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AI 视频行为分析系统概念 AI 视频行为分析 系统是一款以行为识别技术为核心技术，基于 AI 神经网络的深度学习算法，把人的主要活动骨架结构化，根据人的运动轨迹，计算出各种动作行为，去识别监控摄像机拍摄到的各种人的异常，通过视频解码技术、流媒体技术、数字矩阵技术、云技术、联动控制技术等，把该异常实时画面弹屏显示出来，达到主动预防、提前预警的目的，辅助监控中心值班人员高效处理各种异常突发事件的智慧监控。 该技术目前主要推广的模式是后端分析的模式，通过在监控局域网中架设一台 AI 行为分析服务器，即可达到行为分析的目的。 1 、 AI 视频行为分析系统能够自动识别，去自动监测发现前端摄像机拍摄回来的画面，分析出其中的异常情况，从而解放了监控中心的值班人员依靠人力去监控的问题。 2 、系统发现问题后会主动弹屏预警并伴随有声音提示，方便监控中心能快速通过实时视频画面发现和判断异常情况，免去了传统需要依靠人力操作键盘手动调集画面到大屏上显示的工作。 3 、系统会自动存储异常视频用于视频取证，可快速从海量的视频录像文件中查找证据，大大的提高了工作效率。 AI 视频行为分析系统还可以和人脸识别技术、人体识别技术相结合，当行为识别技术识别出场景下有人触发异常行为的报警后，立即抓拍人脸，分析其身份，并联动周边摄像机弹屏，锁定其位置，跟踪、定位。  AI 视频行为分析系统 支持其他品牌的摄像机接入服务器进行分析，后端支持把预警图片与视频及告警统计信息推送给三方平台，实现各种对接。 AI 视频行为分析系统本身也支持多客户端管理，监控中心安装管理客户端，授权各工作站点客户端预警，支持局域网内和网外终端预警，同时还支持云统一管控，实现同一个监管场景的多值班岗应用和多监管场景的联网应用等。 本文由铱微云 UWB 室内定位系统小编整理发布。

监狱 AI 视频分析监控系统解决方案 监狱 AI 视频分析 监控系统是一款基于服务器平台的后端智能视频分析系统服务，它整合了服务器资源和智能分析算法，从而对网络设备的码流进行分析，适用于防盗保安用途，广泛应用于园区、工地、博物馆、监狱等场所。 监狱 AI 视频分析监控系统技术源自计算机视觉技术，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。下面我们以监狱 AI 视频分析监控系统解决方案为例。 重要的安全场所，对安防监控要求较高。根据实际情况和监控区域的分布情况，我们选择场景的周界监控点位做视频智能分析功能，对周界区域的安全问题起到预警的功能。 目前视频监控以视频记录和人工监控为主，受人类生理限制，对于危险事件的发生，存在漏报以及报告不及时等缺点，对于可疑行为，系统不能及时预报，提醒监控人防范。事后取证难，长期视频监控形成的庞大数据库，无法快速寻找所需数据，给侦破工作带来阻力。 现针对这一特定环境，梳理需求如下： 1 、周边安全防御。为防止犯人的外逃和外部人员攀爬、以及人员徘徊潜在危险行为，需要对围墙周界进行 24 小时无死角的智能监控，若有异常行为，及时提醒监控人排查。 2 、出入口监控。出入的唯一渠道，做好日常防范尤为重要。对监狱内各出入口的车流、人流进行记录和监控，满足方便后期快速查询。 3 、人员活动行为分析与预警。服刑人员普遍暴力倾向高于普通人，因此在日常管理中需要对包括多人聚集、快跑、跨界翻爬等行为密切关注，防止打架斗殴、越界翻爬。 4 、监控中心的大量视频资料，事后查证时只能人工查看，既费时有容易遗漏，如何快速有效获取所需信息。 监狱 AI 视频分析监控系统 解决方案功能 该解决方案采用智能视频分析技术，克服了传统视频监控系统所固有的一些缺陷，实现了监控方式由被动到主动的转变。系统能够实现全天候不间断地视频监测，自动发现监控画面中的异常情况，从而能够更加有效的协助工作人员处理危机，并降低误报和漏报现象，满足重点区域安防系统对于安全的要求，具体功能如下： 进入区域监测、离开区域监测、脱岗监测、单向越界监测、双向越界监测、滞留与徘徊监测、视频骤变监测、报警联动、周界防范预警、智能行为分析和智能交通分析、人流、车流密度估计、人员统计分析、人流逆行分析、禁区拌线监测、异常速度监测、遗留物监测等。 本文由铱微云 UWB 室内定位系统小编整理发布。

平地机智能找平管理系统 平地机智能找平管理系统 采用北斗高精度定位技术，结合传感器和液压控制阀等装置，实时对铲刀位置姿态进行三维自动控制，驾驶室平板终端可显示清晰的三维地形及当前高程、坡度等信息。从而大幅度提升机器利用率和施工精度，提高生产效率。 平地机智能找平管理系统功能特点 1 、可连数字化施工管理平台，实现施工数据双向传输，远程质量、进度管理。 2 、精确的刮刀三维自动控制技术，系统精度达到 3cm RMS ，适用于高难度工程，提供定制化开发服务。 3 、 24 小时技术支持远程在线服务，快速响应。 4 、无桩化施工，无需测量员放样施工基准线，减少对测量的依赖，缩减人力成本和管理成本。 5 、电子围栏和躲避区设置，避免盲目操作破坏周边设施，造成意外安全事故和经济赔偿，提高工地安全性。 6 、以图形、数值等多种方式指示实际刮刀与设计面的相对位置，直观易懂，精准控制，保证施工快速成型。 平地机智能找平管理系统价值优势 1 、精准作业 绝对精度 2cm ，平顺性精度 2cm/4m 。 2 、提高效率 无需埋砖、培点，告别反复检核，无桩化施工，全天候作业。 3 、降低成本 降低人力成本，降低燃油成本，减少机械磨损。 4 、降低劳动强度 缓解操作手疲劳，减少测量员外业。 平地机智能找平管理系统应用领域 道路、公路、铁路路基工程，大型土方工程、水坝、开垦等。 本文由陕西领航软件技术公司小编整理发布。

工地 AI 行为分析安全帽识别系统 安全生产一直是工地施工中非常重要的一部分，只有保障了工人的安全，才能保证企业的利益。安全帽作为保护、防护的重要防范手段，一直是各大企业要求员工佩戴的，可还是发生了各种由于未佩戴安全帽导致的安全事故。 究其原因还是因为心存侥幸，认为事故不会发生在自己身上。那么如何能够保证工人都戴上安全帽成为了工地监督管理的一大难题，于是铱微云 AI 视频行为分析系统诞生了。 AI 视频行为分析 系统可自动监测人员是否佩戴安全帽，有效预防安全生产事故。无需人工干预实现安全生产智能化管理，运用智能视频分析结合前沿深度学习技术，识别率高、兼容性强、性能稳定。 AI 视频行为分析系统是督促工人佩戴安全帽的利器，可提高工人安全意识，将意外扼杀在摇篮里。 系统应用模式 在工地高危区域门口部署安全帽识别系统结合门禁系统，当工作人员要进入作业时，门禁通过后，需要监测工人是否佩戴安全帽，若未佩戴安全帽则无法开启门禁进入作业，工人必须佩戴安全帽才能打开门禁进入防护区工作。 在企业高危区域内部署安全帽识别系统，实时监测视频画面内是否有人员活动，当监测到有人时，监测工人是否佩戴安全帽，若未佩戴安全帽则发出告警信息通知后台管理人员。 AI 视频行为分析系统 功能 实时分析识别与预警：应用视频监控的实时视频对工作人员的安全帽的佩戴进行实时识别和监测，对未佩戴安全帽的危险行为可实时监测和告警，告警视频、截图都可以在客户端显示，可以在现场部署音响和扬声器给出报警提示。根据用户的需求也可以将报警信息推送给相关管理人员，协助管理人员安全生产管理。 告警记录存储：安全帽识别系统可对未佩戴安全帽的报警截图和视频及时存储到服务器数据库中，包括时间、地点、报警截图、报警视频等形成报表信息，方便人员安全管理。 告警记录快速查询：高效的报警记录快速查询能够根据时间段、监控区域对未佩戴安全帽的行为进行告警查询，对查询到的多条记录以报表的形式展示，每条记录有详细的告警截图和视频。 本文由铱微云 UWB 室内定位系统小编整理发布。

平地机自动控制系统 中国作为基建大国，被网友戏称为基建狂魔。但随着近些年人力成本的上涨，对质量管控的越来越严格，都让施工单位面临巨大的压力。特别是土方施工，其是基础设施建设中常见的场景，也面临着以上难题。那么如何有效保证在提高施工效率的同时，施工质量不受到影响，并降低对机械操作人员的依赖呢？如何做到省时省力又高效率呢？下面小编来带大家了解下土方施工中平地机即省时又省力，还能保持质量的高效手段 — 平地机自动控制系统。 平地机自动控制系统 采用先进的北斗卫星高精度定位技术，惯导传感器及液压自动控制技术，对平地机的工作部分进行水平误差 1cm 和垂直误差 2cm 的精准引导和控制，实时性显示和控制，减少施工时测量工作时间和施工中坡度检查时间，提供施工效率，并控制施工质量。 平地机自动控制系统功能 1 、铲刀控制：通过液压电磁阀实时控制铲刀作业，无需测量放样，轻松快速完成作业。 2 、施工引导：车载平板实时显示填挖量，无需人员引导。 3 、施工记录：记录施工过程信息，为质量溯源提供数据支撑。 4 、避障预警：靠近躲避区域时给予操作手警示。 平地机自动控制系统特点与优势 1 、过程化施工控制：施工过程的实时连续控制，提高施工效率、缩短施工工期、夜间施工、实时显示数据信息。 2 、无桩化摊铺：无需测量人员进行现场测量放桩和架设参考基准线，并且能根据现场施工要求进行灵活的调整。 3 、精准施工作业：系统根据施工工艺要求，准确的按照设计进行施工，土地的平整度精度达到 4m/2cm 。 4 、全天候施工作业：系统施工不受光线的影响，可以 24 小时的全天候连续施工作业。 5 、操作流程化：系统操作系统化、流程化、设备简单易用。 平地机自动控制系统价值 1 、自动控制，减轻操作手与测量队劳动强度。 2 、提高施工效率，按时交付工作面。 3 、提高施工精度，不再依赖操作手经验。 4 、自定义工作面，无需道路数据和控制点。 本文由陕西领航软件技术公司小编整理发布。