传统视频监控为什么不够用？
人工盯屏效率低、风险发现不及时、数据难以利用，视频监控急需AI智能升级
人工盯屏效率低
大量摄像头依赖人工查看，容易疲劳、遗漏，无法做到全天候实时监管。
风险发现不及时
人员聚集、区域入侵、未戴安全帽、异常停留等事件发生后，管理人员往往无法第一时间发现。
视频数据难利用
视频只是被动记录，缺少结构化事件识别和统计分析，无法转化为管理数据。
异常事件难追溯
事件发生后需要人工回放大量录像，定位事件时间点和相关画面成本高。
多摄像头管理复杂
校园、园区、工地、工厂等场景摄像头数量多，点位分散，统一管理困难。
告警联动能力弱
视频监控与人员定位、门禁、告警、工单系统割裂，不能形成自动处置闭环。
让摄像头从"看得见"升级为"看得懂"
视频AI智能分析系统接入现有摄像头、NVR、视频平台或实时视频流，通过AI视觉算法对画面中的人员、行为、区域、物品和安全风险进行自动识别。系统可对区域入侵、人员聚集、异常停留、未戴安全帽、未穿工服、烟火识别、离岗睡岗、摔倒检测等事件进行分析和告警，并与物联网平台、人员定位系统、门禁系统和告警中心联动。
视频AI分析系统架构
四层架构设计，实现从视频接入到智能分析的完整能力
八大核心功能模块
覆盖视频接入、AI分析、事件告警和联动处置的完整能力
视频源接入管理
支持接入摄像头、NVR、RTSP视频流、GB28181视频平台和第三方视频系统，统一管理视频点位、设备状态和分析任务。
AI算法配置
根据不同场景选择对应AI算法，可对不同摄像头配置不同识别任务，实现按点位、按区域、按时间段智能分析。
区域规则设置
支持在视频画面中绘制检测区域、禁入区域、警戒线和统计区域，用于区域入侵、越线检测、停留检测和人员聚集识别。
实时事件识别
系统实时分析视频画面中的人员、行为和风险事件，当发现异常时自动生成事件记录和告警提醒。
告警事件中心
集中管理AI识别产生的告警事件，支持告警分级、实时通知、截图留存、视频片段关联和处理记录。
视频回放追溯
事件发生后可快速定位对应视频片段，支持按时间、点位、事件类型和处理状态查询追溯。
联动处置管理
视频AI告警可联动人员定位、门禁、声光报警、消息通知和工单系统，形成从识别到处理的闭环流程。
AI数据看板
通过数据看板展示事件数量、告警趋势、高发区域、风险类型、摄像头状态和处置效率。
覆盖多类安全与行为识别算法
支持区域入侵、人员聚集、安全帽识别、烟火检测等多种AI算法
区域入侵识别
检测人员进入禁入区、危险区或未授权区域。
越线检测
识别人员跨越警戒线、通道线或边界线。
人员聚集识别
检测指定区域人员数量过多、聚集停留等风险。
异常停留识别
检测人员长时间停留在敏感区域或危险区域。
安全帽识别
识别施工现场、厂区等场景中人员是否佩戴安全帽。
工服/反光衣识别
识别人员是否按要求穿戴工服、反光衣等安全装备。
烟火识别
识别烟雾、明火等消防风险事件。
摔倒检测
适用于养老院、医院、园区等场景的人员摔倒风险识别。
离岗/睡岗识别
适用于值守岗位、安保岗位、生产岗位的异常行为识别。
车辆违停识别
识别车辆在禁停区域、消防通道、重点区域的违规停放。
六大典型应用场景
覆盖校园、园区、工地、工厂、养老和仓储等多种场景
智慧校园
用于校园出入口、教学楼、宿舍、操场、实验室等区域的安全巡查和异常事件识别。
智慧园区
用于园区出入口、重点区域、停车区、设备区和周界区域的安防监管。
智慧工地
用于安全帽识别、区域入侵、人员聚集、高危区域监管和施工现场安全预警。
安全生产
用于工厂、仓储、危化区域、设备区和作业区的风险识别和违规行为检测。
智慧养老
用于老人摔倒检测、异常停留、离床离区、重点区域看护和紧急事件提醒。
仓储物流
用于消防通道占用、车辆违停、人员聚集、货区入侵和异常行为检测。
产品优势
主动识别、兼容接入、算法灵活、事件留痕、联动处置、数据分析
主动识别
将传统人工盯屏升级为AI自动识别异常事件。
兼容接入
支持接入现有摄像头、NVR、视频平台和第三方系统。
算法灵活
可按场景、点位、区域和时间段配置不同AI算法。
事件留痕
自动保存事件截图、时间、点位、视频片段和处理记录。
联动处置
可与人员定位、门禁、物联网平台、告警中心和工单系统联动。
数据分析
将视频事件转化为统计数据，辅助安全管理和运营决策。
相关解决方案
视频AI系统可与以下解决方案配合使用