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閱讀：5發(fā)布時(shí)間：2024-10-15
传统视频监控系统缺乏智能因素，在大部分情况下，视频源的视频画面并没有被安全人员看到，很可能在这些时间内就有值得注意的异常现象出现。人不可能24小时不间断的盯着监视器，研究表明，人连续监视某个画面22分钟以后，会丢失90%以上的画面信息。
目前的监控系统大部分情况下都仅起到一个“录像”的工作，即将一段时间内的视频源使用DVR录制下来，异常情况甚至于突发事故已经发生之后，再进行事后的查验，但此时损失和影响已经造成，无法挽回，完全是一种“亡羊补牢”式的“被动监控”。
亿鑫鸿越界识别报警系统对护栏、围墙区域进行实时检测，无需人工干预，一旦检测到有人翻越围墙时，立即进行告警，告知监控管理中心，提醒相关人员及时处理。同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，可根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，方便进行事后轨迹回溯，快速查找责任人。
越界识别报警系统可以有针对性地加以防范，从而加强对区域全天候的安全监视，提高区域的安全防盗和保安管理的条理性。全面提高区域的综合防范和管理水平，全面改善保安人员的工作条件，实现“人防加技防 布下安全网"的目标和快速处理突发性事件的能力。
亿鑫鸿越界识别报警系统变普通监控的事后查证为智能化的提前预警，变被动监控为主动预防，解决值班人员对于太多视频看不过来及24小时盯着屏幕看的问题，解放值班人员的手和眼，从而做更多的事情，提高效率。
越界识别报警系统对护栏、围墙区域进行实时监测，当监测到有人跨越、翻越时，立即预警通知相关人员及时制止。Al视觉识别场景应用:越界检测、智慧安防、建筑工地、工厂、电厂、博物馆、学校、可疑人员检测。
功能应用:基于视觉识别技术，配合现场监控摄像头，实时识别并判断人员或者移动目标物体是否越界，预警安全人员及时处理，加强安全管控。
视频监控的越界检测方法及越界监控系统，根据用户设置的边界线顶安全通道线段的端点得到封闭边界线和安全通道线段，对封闭边界线进行扩大和缩小得到跟踪区域，然后对每帧视频监控图像进行运动目标检测，筛选出位于跟踪区域的运动目标区域，再将筛选得到的运动目标区域与跟踪目标进行匹配跟踪，得到跟踪目标的坐标队列，对跟踪目标进行目标行为分析，判断是否有越界危险，如果安全则不作任何操作，如果越界危险很大则报警，否则根据安全标识判断是否需要对当前异常情况进行预警，在报警或预警时根据目标坐标队列标示出目标轨迹。本发明根据设定的边界进行越界检测，能够实现较大区域和复杂场地的越界检测，适用范围广。
随着城市轨道交通的飞速发展，列车运行速度越来越快，为保证行车运营安全，应加强对应急事件的检测与处理。滚石、行人、动物等异物侵入铁路限界，频频引发铁路交通事故，严重威胁了人民生命财产安全和铁路运输经济的发展。铁路入侵检测问题成为各国铁路运输安全关注的热点问题。因此，应实时监测运营环境，实现异物侵入的报警与列车控制。轨道交通隧道异物侵入是指在列车运行轨道上造成行车安全隐患的障碍物，如山体滑坡、泥石流、滞留在道上的工作人员等。
异物侵入事件具有突发性和不可预测性，这就要求异物侵入检测系统应具有响应快、准确度高的特点。随着人工智能技术的不断发展，研究基于智能视频分析技术和传感器融合技术来代替人工对侵入异物进行检测判断必要的。
1. 环境适应力强。目前的入侵报警系统在强光、逆光等恶劣环境下往往无法做到不受影响，无光、雨雪雾天气下报警效果较差，对震动、车、树木碰触等干扰行为也无法准确过滤，系统需要减少以上情况产生的误报和漏报。
2. 报警稳定准确。入侵报警系统需确保线路发生入侵行为时，系统能够全天候24小时稳定准确报警，并可根据现场环境需要设置不同的报警规则。发生报警时，系统监控终端要有明显的声音报警，提示监控人员进行处理。
为了解决人力检测所带来的弊端，AI智能分析系统能够自动检测入侵目标，可在复杂环境下实现对物体的稳定追踪，结合视频AI技术所带来的优异分类能力，本系统较市场同类产品具有识别率高、误报率低、反映速度较快，稳定性较强等特点。
优势分析：
a) 入侵检测可以设定多个任意形状的防区，多个防区位置可以重叠，互不影响；各防区内各类型的参数可以独立设定，互不影响；
b) 满足预设条件的多个目标进入警戒区域，可以同时对目标分别检测、分类和跟踪；
c) 根据预设条件，可以自动区分防区内入侵者的类型（人和交通工具），只有符合指定特征的入侵行为才会引发报警，而其他不符合条件的入侵将会被忽略；
自动识别火车铁轨及高楼天台限制区域内人员误入行为，实时预警，有效避免安全事故，避免人力监管误差，提高厂区安全性，减少人力监管成本。