近年来人工智能技术在安防领域已经得到广泛的关注和应用 。基于云边端深度融合与协同的“AI+”模式 , 利用人工智能技术 , 对视频监控中的图像和数据进行分析和处理 , 实现对监控对象的自动识别、追踪、预警等功能 。
基于平台和智能分析网关的AI智能视频分析解决方案 , 通过部署多种AI算法 , 建设具备视频智能识别能力的AI能力平台 , 具有海量数据汇聚处理、高稳定性、高灵活性、高可用性等特点的同时 , 提供视频分析策略管理、预警策略管理等功能 , 能够主动识别检测企业生产过程中存在安全隐患的通用场景 , 包括空岗、睡岗、人员数量超限、安全帽佩戴、护目镜佩戴、吊装作业区域人员活动、禁火区域烟火、禁止人员进入、乱堆物料、消防通道占用等 , 并能实现抓拍、比对、告警、分发等视频能力服务 , 在智能安监、通用安防、智慧交通、智慧消防等场景中广泛应用 。
一、架构特点
1、联网资源整合共享:实现对接入平台的视频资源进行联网整合 , 同时针对上层应用系统提供统一的功能接口 , 符合公安部的《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》(GB/T 28181-2016) , 满足业务系统对视频数据接入转发的联网共享需求 , 提供平台管理、设备管理和目录管理功能 。
2、视频分析多元管理:
①场景管理:支持用户创建视频分析任务 , 用户可查询视频智能分析产生的预警结果数据 , 提供预警事件、监控点、监控点预警数统计功能 , 分析任务的执行历史记录可查看 , 用户可通过人工上报模块上报预警事件 。
②设备管理:对监控设备以及设备目录结构进行统一管理 , 提供用户对监控设备增删改查的功能 。
【AI+视频融合技术在工农业生产中的管理应用】③策略管理:对视频分析任务的执行调度计划进行统一管理和配置 , 支持创建视频分析任务时设置分析任务的执行调度计划 , 同时可根据业务场景设置报预警的策略类型 , 包括预警周期内产生事件后预警、连续发生多次事件后预警和预警周期内按连续或最少的频率出现事件后预警 。
④人脸库管理:人脸库管理提供对人脸库、用户、人脸的多维管理 。
⑤平台管理:提供服务管理以及平台个性化配置功能 。
3、自动识别、主动预警:通过对海量视频图片数据进行分析 , 对视频图像中的各类事件问题自动分析、抓拍 , 可做到主动预警 , 从以往“被动”监控升级为主动智能分析预警 , 推送预警数据到业务系统 , 从而更有效地协助处理各类事件 。
4、分布式资源灵活调度
不再局限于中心云的单一算力资源池 , 通过跨云、边、端的分布式协同应用 , 将计算、处理、存储、智能分析等能力实现灵活调度 , 并能支持和中心云数据互通、稳定交互 , 支撑不同场景下的数据智能应用 。
二、应用场景分析
1、工地巡查
智慧安防监控系统适用于不同施工阶段的建筑工地场景 。针对车辆/人员出入口、塔吊、围墙边界、施工区、办工区、工人生活区、材料存放区等重点安防区域监控而设计 。可以广泛应用于工地施工现场的环境监测 , 解决工地环境集中监测管理、监督的需求 。
2、工业制造
在安全生产区域内部署监控系统 , 通过对摄像机画面内是否有人员活动实时检测 , 当检测到有人时 , 识别检测在岗人员是否规范佩戴口罩、操作是否规范等 , 若遇异常行为则可立即发出警报 , 通知后台监控人员 , 以节约人力监控成本 , 提醒安全防范措施作业 , 提高在岗人员安全意识 。
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