人工巡检难以全天候覆盖
人工现场巡检无法实现全天候、无死角值守,人力成本高、工作强度大,容易出现疏忽漏检。
对现有摄像头实时视频流进行智能分析,自动识别人员、物品、车辆异常行为,毫秒级告警、自动抓拍留存,替代人工巡检,实现全天候无人化安防监管。
人工现场巡检无法实现全天候、无死角值守,人力成本高、工作强度大,容易出现疏忽漏检。
对现有摄像头实时视频流进行智能分析,自动识别人员、物品、车辆异常行为,毫秒级告警、自动抓拍留存,替代人工巡检,实现全天候无人化安防监管。
普通摄像头只具备录像和事后回看功能,不能实时识别未戴安全帽、禁区闯入等违规行为,错失最佳干预时机。
基于深度学习的目标检测、多目标跟踪、人体姿态估计与行为识别,覆盖未戴安全帽、禁区闯入等违规行为,毫秒级发现异常并自动抓拍留存。
工地、园区摄像头数量多、视频流分散,缺乏统一的智能分析管理平台,无法集中解析和统一管控。
摄像头接入、任务模板、自定义规则文件管理,集中配置每路视频的分析策略,集中解析和统一管控。
违规过程缺少自动抓拍留存和趋势分析,历史事件溯源困难,不利于隐患整改和精细化管理决策。
多级告警机制、自动抓拍录像、报警联动相关设备,实现事件闭环管理,支撑历史事件溯源、隐患整改和精细化管理决策。
围绕人员、车辆、物品、烟火和设备状态等现场需求,平台已沉淀多类视觉识别模型,并可按业务规则持续扩展。
识别烟雾、明火、消防通道占用等风险,及时告警,降低火灾与应急通道阻塞隐患。
识别安全帽、工服、反光衣等防护装备穿戴情况,提升工地、厂区、园区作业合规性。
识别抽烟、打电话、违规逗留等行为,适用于生产现场、仓储区域、重点管控区域的行为监管。
识别岗位人员离岗、脱岗、长时间无人值守等情况,辅助提升门岗、监控室、产线岗位管理质量。
识别人员进入禁区、危险区域、非授权区域等行为,支持越界、闯入、区域停留等规则告警。
识别人员跌倒、摔倒、长时间卧倒、异常姿态等情况,适用于园区安防、工厂安全、公共区域看护。
识别人群聚集、拥挤、长时间逗留与人员移动轨迹,为现场秩序管理和空间布局优化提供依据。
识别包裹、工具、物料等遗留物或异常摆放情况,及时提醒处置,降低安全和管理风险。
识别车辆类型、车牌号码、进出记录等信息,辅助园区出入口、停车场、厂区道路管理。
识别车辆违停、占道、逆行、异常停留等行为,维护园区道路、消防通道和装卸区域秩序。
识别车辆行驶速度、超速行为与危险通行状态,适用于厂区道路、园区道路、施工现场车辆监管。
识别设备状态、信号灯、屏幕信息、异常动作或异常前后影像,辅助工业现场全天候 AI 巡检值守。
可根据客户的现场情况和需求组合 AI模型,以优化作业
识别安全帽、反光衣、工服穿戴情况,减少违规作业风险。
识别人员进入吊装区、施工禁区等危险区域,及时触发告警。
识别烟雾、明火、消防通道占用等隐患,辅助现场安全巡检。
识别施工车辆通行、异常停留和超速风险,维护现场交通秩序。
识别抽烟、打电话、未按规定穿戴工服等行为,提升现场规范性。
识别关键岗位无人值守、长时间离岗等情况,辅助生产值守管理。
识别设备运行状态、信号灯、屏幕异常和异常前后影像。
识别工具、物料、包裹的异常摆放或遗留,降低现场管理风险。
识别人员闯入、越界、异常聚集和长时间逗留,提升安防响应效率。
识别车牌、车辆类型、进出记录、违停和超速风险。
识别门岗离岗脱岗、无人值守等情况,辅助园区岗位管理。
识别烟雾、明火、消防通道占用等风险,支撑全天候园区巡检。
预置制造、物流、安防等多行业 AI 模型,无需从零训练,接入现有摄像头即可快速验证并上线。
支持私有化/本地化部署,视频与业务数据不出域;全程加密传输与存储,配合权限管控和审计日志,满足高敏感场景合规要求。
提供 REST API、WebSocket等标准接口,识别结果可直接推送至 ERP/MES/WMS 等业务系统,实现告警与工单自动化。