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。

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。

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。

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。