深入AI 智慧探秘
传统的监控摄像头功能单一，靠服务器端进行人工分析、机械记录，无法实时预警，主要用于事后取证。
现阶段户外监控摄像头，通过外部拉流方式回传，对流量带宽消耗大，造成资源浪费。
大多数户外监控摄像头视频拉流方式对网络要求高，在实际环境中容易出现丢包、断流情况。
AI智慧盒亮点速览
工业级国产化智慧盒是一款集成了AI功能的边缘计算设备，专为高效数据处理与智能分析而生，可用于图像识别、视频处理等。在油气管道安防应用中，可用于管道周边异常目标实时检测，赋予视频监控智能识别与决策能力，让监控不再是简单的画面记录。
智慧新解码
通过视频传感器采集数据，无需人工监管，可实现7*24小时现场管控。
自动识别人员、施工机械、农用车等重点目标，并自动计算目标位置。
针对场站内安防，可实现人员属性、行为分析、入侵检测、火灾预警等。
支持对图片及视频流的分析，不漏帧。
边缘端部署方式，大幅降低系统功耗。
通讯稳定，在网络状况不佳时确保了视频回传的稳定性，避免因视频无法回传而影响检测结果。
核心揭晓 一窥即明
AI智慧盒可实时检测管道周边的异常目标与缺陷，得益于强大的AI视频检测算法。该算法支持对监控快照的二次识别，能够进一步对图片中的内容进行感知分类，支持十大类目标检测和施工机械的细分类，并且可实现对监控视频的人员属性识别、人车行为分析等，检测平均准确率大于90%。
1) 目标检测，施工机械细分全览
▲十大类目标检测
▲施工机械细分类目标检测
AI视频检测算法经过多场景、多天气、多相机条件下海量数据迭代训练，目前可支持检测应用的全场景覆盖，具备良好的实践效果。
——属性行为深剖析
——区域入侵严防护
——大数据准告警
前面介绍到，目标检测算法可以识别到人员、车辆等，但并非所有发现的车辆都可能对管道造成威胁。为了避免大量无效报警产生的“信息洪流”，对异常目标在时间和空间维度上的演变趋势进行大数据分析，建立智能过滤机制，利用目标去重、行为分析等算法精准区分正常行驶的车辆、行人等，仅当这些目标展现出异常行为时，才会触发报警，且可设置只对重点关注的施工机械、重型车辆等目标进行告警。
例如，以下情况可不进行报警：
1) 镜头切变检测、预置点匹配，对于同一个预置点的相同目标不重复告警；
2) 在上一条的基础上结合电子围栏，对于电子围栏外的区域目标只识别、不告警；
3) 运动目标跟踪，画面中同一人员、车辆，不重复告警；
4) 行为分析，对于过路人员、普通车辆不告警。
这种机制大幅减少了误报警的情况，确保用户接收到的每一条信息都是精准且具有价值的，从而实现安防监控效率与质量的双重提升。
——AI平台入微处
摄像头AI智能分析平台，通过构建与智慧盒之间的高效心跳机制，实现了信息的无缝实时同步，并可以支持算法的远程升级、远程调试。值得一提的是，该平台深度融合了模型自训练机制，赋予算法自我学习与进化的能力，当算法判断出误检图像，即将这些信息反馈至平台，达到一定条件时触发模型迭代升级流程。通过不断吸收新的学习样本与反馈，模型能够不断优化其识别精度与泛化能力。
AI 智慧盒与多系统联动
而提及“地基”的另一重要元素——光纤，它以高速、稳定、抗干扰的特性，为摄像头提供了精准的指向性画面获取能力。在紧急或特殊情况下，当人员和无人机难以迅速抵达现场时，智慧光纤与摄像头的完美结合，能够即时传输现场视频，确保决策者掌握第一手资料，迅速响应。
敬请期待
这位地下的隐形卫士——“地基”光纤，将如何与摄像头与空中机器人精妙协同，构建多维度、立体化的监控网络？
来源：因诺科技
