AI智能识别监控_中芯微网站

技术架构

核心技术路径：

1. 小模型实时分析：对全域视频进行快速检测，抓拍异常事件并暂存结构化数据。

2. 大模型二次复核：对小模型检出的结果进行精准判断，剔除误报后推送有效告警。

这一融合方案既保留了小模型的低延迟、低成本优势，又借助大模型的泛化理解能力将准确率提升至95%以上。

模型能力拆解：

视觉小模型：覆盖人脸检测与比对、骨骼姿态分析（打架、离岗、睡岗）、目标深度学习（服装、手机、手铐、违禁品等）。

视觉大模型：对视频图像进行全结构化处理，可像"人"一样理解场景，仅需输入文字描述即可实现侦测需求；支持行业二次训练和问答式训练。

核心优势

多算法融合

支持多种AI视觉算法并进行分析，灵活适配不同监控场景需求。

实时预警

毫秒级视频流分析，异常事件即时识别并推送告警信息。

边缘计算

支持边缘侧部署，降低带宽占用，保障数据安全与隐私。

灵活扩展

模块化架构设计，可根据业务规模灵活扩容，平滑升级。

统一管理

多路视频统一接入管理，可视化平台一站式运维监控。

开放对接

标准API接口，无缝对接现有安防系统及第三方平台。

解决方案

公安监管

司法监狱

检察院

设计思路

利用询问室、等候室、值班走廊、警务办公区等区域的视频，一方面分析嫌疑人在押期间出现的自残自杀行为、打架、生理病发倒地不起、频繁徘徊、攀高等问题，预防嫌疑人在押期间非正常伤亡。另一方面分析看管人员值班离岗、单人值班、值班玩手机、值班打瞌睡等问题。

应用思路

方案1:以区县公安局为单位，集中部署视频智能分析算力中心，通过视频协议获取每个派出所办案中心的监控视频进行分析，并并将系统技术对接到办案执法平台中。方案2:在每个派出所办案中心部署1条小路数的视频智能分析算力中心，并将系统技术对接到办案执法平台中，利用执法办案平台将数据级联共享。

设计思路

利用监区、车间、周界、AB门等重点区域的监控视频，赋能人工智能技术，使机器具备对视频内容的理解和分析能力，实现让系统监管辅助人工值班，发现问题及时预警，从而有效预防犯罪非正常伤亡、防脱逃、防袭警等监管安全事故。

布控思路

利用系统忙闲时布控功能，结合罪犯夜间在监区休息，白天在车间习艺或会见、就医等的作息规则，不同时段分析不同区域的视频。监区在夜寝时段分析罪犯打架、独处、离床、攀高、入厕、入厕超时、夜间人员异常出现等问题。车间等区域在白天分析罪犯独处、脱管、打架、防袭警等问题。从而用最少的算力资源实现监管全覆盖，即保障了监管安全，又降低了使用成本。

应用思路

首先利用夜值班岗这一角色协助处置告警，一般警情持续关注，重大警情上报分控中心和指挥中心，并标注是谁触发的告警。一是可减轻值班警察的工作压力，二是方便系统进一步对数据进行分析研判，以便提供更有价值的线索给值班警察。然后利用走廊和夜值班处的摄像机，监督夜值班人员离岗、睡岗、长时间未正视监控屏幕，长时间未巡岗等夜值班问题，且还可结合号房门口的警示灯，不同等级的告警点亮不同颜色的警示灯，方便夜值班人员缓急针对性盯防。最后通过技术对接将告警推送给安防应急指挥轻重融入智慧监狱整体防控体系中，为智慧监狱赋能。