一、产品概述
目前，监控与监测系统在安全防控工作中广泛应用。现有的视频监控系统大都采用全天候录像方式，依赖人工辨别难以进行动态监控和实时预警。基于此，软江图灵研发推出了人工智能安全检测一体机，一个能辅助甚至代替人工进行视频监控，并对关注目标（人脸、人体、特殊物品、行为事件等）进行检测分析，对异常事件及时告警的智能化产品。
为更智能高效地服务重点单位安全防范及日常管理，提高安全风险早发现、早预警早处理的应急响应能力，我们运用大数据、人工智能等技术，打造了一套视觉智能分析系统一人工智能安全监测一体机。检测一体机系统可利用视频智能分析技术，自动识别有安全隐患的人、事、物，实时发送报警，助力企业节省人力成本，降低安全隐患，提升管理效率。系统内置人脸识别模型、人体识别模型、入侵检测等多种高精度算法模型。
二、产品架构图
三、应用背景与技术
人工智能（AI）在军事领域的应用逐渐增多，其中包括使用AI驱动的安全一体机系统来增强军营的安全管理与监控。通过视频检测技术，这些系统能够实时监控军营区域，自动识别并报告异常行为或潜在的安全威胁，从而提高响应速度和安全防护效能。以下是人工智能安全一体机在军营视频检测中应用的一些背景和技术细节：
（一）实时监控与分析
安全一体机系统利用高清摄像头进行24小时监控，通过实时视频流分析，AI算法可以识别人员、车辆和其他对象。AI系统可以对特定行为模式、异常行动或未授权访问进行实时检测。
（二）模式识别与行为分析
AI技术可以通过学习和分析过往的视频数据，建立正常行为的模型，从而识别出偏离常态的行为。例如，人员逗留、未经许可的区域入侵留置。
（三）自动警报与响应
在检测到潜在威胁时，AI安全系统可以自动发出警报，并根据预设的安全协议启动相应的应急措施。这包括通知人员、启动封锁程序或与外部安全力量协调。
（四）持续学习与适应
AI系统可以通过持续地学习和适应，不断改进其检测算法。这包括通过反馈机制修正错误判断，以及根据新的安全威胁模式更新其识别能力。
四、核心功能
（一）图像和视频分析技术
使用深度学习算法进行实时视频监控分析，能够识别特定人物、行为模式及潜在危险。
（二）物联网（IoT）技术
整合各种传感器和设备，实现数据的无缝收集和快速响应。
（三）数据加密和安全技术
一体机采用多种数据安全措施，包括数据审计确保所有数据传输和存储过程的安全性，防止数据泄露。
（四）边缘计算技术
在设备端进行初步数据处理与分析，减少数据传输负担，提高系统响应速度与安全性。
（五）预测与模式识别
利用历史数据和实时数据，通过机器学习模型预测潜在风险和异常行为。
五、产品优势
（一）灵活部署，易于扩展
?？榛杓?，适应不同场景需求。
（二）智能分析，高效响应
基于AI算法，快速识别异常并触发预警。
（三）数据安全，隐私?；?/span>
多重数据加密机制，严格的数据审核与隐私?；す芾?。
（四）全面监测，精准预警
覆盖多种安全监测场景，确保无遗漏。
（五）远程管理，便捷操作
云平台支持远程监控与系统维护。
六、功能概述
（一）保密行为检测
1.使用手机预警
通过高清摄像头捕捉监控区域内的手机使用情况，并利用智能图像识别技术分析使用手机的行为，如拍照。一旦检测到异常的手机使用行为，系统将立即触发预警机制。
（1）智能图像识别
利用深度学习等智能图像识别技术，系统能够自动识别出监控画面中使用手机的行为，并进一步分析其是否在进行拍照操作。通过对手机使用姿态进行判断。
（2）即时预警
一旦检测到异常的手机使用行为，系统将立即通过预设的预警方式向相关人员发出预警信息。同时，系统还会记录并保存相关视频片段和图像证据，为后续的调查取证提供支持。
2.拍照录像预警
该功能主要针对监控区域内的拍照和录像行为进行实时监测与预警。通过高清摄像头和智能图像识别技术，系统能够自动识别出拍照和录像的行为，并对其进行判断分析，以确定是否存在保密违规行为。
（1）图像识别
利用深度学习等先进图像识别技术，系统能够准确识别出监控画面中的拍照和录像行为，手持设备拍照、录像等。
（2）预警触发
当系统判断出存在保密违规行为时，将立即触发预警机制。
（3）证据保存
系统能够自动保存涉及违规行为的视频片段和图像证据，为后续的调查取证提供有力支持。
（二）自然灾害监测
1.山体滑坡监测
通过高清摄像头、图像处理和计算机视觉算法的结合，实现了对滑坡区域的非接触式、远距离实时监测。
（1）图像采集与传输
摄像头实时采集滑坡区域的图像数据。
（2）图像预处理
在数据处理中心，首先对接收到的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度、色彩校正等步骤，以提高图像质量，便于后续分析。
（3）预警
如果检测到山体滑坡，系统立即触发预警机制。
2.火灾隐患监测
（1）烟雾与火焰识别
利用图像处理和计算机视觉算法对摄像头采集的图像进行分析，识别出烟雾和火焰等火灾特征。通过颜色、纹理、形状等多维度特征的综合判断，提高识别的准确性和可靠性。
（2）预警
一旦检测到火灾隐患或火情，系统立即触发预警机制。
（三）危险行为监测
1.高空作业预警
（1）高空作业分析
利用机器视觉算法对摄像头采集的图像进行分析，识别区域内高空作业人员。
（2）高空作业预警
区域内出现高空作业人员，系统将进行预警。
2.楼顶、陡坡出现人员预警
通过高清摄像头、图像处理和计算机视觉算法的结合，实现了对滑坡区域的非接触式、远距离实时监测。
（1）区域监控
在楼顶边缘、陡坡等危险区域设置监控摄像头，实现全天候、无死角监控。
（2）目标检测
利用目标检测算法，在监控图像中自动识别人物目标，并跟踪其运动轨迹。
（3）越界预警
设定安全区域边界，当检测到有人员进入或接近这些危险区域时，系统立即发出预警信息。
3.人员晕倒预警
（1）姿态异常检测
通过摄像头捕捉人员姿态信息，利用计算机视觉算法分析人员的身体姿态是否出现异常，如突然倒地、长时间倒地不动。
（2）快速响应
检测到人员晕倒系统将进行预警。
4.吸烟行为监测
（1）火焰与烟雾识别
利用图像处理和计算机视觉算法，在监控图像中识别出火焰和烟雾等吸烟行为的特征。
（2）违规预警
在禁烟区域或特定时间段内检测到吸烟行为时，系统立即触发违规预警机制，向相关人员发送警告信。
（四）敏感区域监测
1.人员检测
（1）行人检测
采用深度学习中的目标检测算法，能够准确识别图像中的行人。
（2）行为分析
结合时间戳信息，分析行人在特定区域内的停留时间。当停留时间超过预设阈值时，判定为异常行为。
（3）预警机制
检测到人员逗留，系统将进行预警。
2.车辆逗留预警
（1）车辆检测
利用图像处理和机器学习算法准确识别图像中的车辆。
（2）停留时间分析
根据车辆在特定区域内的停留时间，判断是否超过预设阈值。
（3）预警机制
检测到逗留车辆，系统将进行预警。
（五）车辆行为监测
1.外商独资智慧汽车预警
监测到区域内出现特斯拉车辆系统将进行预警。
2.车辆超速预警
限速标志识别：系统还能识别道路上的限速标志，并将识别到的限速值与计算出的车速进行。
预警机制：当车速超过限速值时，系统将超速车驾抓图并预警。
3.车辆逆行预警
根据道路标识与识别判断是否逆行。
4.货厢载人预警
人形检测：利用深度学习算法对货厢内部图像进行人形检测，识别是否存在人员。
预警机制：一旦发现货厢内有人员存在，系统会立即触发预警机制。
