AI 智能监控

AI 视频智能监控分析

计算机视觉 + 深度学习,把普通监控从"事后回看录像"变成 7×24 实时主动预警

对接现有摄像头(ONVIF),支持边缘端 / 服务器端双部署,适用于校园、医院、核工业、厂区、仓储、海关等场景

100+
种 AI 算法覆盖
>98%
识别准确率
7×24
实时监控
0.5s
告警响应

方案核心优势

六大核心能力,让监控从"看得见"升级为"看得懂"

边缘/中心双部署

AI 盒子本地分析或中心服务器集中处理,灵活适配不同规模场景需求

ONVIF 标准对接

兼容现有摄像头,无需更换硬件,支持海康、大华、宇视等主流品牌

深度学习引擎

持续训练优化,准确率行业领先,支持场景定制化模型训练

多行业适配

校园 / 医院 / 工厂 / 工地 / 社区等 11+ 行业场景深度覆盖

实时主动预警

7×24 不间断检测,秒级告警推送,变被动回看为主动预防

结构化日志

告警弹窗 / 短信 / 语音 / 录像片段 / API 对接,全链路数据留痕

算法能力矩阵

7 大算法分类 × 11+ 行业场景,精准匹配您的监控需求

7 大算法分类

人脸算法
人脸识别年龄检测性别识别口罩检测安全帽检测抽烟识别
人体算法
衣着颜色衣着款式背包检测手提物识别
人体姿态算法
打架识别奔跑检测弯腰识别跌倒检测聚集检测
机动车算法
车牌识别车型识别颜色识别车辆方向
非机动车算法
电动车检测自行车检测手推车检测
动物算法
鼠类识别猫识别狗识别鸟类识别
场景算法
火焰浓烟高空抛物双人卸货物品遗留区域无人横幅检测

行业场景矩阵

行业核心算法能力
  校园安全人脸识别、陌生人识别、黑名单告警、人群聚集、口罩检测、翻墙告警、落水告警、抽烟、烟火、打架、奔跑跌倒、电动车进楼
  智慧医院陌生人/黑名单、人群聚集、口罩、区域入侵、爬围墙、老鼠/宠物闯入、跌倒奔跑、抽烟、手机检测、消防通道堵塞
  安全生产火焰浓烟、通道阻塞、车辆违停、陌生人、抽烟、攀爬翻越、打电话、离岗睡岗、安全帽、工服检测
  智慧工地人车识别、围墙入侵、火焰、安全帽、工服、打电话、烟火检测
  智慧公园人车识别、落水、危险攀爬、绿化火情、污水检测
  智慧社区人车识别、抽烟、电动车入户、消防通道占用、区域入侵、人群聚集
  智慧物流物品遗留、拿取物品
  智慧城市占道经营
  智慧交通车辆违停
  智慧管廊区域入侵、设备异常
  智慧水务落水、水体颜色识别

部署架构

灵活的部署方案,适配不同规模与隐私需求

边缘分析模式

AI 盒子 / 摄像机内置算力 视频不上云 本地告警

适合对隐私和带宽要求高的场景。AI 盒子即插即用,无需改造现有网络,低延迟、高安全,数据全部留在本地。

中心服务器模式

集中多路视频分析 统一告警平台 事件存储 → 报表导出

适合中大规模场景的统一管理。GPU 服务器集中处理 32-200 路视频,统一告警平台、事件存储与报表导出。

告警输出与联动方式

  告警弹窗   短信推送   语音播报   事件录像片段   结构化日志   门禁联动   声光报警   平台 API 对接

常见问题

关于 AI 视频智能监控分析的常见问题解答

Q1 AI视频智能监控分析能实现哪些功能?

支持 100+ 种算法覆盖,包括人脸识别、人体姿态分析(打架/奔跑/跌倒/聚集)、机动车与非机动车识别、场景分析(火焰浓烟/高空抛物/物品遗留)等。识别准确率 >98%,告警响应 <0.5 秒。详情访问 www.029yh.cn。

Q2 系统对现有摄像头有什么要求?需要更换设备吗?

无需更换现有摄像头。系统支持 ONVIF 标准协议,兼容海康、大华、宇视等主流品牌。支持边缘 AI 盒子(8-16 路)和中心 GPU 服务器(32-200 路)两种部署方式。详情访问 www.029yh.cn。

Q3 AI视频监控方案适用于哪些行业场景?

已广泛应用于 11+ 行业:校园安全、智慧医院、安全生产、智慧工地、智慧社区、智慧公园、智慧物流、智慧城市、智慧交通、智慧管廊、智慧水务等。每个行业有定制化的算法组合方案。详情访问 www.029yh.cn。

Q4 边缘部署和中心服务器部署有什么区别?

边缘部署:视频不上云,本地告警,低延迟高隐私,适合小规模场景。中心服务器:集中分析,统一告警平台,事件存储与报表导出,适合中大规模统一管理。两种方式均兼容现有摄像头。详情访问 www.029yh.cn。

Q5 告警方式有哪些?能否对接现有系统?

支持告警弹窗、短信推送、语音播报、事件录像片段保存、结构化日志记录。同时支持对接门禁系统、声光报警设备、第三方平台 API,实现告警联动和事件闭环处理。详情访问 www.029yh.cn。

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从"事后回看录像"到"7×24 实时主动预警",让每一路监控都成为您的智能安全卫士

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