壹合原码景区监控平台_景区安全监测预警系统_人群聚集监测预警系统-云巴巴

壹合原码景区监控平台

壹合原码景区监控平台，摄像头管理模块用于多种终端设备、智能设备的接入及管理。平台支持包括摄像头等终端感知设备接入，为整个平台提供数据接入底座。基于领先的工业AI算法，通过全感知设备接入实现多模态综合预警；云边端多形态交付、打通应用-训练闭环。

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传统景区痛点

由于各类感应器械和数据采集技术的快速发展，人们开始拥有以往难以想象的海量数据。同时，这些深度的、细致的数据经过大数据云计算技术，又为移动互联网、智能移动终端的运行和发展提供了强劲的支撑，为发展智慧旅游、智慧景区提供了软硬件基础。

对景区工作者管理水平与专业能力依赖较高
传统旅游景区管理对于景区工作者个体管理水平与专业能力依赖程度较高，导致不同旅游景区因工作人员能力素质差异，在管理和服务工作过程中，工作水平有明显差异性

安全监测不到位
传统景区靠人工巡查来进行安全管理，景区因面积较大，难免会有疏忽的地方，且意外情况的发生也不能及时处理

运营模式不清晰
传统的景区依靠周末人流量，季节性客流量来支撑景区运转，单一的运作模式不能吸引游客对景区的注意，成本投入大，收益少

系统概要

(1）人员通行控制：由摄像头采集到视频后，对视频图进行必要的预处理。利用计算机视觉技术，将视频传输到视频分析系统进行视频分析，采用活体检测算法实时检测通行人员。

(2)人员考勤识别：利用opencv开源库结合数字图像技术，首先通过摄像头获取人脸图像并进行图像处理，再利用人脸识别技术提取人脸特征与数据库进行比对，准确记录园区内人员出勤人数。

(3)重点场所识别：通过对监控视频进行目标检测判断是否有游客进入重点区域，一旦有游客非法闯入，就会触发报警防止意外事故发生。如有非法入侵事件，系统还能够发出预警，及时规避风险。防止落水，坠落等一些危险行为的发生。

(4)烟火识别：基于人工智能视觉分析技术，自动识别监控画面中烟火场景，并及时反馈给工作人员，减少危险行为的发生。 (5)停车场车辆管理：利用特殊物品识别算法，可对区域内来往车辆进行精确检测统计。摄像机采用AI算法，以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础,建立车辆的特征模型,识别车辆特征,如号牌、车型、颜色，方便统一管理。

景区内安全隐患解决方案 icon

抽烟检测
摄像头获取逐帧图像，通过CNN分类检测算法，实时检测抽线行为并反馈。

人群拥挤检测
配合各类摄像头，识别售票处人群现状，判断是否有拥挤导致踩踏的情况，工作人员进行疏散。

进入危险区域检测
摄像头获取信息，检测游客是否进入危险区域，阻止游客进入危险区域，避免落水，坠崖等危险事故的发生。

消防设施配备检测
自动识别灭火器配备及摆放情况，如有异常，则发出警报。

人员通行检测
实时数据统计和分析人员数量，监控景区内人员通行状况。

火焰烟雾检测
通过火焰监测算法，实时检测、警告、阻止任何微小火源可以造成的火灾。

人员倒地检测
摄像头获取信息，通过人体检测算法和人体骨骼识别算法，实时监测游客状态，及时预警，及时送医。

周界防范检测
摄像头获取信息，通过越戒行为检测算法，实时检测并阻止无关人员的外部侵入。

算法应用场景

系统整体架构图

硬件配置清单

1）摄像头：基于现有新旧厂区已架设完成的摄像头实现设备利旧，不需要重新更换。

2）服务器：如下清单。

3）网络类型要求：企业网络。带宽最低要求：500M。

AI景区监控平台功能介绍 icon

核心模块

功能介绍

摄像头管理模块用于多种终端设备、智能设备的接入及管理。平台支持包括摄像头等终端感知设备接入，为整个平台提供数据接入底座。各类老旧摄像头，不限制品牌可通过GB28181，RTSP协议接入AI视频监管平台，无需更换摄像头，无需施工改造，降低企业智能化升级成本。

功能介绍

针对企业内部署的摄像头装置，可以按照需求调取场景视频流。支持一屏、二屏、四屏、八屏同时预览，降低人工巡逻时间成本，有效提升厨房卫生监管效率。

功能介绍

关联相应AI技能的设备会根据配置的AI技能运行时间进行实时监测，当发生违规行为，设备异常、环境异常等事件时，会产生相应的风险告警。告警会生成预警事件图片及事件视频用于回看。告警管理中可查看整体预警事件的数量，告警详情。对每一个预警事件进行全流程的处理跟踪，以及预警的全生命周期管理。告警事件总览：统一展示全部预警事件及告警数据统计；告警事件处理：下发预警处理通知，记录处理意见；错误预警修正。

功能介绍

一个AI技能对应一个业务场景，算法模块可基于已有原子模型库快速编排出一个业务上所需的AI技能，如“未带安全帽检测”、“未穿工服检测”等。接入的设备仅需通过关联AI技能即可将完成智能化升级，具备多种场景的AI能力。在算法管理中用户可根据自身业务逻辑设置自定义的预警逻辑，并根据需要将技能下发至多种智能设备。各类检测算法可通过接口方式接入AI管理平台，摄像头配置后可按照预设检测频率进行识别。针对不同区域的摄像头，可按照实际监管需求人工配置不同的算法，灵活多变，快速适应不同需求改变。

功能介绍

针对告警数量、告警位置、告警类型等参数进行统计，并做可视化处理，便于管理员对场景内的生产及安全情况作统计。

基于AI图像智能应用 icon

采用最新基于图像智能AI识别的人员、设备、环境异常报警的智能摄像头。

AI景区监控平台产品优势 icon

基于领先的工业AI算法，通过全感知设备接入实现多模态综合预警；云边端多形态交付、打通应用-训练闭环。

多场景全感知设备接入
支持多种类型包括摄像头、传感器、巡检机器人、无人机等设备的接入，实现对于不同业务场景环境24h的全感知监测，提升企业安全生产、安全管理的水平和效率。

一站式模型训练与应用
端到端智能巡检应用，可一站式管理、分析应用中沉淀的业务数据，基于工业智能视觉训练框架、高性能推理引擎进行一站式的模型训练优化。

业内领先的工业AI算法
基于多年沉淀的深度学习技术及强大的专家团队，针对多个工业垂类场景进行算法优化，打造最优的工业AI算法模型，提供更加精准的工业AI模型库，客户可直接选择适合自己业务场景的模型，快速实现业务落地。

云边端多形态交付
灵活的模块化设计，可根据客户业务形态灵活选择交付形态：软硬件分开/软硬一体、私有云/边缘盒子等多样化产品方案，从而经济、高效的满足不同规模、不同应用方式的多种类型客户需求。

产品优势

业务原生的模型自迭代能力，样本库智能生成方案，打通数据收集+模型迭代闭环。

产品优势

结合视觉+大数据能力，基于多模态深度学习和多源数据分析，实现高精度预警。

产品优势

与安全卫生业务深度融合的厨房监测预警平台。

落地案例｜中化集团HES行为监测 icon

场景痛点
中化农业全国各地种子培育基地针对供电车间，物资仓库，办公室等场景下，每天需要安排8个人员进行监控室的24小时管理及厂区安全巡逻，人员成本高，安全管控能力低，无法及时有效的管理组织险情。

方案功能
针对园区异常情况自动实时报警，定位区域，自动抓拍，针对园区内老旧摄像头完全接入安全管理平台，降低海康、大华软件成本。

方案效果
1，摄像头利旧，自由配置算法，监控集中化管理；2，算法具备增量能力，摄像头持续采集图像，算法准确率持续提升；3，算法自动抓拍，监控系统日期自动储存问题图片，方便追溯。

解决方案
通过深度学习视觉检测算法，现场采集真实场景下的吸烟动作，路面积水，安全帽，安全马甲进行初步的监测模型框架搭建，通过真实场景部署，完成算法迭代，准确率持续提升。

落地案例｜韩国工厂安全行为监控平台 icon

场景痛点

1.实时监控范围过广，监控范围需遍布工厂各处。识别潜在的危险行为。各区域同时监控难度大，如需报警反应缓慢，难以控制实时报警监督行为。 2. 管理效率低。多区域多场景监控人力成本高，巡查需要人看，效率低，智能自动化程度低，需24小时轮岗值守，对人力消耗过高。 3. 数据割裂严重。运营数据和行为数据割裂，无法统筹多维度数据为工业厂区业务和管理赋能，无法实时同步监控等。 4. 监管区域信息化水平低。潜在危险难以溯源，无法预防降低危险发生概率。报警区域不精准，影响处理时间及效率。

方案功能

1，通过深度学习算法，采集监控范围内工厂的日常数据。 2，构建数据分析模型，及时回传各系统监控监测数据进行分析反馈响应，并生成全量日志，提供打通全渠道数据的接口。 3 ，监控连锁厂区实时数据，基于数据分析问题，以便更加科学地指导监督报警，持续提升连锁厂区管理效率。

落地案例｜韩国工厂安全行为监控平台 icon

方案效果

1，算法识别准确率高。安全帽识别高达98%；叉车识别高达97%；防尘服、口罩识别高达99%；禁区识别高达99%。 2，服务器承载力强。同时支撑300路摄像头一起工作服务监控。一年可节约人工成本162w+。 3，数据传输速率快。5G峰值速率为10-20Gbps，提升了10-20倍，用户体验速率将达到O.1Gbps-1Gbps，提升了10-100倍。 4，系统加载带宽提升。使用3G和4G网络下载文件或连续观看几分钟的视频都需要耗费2-5分钟加载时间，但对于5G网络来说，由于带宽的提升，人们将可以在不排挤其他用户的情况下使用更多的带宽。随着智能设备能搭载并使用高速的5G网络，这些设备将能够比以往任何时候运行得更快。

解决方案

1.实现全部摄像头的利旧，模块的统一。2.整个厂区的智能化。 3.降低总成本。 4.打造全链条。

落地案例｜港口安全行为预警监控 icon

场景痛点：港口针对船只安全，施工安全，行为安全目前完全依靠人工巡检方式进行保证，人工成本高，巡查点位无法覆盖。方案功能：异常情况检测自动报警，定位问题区域，实时反馈，最大限度降低因为人员不安全行为造成的不良影响，最快速度发现问题解决问题。方案效果：1，监管人员由15人降低至3人； 2，安全风险监管能力提升90%，检测准确率大于90%； 3，摄像头完全利旧，支持按需自由配置算法，监控集中化管理。解决方案：通过深度学习视觉检测算法，建立烟火识别，吸烟识别，安全帽识别，安全马甲识别模型，行为监测模型，每个检测点架设摄像头进行照片采集，实时进行系统自检测，达到实时预警。

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