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閱讀：2發(fā)布時間：2024-10-18
围墙攀爬识别报警系统对重要区域的护栏、围墙设定警戒区域，一旦有可疑人员靠近或攀爬围墙时，系统自动对可疑人员发出报警。
在目前犯罪分子利用先进的科学技术，犯罪手段更加复杂化、智能化的情况下，传统的防范手段已难以适应要害部门、重点单位安全保卫工作的需要。人力防范往往受时间、地域、人员素质和精力等因素的影响，亦难免出现漏洞和失误。
亿鑫鸿围墙攀爬识别报警系统基于智能视频分析，自动对重要区域的护栏、围墙进行监测，无需人工干预，当监测到可疑人员靠近或攀爬围墙时，立即触发报警，有效的协助管理人员工作，并最大限度地降低误报和漏报现象，减少人力监管的成本，有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷，实现对重点区域的全方位实时监控，变被动“监督”为主动“监控”，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理。
围墙攀爬识别报警系统适应在户外各种复杂环境中运行, 面对极高或极低的气温、风、雨、雪、雾等恶劣天气影响和复杂地形、地貌、植被以及不确定的动物活动和交通因素的影响，一旦发现入侵者之后自动预警，这样，保安人员就可以随时掌握着入侵者的行踪，并在事发之前进行预防和控制，把损失降到最低。
亿鑫鸿围墙攀爬识别报警系统一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象，切实提高监控区域的安全防范能力。
人员攀高行为识别检测 围墙攀爬识别分析系统基于视觉算法+边缘分析，自动对厂区围墙进行识别。当人员攀高行为识别检测 围墙攀爬识别分析系统监测到有人员靠近徘徊或攀爬围墙行为时，行为分析系统立即抓拍报警存档并同步后台管理人员，提醒相关人员及时处理违规行为。人员攀高行为识别检测 围墙攀爬识别分析系统提升了后台的监控识别效率，实现对重点区域的全方位实时监控，降低了监控区域的违规行为的发生的风险。
随着社会的发展和科技的进步人们生活水平的提高，不法利用先进的高科技手段进行不法行为。在此背景下，目前传统的安防摄像头已难以适应当下最速发展的人们对安全需要的节奏。
人员攀高行为识别检测 围墙攀爬识别分析系统利用现场已有的监控摄像头，自动识别监控画面钟人员攀爬等违规行为识别。人员攀高行为识别检测 围墙攀爬识别分析系统除了识别攀爬行为以外还可以识别监控画面中人员玩手机识别、跌倒识别、违规抽烟识别、睡岗离岗识别、闯入事件、打架斗殴、攀爬事件、打电话行为识别。人员攀高行为识别检测 围墙攀爬识别分析系统提升监控区域的安全指数。
近几年来，为进一步加强远程实时监控、协同指挥能力，提升安全施工水平，以4G高清布控球与4G单兵执法仪为代表的远程视频监控手段在电力行业得到了广泛应用。这些设备和手段使得电网作业管理人员能够对作业现场进行实时监控，了解作业进度、监督作业人员以确保现场文明施工，无违章操作、野蛮施工等，在一定程度上充当了作业管理人员的千里眼、顺风耳，提升了现场作业安全风险管控的管理水平。
现有的远程视频监控手段虽然在作业的事后监督、故障分析与明确责任方面发挥了积极作用，但其在作业进行中对于环境与人员的安全风险管控上目前可依赖的手段主要是远程的人工监护与人工识别，人工监护方式这在一定程度上反而增加了运营成本，并且也无法从根本上克服由于人工识别带来的精度和效率上的损失。
智能视频分析依赖于视频算法对作业过程中产生的实时视频内容进行分析，通过提取视频中关键信息，进行标记或者相关处理，并形成相应事件和告警的监控方式。智能视频分析是对原有人工监护与人工识别方式的重要补充手段。如果把高清摄像机看作人的眼睛，而智能视频监控系统可以理解为人的大脑。智能视频技术借助的强大的分析和计算功能，对实时视频画面中的海量数据进行高速分析，获取人们需要的信息，以帮助作业管控效能的大幅提升。
目前市场上已有成熟的智能视频分析规则，例如现场作业中的安全帽佩戴检测、车牌识别、车型统计计数、烟火识别、攀高、徘徊、人员离岗等规则等应用。针对周界的行为分析主要有人脸采集识别、人员特征识别、区域入侵检测、物品遗留检测、人群聚集识别、自动跟踪等。从这个角度上看，围绕着现场作业风险管控中的人员身份、穿戴、行为等识别以及物品、周界等识别技术上已经基本成熟，基本达到可服务实际生产的基础要件。
在电力实际生产中，则主要采用后端服务器分析模式，即集中式云计算模式。集中式云计算的模式是通过网络通信将所有的视觉数据都上传到云计算中心，利用云计算中心强大的计算能力进行视觉数据的存储和分析，通过目标检测、语义分割和目标跟踪等深度学习技术对视觉影像进行识别和状态感知，这些技术已在输电线路缺陷检测、变电站设备识别和现场作业人员安全穿戴检测等多个电力应用场景下得到了实践和应用。结果表明，基于集中云计算模式的电力智能视觉方法的检测精度更高，处理速度更快，并表现出强大的泛化能力，已经在国网和南网得到了一定的应用。
为此，考虑通过边缘计算赋能电力智能视觉的思想，提出了边缘智能计算架构的概念。边缘智能计算架构通过边缘计算模式将感知终端的电力视觉数据在更靠近数据产生的终端侧完成处理，避免了云计算数据上传的带宽和时延，降低了电力智能视觉模型的分析推理时延，具有更快地响应和处理速度，且能够极大地减轻云计算中心数据存储的压力。
边缘智能计算是边缘计算和人工智能彼此赋能催生的崭新计算范式，将边缘计算和人工智能技术相结合，是在边缘设备运行智能识别方法的新型处理模式，旨在本地及时地处理边缘终端产生的数据，其中边缘终端主要包括终端设备以及可能存在的边缘服务器。通过将智能算法从云计算中心迁移到边缘设备上，便于为用户提供更快、更好的智能服务。