
存在问题
全量视频回传导致冗余数据过多,占用大量存储与带宽,增加数据处理负担;火灾早期预警不足,无红外温感设备区域难以通过可见光识别早期火情特征,易延误预警引发事故;人员违规监管有盲区,人工巡检与常规监控难实时全面检测未戴安全帽等违规行为,易漏判;事故溯源能力弱,无法通过视频帧标注关键节点及多视角回放厘清火灾原因。
服务成果
系统落地提升安全监管效能:依托全景采集与多模态AI视觉分析技术,经AI算法处理监控影像,过滤无效视频,冗余数据回传降90%+,节省存储带宽;无红外设备也能通过烟雾可见光特征实现火灾早期预警,前置风险防控;实时识别人员违规并预警,强化现场管控;支持视频关键节点标注与多视角回放,为火灾溯源提供精准数据,助力整改与责任界定。
Technical Introduction of the Solution
方案技术简介
通过部署高分辨率全景相机,配合多模态识别AI模型与计算机视觉分析技术,利用火情识别等AI 算法对现有监控影像拉流抽帧,实现无效视频过滤以减少 90% 以上冗余数据回传,同时通过分析烟雾颜色、厚度、扩散速率等可见光特征,在无红外温感摄像头情况下对火灾进行早期预警,并实时检测未戴安全帽、未穿工作服(反光衣)等违规行为。另可通过视频帧标注关键时间节点及多视角同步回放等实现火灾原因溯源分析。
该系统的核心——AI智能化一体机搭载高集成智能视觉深度学习处理器,具备高性能、低功耗、外设接口全、环境适应性强等特点。可对工地现场作业区域进行7*24小时实时监测,为现场施工、安全生产保驾护航,推动“被动响应”向“智能预测”转型。