随着用于安放监控的摄像头数量的飞速发展,现在的部署数量数以万计,而且还在快速增加。通过人工进行监控并不是完美的解决方案,20分钟后,人对视频监视器的注意力就会下降30%,1个小时后将会下降70%,达到一个非常低的水品,目前大部分的视频监控系统只能实现录像、存储、事后取证,不能实时自动报警。慧视光电技术有限公司基于自研的边缘计算盒子、检测检测模块、AI板卡或流媒体服务器开发的自动目标检测与识别检测算法,是专门为海量的已经安装好的监控实现智能化升级改造量身定制的产品,对传统监控的重要点位增加视频结构化、特定目前检测与识别、行为分析等功能,不需要更换摄像头也不需要更换线路,减少了人力资源的投入,真正实现了24小时365天全天候监控。升级后的每路分析结果通过预警平台进行联动显示多路关联视频,关联回放多路视频,实现“局部升级、全局智能”的比较高附加值,充分发挥已投入资产的边际价值。目前慧视光电的相关软硬件设备已经广泛应用在边海防、监狱、戒毒所、铁路、地铁、电力、仓库、医院等领域。
成都慧视光电推出可用于表情识别的AI智能算法。重庆边海防AI智能目标跟踪
道路交通的安全取决于交通过程中人、车、路、环境之间是否保持协调,近几年,由于机动车数量增长迅速,远远超过交通基础设施增长速度,而我国低等级公路还比较多,道路狭窄或破损,大部分道路没设中间分隔带和路边两侧护拦,警告、限制等标志数量不足、标志不清不规范、符号模糊难以辨认,这些都从客观上增加了道路交通伤亡事故的发生率。因此,除了前两个因素以外,道路本身的技术等级、设施条件及交通环境作为构成道路交通的基本要素,它们对交通安全的影响是不容忽视的。例如道路出现裂缝或则凹陷是否及时养护,以保障车辆的安全行驶环境。慧视光电的路面裂缝识别是基于人工智能视觉分析技术,实时识别路面损坏情况,检测道路中的深坑,塌陷,裂缝或者凹陷等情况,及时报警。用在道路安全监测,防范安全事故,提高监管效率。江西智慧交通AI智能供应商成都慧视光电的AI智能算法已经比较成熟。
我国目前对ATM网点的安防监管的方式主要有两种:一是银行自监自管,即自行投资建设监控报警等安防系统,同时聘任保卫人员在银行监控中心对ATM自助网点进行远程监视值守,个别有条件的银行或适当配备少量保安巡防人员,不定期地对ATM自助网点进行常规巡检;二是将ATM自助网点安装的入侵报警设备与本地110联网报警中心进行联网,一旦出现警情,由公安派出所负责安排出警。ATM网点监管的特点在于ATM自主服务24小时的特点,一是无人看守,二是人少,特别是晚上的时候是案件多发的时段。结合ATM机现状及安全需要,慧视光电研发了徘徊识别AI技术,该技术自动识别银行、保险箱附近人员徘徊情况,实时预警,及早采取安全措施,避免人物及财产损失。
为进一步提升社会治理智能化管理水平,进一步提升人民**安全感、幸福感,一直在提倡建设智慧小区。智慧小区依托智能设备和在线管理平台对小区进行智能管理。物管通过社区智慧化管理平台,对小区内业主家庭构成、人员进出情况、租住户信息进行精细化管理,提升小区安保水平,降低对小区人力物力的管理成本;业主也可以通过微信小程序“智慧社区”优先享受到线上缴费、健康、养老等方便、快捷的个性化服务。例如AI门禁管理、慧视光电的电梯阻车系统、高空抛物监测等AI技术,都是旨在保护小区居民的人身安全。AI智能算法可应用于车辆识别监测。
成都慧视光电技术研发的徘徊识别AI技术,是基于计算机识别技术,配合现场摄像头,自动识别监控点下同一人物进出次数对多次进出徘徊人员实时检测预警,填补人为管控死角,加强安全管控。该技术可应用于银行或者ATM机安全监控,可自动识别银行、保险箱附近人员徘徊情况,实时预警,及早采取安全措施,避免人物及财产损失。也可用于珠宝店监测,可自动识别珠宝首饰店附近人员徘徊情况,实时预警,及早采取安全措施,避免人物及财产损失。针对如车站等大型人流集中地,自动识别车站等人流集中地徘徊人员,重点关注,及早预防不安全行为。成都慧视光电推出基于AI智能算法的电梯智能阻车系统。江西智慧交通AI智能供应商
成都慧视光电推出包含AI智能算法的智慧共享单车调度平台。重庆边海防AI智能目标跟踪
干净整洁的市容市貌、井然有序的商业环境是彰显城市文明秩序的重要指标。但是商铺出店、商贩占道等现象时有发生,屡禁不止。这种行为既扰乱市场秩序、造成交通不畅,也让城市形象大打折扣;更为城市管理工作增加了不小的压力和困难。市民投诉、城市治理、再复发再治理……,始终在无线循环,效果也差强人意,始终治标不治本,城市管理也没有那么多人力物力可以天天盯着每条街。为解决这一困扰城市综合治理难题,慧视光电结合自身技术优势,成功研发占道经营识别,该技术是基于人工智能视觉分析,对监控画面里指定区域内小摊贩占道经营进行识别,如识别到占道经营等行为,则报警并反馈给城管人员,提高城市管理效率。重庆边海防AI智能目标跟踪
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