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自连AI边缘智能监测系统 多场景私有云部署解决方案

发表时间:2020-11-12 10:12

相关产品咨询请联系自连团队。


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基于数据安全的自连AI边缘智能监测系统

安全 | 灵活 | 智能 | 稳定

2008年以来,智慧城市大行其道,全国大部分省份和城市都开启了智慧城市的建设。根据最新提出的“十四五”规划指示,建设更高水平平安中国作为重大发展战略再次受到强调。我国智慧城市的发展历经平安中国、智慧城市、新型智慧城市、数字中国,最终目标是实现智慧社会,需要不断建设完善涉及交通、安防、电网、社区、医疗、物流、教育、企业等全域覆盖、全时可用、全程可控的智能监测系统


应当前社会发展对场景监测的需求,自连推出了AI边缘智能监测解决方案,适用于多场景私有云系统建设,保障数据安全,以及快速部署是该套解决方案的优势所在。


建立本地化私有云系统,保障监控场景的数据安全。自连AI边缘智能监测解决方案,可在应用场景布置AI大脑,建立私有云系统,实现数据本地化管理,大大提高数据安全性在本地化私有云部署中,该系统可提供包括数据服务、文件服务、数据报表、地图显示、语音播报、视频服务等。同时支持大屏展示、多用户层级管理、语音告警提示、微信小程序推送、远程视频播放等功能。




适用多种实用场景,根据场景需求配置相应行为识别算法。自连AI边缘计算大脑内置几十种场景法,具备人脸识别、人形识别、动作识别、物体识别、火苗烟雾识别、吸烟识别、未戴安全帽识别、人员逗留徘徊识别、跨越边境识别、人流统计、车辆车牌识别、车位状态识别等多种智能监控功能,可根据场景需要进行定制化设置,精准监测环境。


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根据应用场景实际部署情况,快速建立监控系统。目前中国现已安装将近2亿个摄像头,但是AI摄像头的占比还不足5%,传统的网络摄像头仍然占市场的多数比例。针对传统非智能视频监控环境,采用在原有的系统结构上进行智能化升级改造是相对经济的方案。针对尚未建设监控系统的应用场景,可直接搭建一整套自动化、可视化、准确稳定的智能监测系统。



应用场景 – 火灾预防
据我国消防救援局发布的2019年全国火灾情况统计,全年共接报火灾23.3万起,亡1335人,伤837人,直接财产损失36.12亿元。其中,高层建筑火灾呈多发之势,并且化工等场所引发大规模的火灾爆炸事故也时有报道。
预防事故的发生是避免人员伤亡和经济损失的终极目标,在火情引发的初期就能进行识别并及时处理是本方案的功能之一。自连AI边缘计算大脑支持的火苗烟雾识别算法,通过对环境中摄像监控系统的图像进行分析,可及时检测出火苗烟雾,并通过报警系统进行实时上报,将大大降低火灾的损失,为营救争取宝贵的时间,可广泛应用在社区物业、仓库、化工厂等易燃场景。

(火苗烟雾监测场景)

此外,吸烟也是火灾发生的重要原因之一。吸烟行为识别算法,亦可通过对人脸、肢体动作及烟的特征进行定位分析,快速检测出吸烟行为,及时消除安全隐患,适用于明文规定的室内外禁烟场所。

(吸烟监测场景)


应用场景 – 社区/园区安防监测
我国目前有7.9亿城镇人口,16.44万个社区,智慧社区建设较多分布于沿海发达城市,中西部地区投入不足明显。城市老旧社区人员流动量较大,安全基础设施普遍存在老化、缺失或失效等问题,难以形成严密的安全防护网。由于社区外来人口、陌生人流动引起的刑事案件时有发生,社区安全建设迫在眉睫。

自连AI边缘本地化智能监测系统可据不同小区的环境需求,在老旧的摄像头系统上进行升级改造,也可从端到端进行一站式部署。其中AI边缘计算大脑的出入人员识别对比、人员徘徊逗留识别、边界跨越监测、专人值守识别等算法可防止未经授权人员出入,对可疑人员和可疑行为的情况进行预警,并对安保人员的到岗管理等提供全方位的预防性实时监管,提高社区/园区的业主安全感以及物业安防管理效率。尤其在即将到来的冬季疫情高发期,为防止新冠病毒的卷土重来,本方案亦可结合体温监测设备,打造联防联控的整合体系。


(人员徘徊逗留监测场景)

(边界跨越监测场景)

(专人值守监测场景)


应用场景 – 停车智能管理

2015年至2019年,我国停车位需求量从6935万个达到34374万个,但需求量远超现有停车位,仍存在较大缺口,为车位调配和车辆管理造成一定的压力。

据艾媒咨询统计,智慧交通、智慧停车管理、城市大脑等综合交通的协同系统预计平均为用户的每次出行节约时间10%。尽管这些智慧建设自2018年起已经陆续落地,其中智慧停车市场达到百亿规模,但是北上广深等发达城市的智慧停车平均覆盖率仅约35%,仍有较大升级空间。

(车位乱停放监测场景)

自连AI边缘本地化智能监测解决方案能够时监测车位状态、车辆停放状态、统计车流,可灵活布置于关键场景,自动收集监控区域车辆车位情况,上传至本地平台管理系统,进行分析决策,提高社区、商场等公共区域停车位使用率,缓解城市交通压力。

(车位状态监测场景)

(车流统计监测场景)


应用场景 – 景区/交通枢纽场景人流管控

近几年来,国内人员密集场所踩踏伤亡事件时有发生。2014年12月31日,上海外滩发生踩踏事件,致36人死亡,46人受伤。2017年,深圳地铁发生慌乱奔逃事故,致15人受伤。人员密集场所一旦发生紧急事件,人群在紧张氛围下难以有序疏散,将进而导致踩踏事故的产生。

AI边缘本地化智能监测系统能针对指定场合进行实时监测,将人群聚集情况上报预警系统,通过人形识别、人形跟踪、ROI区域等算法可以精准识别人群聚集的人数,当达到阈值立即告警,帮助管理人员作出判断,疏散人群,避免重大事故的发生。

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(人群聚集监测场景)

(人流统计监测场景)


应用场景 – 工地/工厂人员安全作业管理

物体识别同样适用于安全帽监测,工厂、工地等施工场合的安全监测管理。自连AI边缘计算大脑可以通过人脸识别以及物体识别,迅速监测出未带安全帽的出入人员,实时上传监测数据,消除安全隐患。

(安全帽监测场景)

在各类仓库环境中,货物乱堆乱放等情况或干扰正常工作流程、拥堵安全疏散通道拥堵,存在安全隐患。自连AI边缘计算大脑的物体异动监测功能可以有效监测预警仓储工作环境,上传本地数据系统,提升工作安全系数。

(物体异动监测场景)

智慧社会的建设与完善,需要将智能监控实际落地于智慧城市、智慧社区、智慧交通等各类场景。自连AI边缘计算大脑结合网桥和网关等物联网产品可一站式解决传统网络摄像头的无线化联网、数据传输、边缘智能监测的众多需求,一体化系统提升了布局效率,可根据场景需要灵活构建监测布局结构;AI监测遵循“准确、易用、稳定”六字产品质量方针,为智能安全防护提供更便捷可靠的选择。






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