一、產品概述
目前，監控與監測系統在安全防控工作中廣泛應用。現有的視頻監控系統大都采用全天候錄像方式，依賴人工辨別難以進行動態監控和實時預警?；诖?，軟江圖靈研發推出了人工智能安全檢測一體機，一個能輔助甚至代替人工進行視頻監控，并對關注目標（人臉、人體、特殊物品、行為事件等）進行檢測分析，對異常事件及時告警的智能化產品。
為更智能高效地服務重點單位安全防范及日常管理，提高安全風險早發現、早預警早處理的應急響應能力，我們運用大數據、人工智能等技術，打造了一套視覺智能分析系統一人工智能安全監測一體機。檢測一體機系統可利用視頻智能分析技術，自動識別有安全隱患的人、事、物，實時發送報警，助力企業節省人力成本，降低安全隱患，提升管理效率。系統內置人臉識別模型、人體識別模型、入侵檢測等多種高精度算法模型。
二、產品架構圖
三、應用背景與技術
人工智能（AI）在軍事領域的應用逐漸增多，其中包括使用AI驅動的安全一體機系統來增強軍營的安全管理與監控。通過視頻檢測技術，這些系統能夠實時監控軍營區域，自動識別并報告異常行為或潛在的安全威脅，從而提高響應速度和安全防護效能。以下是人工智能安全一體機在軍營視頻檢測中應用的一些背景和技術細節：
（一）實時監控與分析
安全一體機系統利用高清攝像頭進行24小時監控，通過實時視頻流分析，AI算法可以識別人員、車輛和其他對象。AI系統可以對特定行為模式、異常行動或未授權訪問進行實時檢測。
（二）模式識別與行為分析
AI技術可以通過學習和分析過往的視頻數據，建立正常行為的模型，從而識別出偏離常態的行為。例如，人員逗留、未經許可的區域入侵留置。
（三）自動警報與響應
在檢測到潛在威脅時，AI安全系統可以自動發出警報，并根據預設的安全協議啟動相應的應急措施。這包括通知人員、啟動封鎖程序或與外部安全力量協調。
（四）持續學習與適應
AI系統可以通過持續地學習和適應，不斷改進其檢測算法。這包括通過反饋機制修正錯誤判斷，以及根據新的安全威脅模式更新其識別能力。
四、核心功能
（一）圖像和視頻分析技術
使用深度學習算法進行實時視頻監控分析，能夠識別特定人物、行為模式及潛在危險。
（二）物聯網（IoT）技術
整合各種傳感器和設備，實現數據的無縫收集和快速響應。
（三）數據加密和安全技術
一體機采用多種數據安全措施，包括數據審計確保所有數據傳輸和存儲過程的安全性，防止數據泄露。
（四）邊緣計算技術
在設備端進行初步數據處理與分析，減少數據傳輸負擔，提高系統響應速度與安全性。
（五）預測與模式識別
利用歷史數據和實時數據，通過機器學習模型預測潛在風險和異常行為。
五、產品優勢
（一）靈活部署，易于擴展
模塊化設計，適應不同場景需求。
（二）智能分析，高效響應
基于AI算法，快速識別異常并觸發預警。
（三）數據安全，隱私保護
多重數據加密機制，嚴格的數據審核與隱私保護管理。
（四）全面監測，精準預警
覆蓋多種安全監測場景，確保無遺漏。
（五）遠程管理，便捷操作
云平臺支持遠程監控與系統維護。
六、功能概述
（一）保密行為檢測
1.使用手機預警
通過高清攝像頭捕捉監控區域內的手機使用情況，并利用智能圖像識別技術分析使用手機的行為，如拍照。一旦檢測到異常的手機使用行為，系統將立即觸發預警機制。
（1）智能圖像識別
利用深度學習等智能圖像識別技術，系統能夠自動識別出監控畫面中使用手機的行為，并進一步分析其是否在進行拍照操作。通過對手機使用姿態進行判斷。
（2）即時預警
一旦檢測到異常的手機使用行為，系統將立即通過預設的預警方式向相關人員發出預警信息。同時，系統還會記錄并保存相關視頻片段和圖像證據，為后續的調查取證提供支持。
2.拍照錄像預警
該功能主要針對監控區域內的拍照和錄像行為進行實時監測與預警。通過高清攝像頭和智能圖像識別技術，系統能夠自動識別出拍照和錄像的行為，并對其進行判斷分析，以確定是否存在保密違規行為。
（1）圖像識別
利用深度學習等先進圖像識別技術，系統能夠準確識別出監控畫面中的拍照和錄像行為，手持設備拍照、錄像等。
（2）預警觸發
當系統判斷出存在保密違規行為時，將立即觸發預警機制。
（3）證據保存
系統能夠自動保存涉及違規行為的視頻片段和圖像證據，為后續的調查取證提供有力支持。
（二）自然災害監測
1.山體滑坡監測
通過高清攝像頭、圖像處理和計算機視覺算法的結合，實現了對滑坡區域的非接觸式、遠距離實時監測。
（1）圖像采集與傳輸
攝像頭實時采集滑坡區域的圖像數據。
（2）圖像預處理
在數據處理中心，首先對接收到的圖像進行預處理，包括去噪、增強對比度、色彩校正等步驟，以提高圖像質量，便于后續分析。
（3）預警
如果檢測到山體滑坡，系統立即觸發預警機制。
2.火災隱患監測
（1）煙霧與火焰識別
利用圖像處理和計算機視覺算法對攝像頭采集的圖像進行分析，識別出煙霧和火焰等火災特征。通過顏色、紋理、形狀等多維度特征的綜合判斷，提高識別的準確性和可靠性。
（2）預警
一旦檢測到火災隱患或火情，系統立即觸發預警機制。
（三）危險行為監測
1.高空作業預警
（1）高空作業分析
利用機器視覺算法對攝像頭采集的圖像進行分析，識別區域內高空作業人員。
（2）高空作業預警
區域內出現高空作業人員，系統將進行預警。
2.樓頂、陡坡出現人員預警
通過高清攝像頭、圖像處理和計算機視覺算法的結合，實現了對滑坡區域的非接觸式、遠距離實時監測。
（1）區域監控
在樓頂邊緣、陡坡等危險區域設置監控攝像頭，實現全天候、無死角監控。
（2）目標檢測
利用目標檢測算法，在監控圖像中自動識別人物目標，并跟蹤其運動軌跡。
（3）越界預警
設定安全區域邊界，當檢測到有人員進入或接近這些危險區域時，系統立即發出預警信息。
3.人員暈倒預警
（1）姿態異常檢測
通過攝像頭捕捉人員姿態信息，利用計算機視覺算法分析人員的身體姿態是否出現異常，如突然倒地、長時間倒地不動。
（2）快速響應
檢測到人員暈倒系統將進行預警。
4.吸煙行為監測
（1）火焰與煙霧識別
利用圖像處理和計算機視覺算法，在監控圖像中識別出火焰和煙霧等吸煙行為的特征。
（2）違規預警
在禁煙區域或特定時間段內檢測到吸煙行為時，系統立即觸發違規預警機制，向相關人員發送警告信。
（四）敏感區域監測
1.人員檢測
（1）行人檢測
采用深度學習中的目標檢測算法，能夠準確識別圖像中的行人。
（2）行為分析
結合時間戳信息，分析行人在特定區域內的停留時間。當停留時間超過預設閾值時，判定為異常行為。
（3）預警機制
檢測到人員逗留，系統將進行預警。
2.車輛逗留預警
（1）車輛檢測
利用圖像處理和機器學習算法準確識別圖像中的車輛。
（2）停留時間分析
根據車輛在特定區域內的停留時間，判斷是否超過預設閾值。
（3）預警機制
檢測到逗留車輛，系統將進行預警。
（五）車輛行為監測
1.外商獨資智慧汽車預警
監測到區域內出現特斯拉車輛系統將進行預警。
2.車輛超速預警
限速標志識別：系統還能識別道路上的限速標志，并將識別到的限速值與計算出的車速進行。
預警機制：當車速超過限速值時，系統將超速車駕抓圖并預警。
3.車輛逆行預警
根據道路標識與識別判斷是否逆行。
4.貨廂載人預警
人形檢測：利用深度學習算法對貨廂內部圖像進行人形檢測，識別是否存在人員。
預警機制：一旦發現貨廂內有人員存在，系統會立即觸發預警機制。
