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发布时间 2023-06-14
作者 J9九游国际智能
阅读 947次
一直以来，借助视频监控提升校园安防管理水平，不仅是校园安全建设的重要组成部分，也是实现校园技防的重要手段。
然而，多数学校现有监控系统能力单一，仅用于事后取证，无法实现事前预防、事中干预，传统布控筛查方式工作量巨大、效率低，无法满足当前业务需要。
因此，更轻量化存储、更高效化处理、更标准化数据、更多样化应用的AI视频分析预警系统成为校园视频监控管理的更优选项。
那么，AI视频分析预警系统到底是什么？
AI视频分析预警系统是指根据视频画面中呈现出的人、车、物等各类元素，建立视频大数据结构化平台，视频被结构化后，存入相应的结构化数据仓库。
人员结构化
人员结构化可针对视频图像中的人物，提供各种结构化特征属性信息，如人员年龄、性别、人员类别等。
车辆结构化
车辆结构化能够快速提取识别视频中车辆的多项结构化属性信息，包括车辆品牌、车辆颜色、车牌颜色、车牌号码、车辆类型等各种标识特征，提高检索查证效率。
行为结构化
行为结构化是在人员、车辆结构化的基础上，对区域内人员、车辆行为是否越界、徘徊、停留或聚集等多种行为特征进行描述，并对目标对象的行驶轨迹进行快速提取，节省检索时间，一键确定目标对象行踪。
为解决高校视频监控管理痛点，实现校园安全风险的有效监测和管控。J9九游国际通过互联网+大数据分析技术，采用新建校园监控网络或现有监控相机利旧方式，为AI视频分析预警系统方案提供可靠支撑。
系统支持人像检索、车牌识别、智能警戒、轨迹分析、车辆管控等，能够按学校需求实现对指定人员、区域、行为的管控，快速发现事件，并提高阻止安全事件发生的可能性。
01
招式一：人员管控
无感布控 织密校园防护网
围绕应用于校园各个场景的出入卡口人脸识别摄像机，利用人像识别技术，分析各摄像头采集的人脸信息，系统自动完成人员信息存档，实现出入人员全域动态布控。
通过与重点人员库内的人脸图像进行比对，快速检索确定人员身份，帮助园区管理员及时发现黑名单布控人员，避免陌生人尾随授权人员通行进出，可进行一键轨迹还原形成行人动向分析，弥补人工值守的缺陷与风险，实现对校园进行全方位、全天候的全面化监控。
02
招式二：车辆管控
精准甄别 车辆管控更轻松
在校门及关键卡口，通过监控视频提取车辆颜色、车型、车牌等关键特征信息，实现基于特征点的视频搜索，为管理人员提供出入车辆的记录数据，满足对关键车辆的轨迹追踪、分析、管控、预警。
访客车辆可提前进行预约登记，审批通过后，方可进出园区；临时车辆出入可通过图像抓拍记录，实现快速放行，极大的减少了人工管理成本，便于园区管理员对于校内车辆、访客车辆及陌生车辆进行管控。
03
招式三：区域管控
秒级响应 应急保障能力提升
区域管控利用先进的AI算法，经过深度学习模型，实现实时监测-识别-报警-上报-处理的警戒的闭环处置，打造平安校园第一道防线的“真警戒”。
针对校园重点布控区域，通过行为智能化分析，对人员越界、违规入侵、车辆违规越界、车辆违规停放等行为，能够提前预判，并在第一时间预警，有效制止各类影响学校安全的突发事件或风险，避免造成师生人身及财产的损失，守护校园园区及周界安全。
数据标准化轻松满足
平台不仅支持标准化的结构化数据存储和检索，同时还支持标准第三方视频流的接入，结构化后信息以文本和图片的形式存储，轻松满足数据统一的需求。
视频查找速度极大提升
视频结构化之后，从数百到上千个小时的高清视频查找嫌疑目标，数秒即可完成，耗费人力更少，效率和准确度更高。
存储容量极大降低
经过结构化后的视频，存储的结构化检索信息和目标数据可以得到极大地降低，有效缩减硬件成本，解决视频长期存储的问题。
视频数据发挥更大应用价值
视频结构化系统为事前、事中、事后的布防布控、综合研判提供了数据基础，实现语义搜索、以图搜图、轨迹还原等功能，让校园海量的安防监控视频发挥更大价值。
目前该方案已在南京信息工程大学、中国矿业大学、深圳职业技术学院等多所高校成功落地应用，为师生安全防护建立起“全时、全域、全程”的安防布控体系，实现校园安全运维跨越式升级。
J9九游国际「AI视频分析预警系统」方案
深度融合云计算、大数据、AI等技术
旨在持续为用户
创造更多维度、更全方位的数据采集
和数据联动分析能力
帮助学校发现校园潜在安全风险
提前化解危机事件
让高校摆脱传统视频监控模式的制约
实现校园安全智能化管理
