核心價值

智慧安防是指通過人工智能、大數據、雲計算等新一代信息技術,結合視頻監控、出入口控制、實體防護、入侵報警等技術手段,構建的全面立體化社會治安防控體系。智能安防系統提升了公共安全管理水平,有效應對各類風險和挑戰。為企業提供了全方位的安全保障,提升了企業運營效率和風險管理能力。

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技術特點

  • 實時高清監控:智慧安防管理平台通過部署高清攝像頭,實現對監控區域的24小時無死角實時監控,確保每一處細節都能被清晰捕捉,為安全防範提供第一手資料。
  • 智能行為分析:系統內置AI算法,能夠自動識別監控畫面中的異常行為,如入侵、徘徊、遺留物等,並即時發出預警,提高安全防範的主動性和精準性。
  • 人臉與車牌識別:通過深度學習技術,系統能夠快速識別監控畫面中的人臉和車牌信息,並與數據庫進行比對,為安全管理和追蹤提供強有力的技術支持。
  • 遠程監控與管理:支持通過手機APP或電腦端軟件進行遠程監控和管理,用戶可以隨時隨地查看監控畫面,調整攝像頭角度,實現全方位的安全掌控。
  • 多傳感器融合:系統整合振動傳感器、紅外傳感器、激光探測器等多種傳感器,實現對入侵行為的全方位檢測,確保不漏報、不誤報,提高系統的可靠性。
  • 智能分析預警:通過大數據分析和機器學習技術,系統能夠對入侵行為進行智能分析,區分真實威脅和誤報,並根據威脅等級發出相應的預警信息,提升安全防範的精準度。

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應用場景

商業綜合體場景
  • 智能門禁:通過人臉識別技術+手機APP遠程控制,結合樓宇對講和人臉識別技術,實現無接觸式出入管理。
  • 無人巡邏:部署低速自動駕駛漫遊車、無人巡邏機器人等設備,提升巡邏效率。
工業與特殊場景
  • 設備故障預警:利用傳感器監測工業設備的振動、溫度等參數,預測故障並提前報警。
  • 危險區域監控:通過技術手段識別實驗室、危化品儲藏室等特殊環境的危險因素和危險行為。
  • 生物特徵識別:在高安全場所,通過指紋、虹膜等技術實現精準身份驗證。

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業務優勢

  • 深度學習模型:基於卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)的深度學習模型,能夠高效處理圖像、視頻和語音數據,實現人臉識別、行為分析和異常檢測等功能,提升安防系統的智能化水平。
  • 實時目標檢測:採用AI算法,能夠在視頻流中實時檢測並跟蹤目標對象,如車輛、行人和可疑物品,確保安防監控的及時性和準確性。
  • 多模態融合:結合計算機視覺和自然語言處理技術,實現對視頻、音頻和文本數據的綜合分析,進一步提升安防系統的預警能力和決策支持能力。