov5”,Yolov5是一种基于深度学习的物体检测和识别算法，它能够实时准确地检测出图像中的多个目标，并给出它们的位置和类别信息，可以用于实现园区摄像头和传感器数据的视觉识别和物体识别。利用摄像头和传感器采集到的数据，通过Yolov5算法进行目标检测，识别出园区内的各种异常情况，如火灾、烟雾、泄漏等，还可以识别出园区内的人体、车辆和其他物体等。通过人体行为识别技术，可以分析人员的行为模式，例如异常行为、闯入等，从而及时发出预警信号。实现的原理就是通过将输入图像划分为一系列的网格单元，每个单元负责检测和识别其中的目标。对于每个网格单元，Yolov5会预测多个边界框（bounding box），每个边界框包含一个目标的位置和类别信息。通过对这些边界框进行筛选和优化，最终可以得到准确的目标检测结果，将目标检测结果与预先设定的规则和模型进行比对，系统可以判断是否存在异常情况，并及时发出预警通知。实现对园区内的安全、消防和环境等方面的全面感知和智能预警，从而提高园区的安全性和管理效率。
