智慧廠區視覺防控探索實踐
傳統以人為基準的廠區管理弊端突出，首要突出的是人員管理的随意性大、其次包括綜合化管理程度低、廠區的裝置間資訊化關聯能力差、管理的成本居高不下等問題，種種弊端常使廠區的安全告警能力低下、營運管理嚴重滞後；如何使得廠區更加的智慧，通過圖像處理、圖形分析、視訊序列處理對視訊中的主要目标物體進行目标檢測、目标跟蹤、特征提取及目标行為軌迹和是否穿越特殊區域等技術手段，實作對廠區的視訊事件行為進行檢測分析；廠區内視訊行為的智能解析主體分為“人與區域“的動靜分析；針對人的分析包括了廠區的人流異常檢測、人群聚散檢測、人群密度估計分析、人群人數統計、個體的異常奔跑行為等；而針對區域的分析包括了區域入侵檢測、區域離崗檢測、區域拌線檢測、區域火災檢測（火焰與煙霧檢測）；基于以上的算法技術之上，建構一套雲資料庫系統+業務算法庫平台+背景管理系統+硬體的一體化的方案架構；
視訊行為智能分析系統可以根據客戶的需求進行線上部署或離線化資料庫搭建部署；在資料庫基礎上系統主要有以下幾大子產品構成：1、标簽體系；2.規則引擎，預警管控體系；3、業務算法庫；4、業務邏輯及場景應用選型子產品；
一：标簽體系主要是針對廠區各類物件與違規行為的标注、重要區域與人員的系統标簽，以機器學習自動打标為主，人工輔助稽核為輔可大幅度提升标準的效率，增強算法的精準性；人員标簽：從業人員、外來人員、園内人員等級、人員黑名單、重監人員等；區域标簽：安全區域、行車停車區域、行人區域、廠區作業區域、禁入區域、圍牆圍欄、電梯口、訪客區等；違規行為标注：無關人員的區域入侵、警戒線跨越警告、高頻危險行為等；物品标注：主要是廠區設施裝置的标注等；不同的标簽内容擁有不同的等級限制屬性；
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規則引擎，預警管控體系
園區管理人員根據實際場景的需求，根據已有資料标簽體系和現有的資料、業務算法基礎上，可自行删除或添加業務規則流程，對園區實作智慧有效的流程管理；系統平台支援通用業務services子流程無限制拆分，可對業務子流程開啟或禁用、配置串行或并行以及并行數的統一配置。利用業務流程以及子流程間的嵌套循環，可對業務周期性的排程使用，平台算法根據不同的标簽屬性與業務資訊權重告警等實作業務響應系統自動預警。
3.業務算法庫
業務算法子產品主要是基于标簽子產品與客戶的實際需求而定制，比如視訊場景中的目标進行檢測、定位、識别、運動軌迹分析、閘機或操作台人臉檢測識别、跨越警戒線、入侵檢測、人群群集分析、人員離崗檢測、人數統計、異常行為分析等。
4、業務邏輯及場景應用選型子產品
在實際部署運用過程中，根據客戶的實際場景的需求可對業務算法進行多重組合形成不同業務邏輯，業務邏輯加上标簽體系資料驅動實作業務運轉；目前已有的業務邏輯有AI視訊檢索系統：基于人體形體識别檢測為基礎的視訊檢索引擎，通過為客戶提供一個可操作的平台系統，便于客戶實作曆史檢索與實時線上攝像頭跟蹤處理；系統平台可同時支援多路攝像頭視訊流資料接入，實作多區域并行化檢索查詢跟蹤處理。人體形體識别倉庫：針對人員身份資訊和人員形體特征的存儲與檢索，圍繞相關人員的人體形體資訊的采集入庫、特征點檢索查詢、結構性輸出三大功能展開。以結構化資料庫形式建立起相關人員的身份與形體資訊之間的關聯，實作資訊的快速準确檢索。實時布控系統：實時化響應的高性能布控系統，采用形體追蹤技術實作對特定的警戒區域的人員高危行為實時分析、及時化布控預警，實作事故前有關危險行為告警，有效預防事故發生。異常行為分析：在高密度人員區域建立基于形體特征建立資料挖掘體系,分析人與人、人與地點的多元度關系，推送頻繁出沒人員、打架鬥毆、個體長時徘徊等行為模式分析結果。黑名單設防布控體系：使用者背景配置黑名單人員，當受控人員出現在布控區域中時，系統将進行逬行形體識别對比，将高相似度可疑人員推出并發出告警資訊，在布控前端顯示處傳回受控人員的身份資訊、位置資訊，以便後期的管理追蹤。安全區域監控：通過入侵檢測、徘徊檢測、遺留物檢測等技術對受控區域進行監控。廠區車流人流統計分析：實時對廠區内活動行人與車輛進行分析，統計關鍵路口的行人、車輛流量，便于廠區管理人員掌握廠區整體情況。
該系統可廣泛用于對安監安控智能化需求的場景；例如人員軌迹追蹤功能，可應用在景區尋人、刑偵布控、車站走失人員尋蹤。例如區域安全布控功能用在廠區區域跨境警告、生産工廠中的房間人員危險區域拌線提醒、監獄學校翻越圍牆告警；例如人數車流統計，可應用在廠區主幹道人流車流統計、廠區主入口人數統計等。