校园安全：烟雾明火、人车碰撞； 智慧巡检：皮带跑偏、跑冒滴漏；
工地监测：安全帽、裸露土堆监测； 电子围栏：区域闯入、煤下口堵塞。
AI 智能视觉平台架构
算力与算法层：智慧的基石
算力层是平台运行的硬件基础，边缘设备和视频智能计算服务器协同工作。边缘设备可进行初步的图像数据处理，减轻中心服务器负担，实现快速响应；视频智能计算服务器则具备强大的计算能力，支持全算法开启分析，能处理多路视频流，适应不同场景需求。
算法层是平台的核心 “大脑”，基于 Caffe、PyTorch、TensorFlow、ONNX 等主流框架开发，可对人、物、环境的异常状态进行智能识别与分析。无论是安全帽佩戴检测、烟火识别，还是设备状态监测，都能精准完成，并且支持定制化算法，满足各行业特殊需求。
平台与应用层：便捷的交互与管理
平台层提供了全方位的服务支撑。数据输入与处理服务支持视频流、图片、视频文件等多种格式输入，并进行高效处理与存储；任务管理与调度服务负责视频点位管理、AI 任务分配和算力合理调配；报警处理与存储服务能及时过滤、推送和统计报警数据；接口服务提供 Callback、Restful API 等，方便与其他系统集成；系统管理服务保障用户权限管理和系统稳定运行 。
应用层为用户打造了直观便捷的操作界面，包括 AI 管理中心、报警中心、信息可视化中心和应急救援中心。通过实时报警推送、端到端数据加密和远程服务状态监测，用户可随时掌握现场情况，及时做出决策。
平台接入模式解析
边缘计算式：分散处理，高效响应
边缘计算式接入模式下，边缘计算设备承担部分数据处理和分析任务。在工厂、园区等场景中，边缘计算设备靠近数据源，如摄像头，可实时对采集到的图像数据进行分析，一旦发现异常，立即在本地发出警报，并将关键数据上传至中心服务器。这种模式减少了数据传输压力，降低了延迟，提高了系统响应速度，尤其适用于对实时性要求较高的场景。
中心计算式：集中管控，统一调度
中心计算式接入模式将所有数据传输至中心服务器进行集中处理和分析。在一些对数据安全性和集中管理要求较高的行业，如金融、大型企业园区等，这种模式优势明显。中心服务器可统一调配资源，对多个区域的视频数据进行综合分析，实现整体的监控与管理。同时，便于进行大规模的数据存储和深度挖掘，为决策提供更全面的支持。
赋能多行业智能化升级
在车间、仓储物流、危化品库等场景，平台部署多种算法。未佩戴安全帽、未佩戴防尘口罩、打电话、攀爬栏杆等人员违规行为，以及烟火、吊物作业下停留等危险情况都能被及时发现并报警。在危化品充装作业中，从槽车入场到卸料完成的全流程监管，配合语音播报系统提醒操作流程和违规行为，全方位保障生产安全。
化工生产中，平台对人员穿戴、吸烟、打电话、烟火等安全隐患进行实时监测。同时，对灭火器放置、静电夹连接等设备状态进行识别，确保设备正常运行。通过对人员、设备和环境的全面监控，提升化工企业生产管理的智能化水平，预防事故发生。
在消防应急场景，人脸识别用于人员出入管理，黑白名单布控提高安全性；烟火检测及时发现火灾隐患；区域入侵、通道阻塞、电动车禁入等检测保障消防通道畅通。多功能协同工作，为火灾应急处理争取宝贵时间，保护生命财产安全。
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