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极低成本实现监控视频智能管理
超大算力数据分析，智能监测、风险预警
企事业单位拥有大量的视频摄像头、NVR设备、以及其他类传感器，长时间运行产生大量的视频文件，极度考验企事业单位的存储空间。
视频系统涉及多终端类型、多协议、多品牌，导致系统之间相互不同，各个业务线视频文件之间难以融合，严重影响安全事件响应的效率和准确率。
视频项目需要长时间采集、持续运营，企事业单位需要安排多个员工时刻监测，在安全事件追溯环节需要投入更多人力逐步排查，缺少智能化的事件研判引擎。
视频系统单独建设，没有协同其他分析系统，缺少智能算法，研判结果准确率低，难以提取视频中实时的价值信息。
360视图计算平台是为解决各智慧类应用大规模视频图像设备接入、数据接入等需求而构建的边云协同系统，实现对监控摄像机、物联网设备的统一管理、数据存储，保障视频资产的持久安全。拥有强大的图形计算处理和快速处理大量视频流的能力，借助AI开发平台的能力，完成大数据场景的深度挖掘，并统一对外提供Open API，解决视频数字化过程中的底层技术难度。
360视图计算平台是为解决各智慧类应用大规模视频图像设备接入、数据接入等需求而构建的边云协同系统，实现对监控摄像机、物联网设备的统一管理、数据存储，保障视频资产的持久安全。拥有强大的图形计算处理和快速处理大量视频流的能力，借助AI开发平台的能力，完成大数据场景的深度挖掘，并统一对外提供Open API，解决视频数字化过程中的底层技术难度。
通过对实时码流的监控分析，如果运用场景算法分析得出该区域处于人群短期快速聚集的阶段，则触发事件预警。
● 群体聚集事件识别算法，实现风险预警
● 基于时间线区间，快速统计人体模型数量
● 在检测范围内准确计算人群的增长情况
● 计算分析单位时间内人数的平均值
● 借助边缘设备的计算能力，保障风险预警的及时性
通过人工智能算法，当发现有人员闯入告警区域则实时报警，支持小动物、树叶、风雨等干扰过滤。
● 基于入侵检测算法，针对特定区域实现静态监测
● 时刻监测人体形态、移动轨迹等多种异常事项
● 针对一定时间段的检测，抽取人体形态的价值信息
● 支持干扰条件过滤，实现智能化、准确的入侵发现
● 360人工智能算法不断提升场景算法、模型的准确率
对特定区域进行深度算法分析，当该区域出现人员、车辆或动物长时间停留，则触发事件预警。也可以在该区域检测到烟火后，实时报警告知。
● 进行实时码流的监测，综合权重分析人体模型、车辆
● 在时间线单位区间，快速计算指定对象的移动变化情况
● 计算机视觉处理模块自动分析并识别图像中的火焰、烟雾
● 识别火焰颜色特征模型，快速分析火焰跳跃频率的动态特征
● 打通监控和机器学习平台，持续优化数据训练和场景准确率
实时监测工地人员是否佩戴/穿着安全帽、安全带、反光衣等等，也可以监测人员姿势，提升安全事件触发的响应效率，降低应用成本，助力安全工程建设。
● 视频监控区域内预置丰富的AI技能以及深度学习算法
● 系统内对象（安全帽、反光衣）存储多种维度的事物特征信息
● 基于电子围栏技术，将正在施工区域划分为安全事件预警的特定地点
● 针对人体图像模型，配合视图计算的视频抽帧技术、图像分析与预警
● 持续追踪对象特征（安全帽、反光衣），分析提取图像价值信息，提升事件的响应处置效率
通过轨迹识别算法，及时发现高空抛物行为，记录行为发生的时间与楼层。基于电子围栏，实时监控物业以及社区定义的高风险区域，如发现攀高行为，及时告警。
● 监测特定区域的动态目标，快速计算动态目标的活动轨迹
● 当轨迹识别算法捕捉到抛物图像，及时计算与综合研判，并提取价值信息
● 在电子围栏区域，借助边缘计算能力快速识别物体轨迹变化
● 调用视图计算的场景算法，对人体形态完成轮廓和轨迹的综合权重分析
● 视图计算持续训练轨迹识别算法，提升判定高空抛物和攀高行为的准确率
通过对实时码流的监控分析，如果运用场景算法分析得出该区域处于人群短期快速聚集的阶段，则触发事件预警。
● 群体聚集事件识别算法，实现风险预警
● 基于时间线区间，快速统计人体模型数量
● 在检测范围内准确计算人群的增长情况
● 计算分析单位时间内人数的平均值
● 借助边缘设备的计算能力，保障风险预警的及时性
通过人工智能算法，当发现有人员闯入告警区域则实时报警，支持小动物、树叶、风雨等干扰过滤。
● 基于入侵检测算法，针对特定区域实现静态监测
● 时刻监测人体形态、移动轨迹等多种异常事项
● 针对一定时间段的检测，抽取人体形态的价值信息
● 支持干扰条件过滤，实现智能化、准确的入侵发现
● 360人工智能算法不断提升场景算法、模型的准确率
对特定区域进行深度算法分析，当该区域出现人员、车辆或动物长时间停留，则触发事件预警。也可以在该区域检测到烟火后，实时报警告知。
● 进行实时码流的监测，综合权重分析人体模型、车辆
● 在时间线单位区间，快速计算指定对象的移动变化情况
● 计算机视觉处理模块自动分析并识别图像中的火焰、烟雾
● 识别火焰颜色特征模型，快速分析火焰跳跃频率的动态特征
● 打通监控和机器学习平台，持续优化数据训练和场景准确率
实时监测工地人员是否佩戴/穿着安全帽、安全带、反光衣等等，也可以监测人员姿势，提升安全事件触发的响应效率，降低应用成本，助力安全工程建设。
● 视频监控区域内预置丰富的AI技能以及深度学习算法
● 系统内对象（安全帽、反光衣）存储多种维度的事物特征信息
● 基于电子围栏技术，将正在施工区域划分为安全事件预警的特定地点
● 针对人体图像模型，配合视图计算的视频抽帧技术、图像分析与预警
● 持续追踪对象特征（安全帽、反光衣），分析提取图像价值信息，提升事件的响应处置效率
通过轨迹识别算法，及时发现高空抛物行为，记录行为发生的时间与楼层。基于电子围栏，实时监控物业以及社区定义的高风险区域，如发现攀高行为，及时告警。
● 监测特定区域的动态目标，快速计算动态目标的活动轨迹
● 当轨迹识别算法捕捉到抛物图像，及时计算与综合研判，并提取价值信息
● 在电子围栏区域，借助边缘计算能力快速识别物体轨迹变化
● 调用视图计算的场景算法，对人体形态完成轮廓和轨迹的综合权重分析
● 视图计算持续训练轨迹识别算法，提升判定高空抛物和攀高行为的准确率
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