安防産業是關鍵資訊基礎設施的支撐産業之一，視訊監控系統IP化和聯網化規模越來越大，系統智能化不斷提升，伴随AI、大資料等智能化技術的發展，視訊圖像資料的價值凸顯，AI視訊分析系統基于計算機視覺技術，依靠深度學習算法，賦能現有視訊監控系統，面向企業提供視訊智能識别分析的綜合性管理系統。通過對監控視訊圖像的智能分析，捕捉特定目标，提取需求屬性，識别違規現象，做到事前預警、 事中管控、事後驗證。
校園ai智能化視訊監控系統
停車場車牌識别車輛駛入校園内停車場時，進行車牌識别，實作車庫内車位智能化管理及智能收費，對校外車輛進行合理管控。
校園聚衆識别
通過人群計數模型，實作校園内的多人聚集檢測識别，實時檢測、實時預警，預防校園暴力和欺淩事件發生。
教室人數統計
基于深度學習算法，通過教室内的攝像頭進行識别并記錄學生人數，防止學生逃課、曠課、違規蹭課等。
暴力行為檢測
基于大量人體動作資料訓練，通過攝像頭采集圖像資料，利用視覺分析技術對人體18個關鍵點實時檢測并捕捉姿态結果，檢測到打架行為後便上報至校園管理平台進行報警。
課堂睡覺檢測
基于深度學習技術的課堂睡覺行為檢測，與智慧校園系統關聯，實時上報課堂資料，提高學生在課堂中的學習效率，監督學生遵守課堂紀律。
較高價的電梯大廈智能門禁
基于人臉識别技術，結合成熟的ID卡和指紋識别技術實作較高價的電梯大廈門禁系統的開啟、關閉、報警功能。
宿舍人員統計
通過人臉檢測、識别等人工智能技術，實作對宿舍人員歸寝時間、出門次數/時間等進行智能化統計，便于學校進行管理。
課堂玩手機檢測
利用深度學習通用目标檢測架構來提取學生課堂行為特征，實作對課堂中玩手機、不聽講等違紀行為的監測，達到提高教學品質和督促學生認真學習的目的。
校園安防越界識别
基于機器視覺識别技術，配合現場攝像頭，自動識别危險區域人員翻越或距離過近等行為。
校園安防攀爬識别
基于人工智能視覺分析技術，自動識别攝像頭分析區域内進行人員攀爬行為識别報警。
工廠工廠中的房間ai智能視訊分析系統
1儀表盤識别
基于人工智能視覺分析技術，自動識别指針型儀表讀數，主要适用于工廠、油田等場景，輔助管理人員及時統計監控儀表資訊。
2監控室離崗識别
基于計算機識别技術，配合現場攝像頭，自動識别監控室脫崗行為，保證24h監控安全。
3液體洩漏識别
基于人工智能分析技術，自動識别監控視訊中機械管道是否存在液體洩漏情況發生，如檢測到液體洩漏，立即回報到遠端平台，實時報警，及時處理。
4液位檢測
基于人工智能視覺分析技術，自動識别蓄水池警戒刻度反光貼辨別，若檢測道反光貼辨別，則水位正常，若無法檢測道反光貼辨別，則判定水位過高，立即報警，并通知管理人員。
5護目鏡識别
護目鏡識别基于大規模護目鏡資料識别訓練，配合現場攝像頭，自動監控如電焊煉鋼、車工磨砂工等工廠工廠中的房間内特殊環境下人員是是否合規佩戴護目鏡，減少意外傷害事故，高效率監督監管。
6安全通道識别
基于視覺識别技術，配合現場攝像頭，實時識别安全通道堵塞等異常情況，預警安全人員及時清理維修，加強安全管控。
7人員扶手識别
基于人工智能視覺分析，識别人員手部和扶梯位置，進而判斷人員上下扶梯過程中手是否放置在扶梯上，實作對樓梯行人關鍵點的實時監測。
8工衣工服識别
基于大規模反光衣服資料識别訓練，配合現場攝像頭，自動監控礦山工廠内勞工施工時是否穿着反光衣，有效防範因未着反光衣造成的意外傷害事故，高效率監督、監管。
AI智能視訊監控系統可以用在視訊監控系統中，對視訊進行分析檢測，如果有不法行為，或者任何觸犯設定規則的行為，會立即觸發報警，向螢幕、手機、或者監控中心發出報警信号，同時觸發訓示燈進行報警。
在監控系統中應用智能視覺分析産品，一方面可以大幅減少安保人員的開支，在智能化的監測環境下，一名安保人員可以監視多路監控視訊，安保人員隻需要注意報警提示，另一方面，大大減少誤報情況的發生，為客戶提供及時、準确的報警信号。