邊緣分析盒子

離崗報警智能抓拍系統是基于AI視覺分析技術的自動化監管方案，實時監測在崗人員狀態并觸發告警。以下是系統核心要素及部署要點：

園區老舊攝像頭改造升級AI預警系統是通過AI技術將傳統監控設備升級為智能感知網絡，實現實時預警、主動防護和高效管理，解決設備老化、清晰度不足及監控盲區等問題。該系統以邊緣計算和AI算法為核心，支持低成本、易部署的利舊升級方案，賦能園區安全管理數字化轉型。

校園安全隱患智能識別預警系統針對校園傳統監控模式的弊端，需要使用基于AI人工智能的圖像識別技術，通過7×24小時不間斷分析，來對重點區域進行主動抓拍、識別、異常告警等，不僅減輕人工監控負擔，提升效率，更提高了視頻資源利用率，有效減少誤報、漏報，預防校園暴力行為的發生。

安全帽識別AI算法為安全生產提供智能監控，從而降低安全事故的發生?！鞍踩弊R別”AI算法，配合現場攝像頭，可在復雜場景下同時對多個目標進行高精度識別，可對監控區域人員是否佩戴安全帽進行實時識別、跟蹤和預警，實現了24h無死角管控，極大的提高了安全監督的時效性，降低了管理成本。

校園安全隱患智能識別預警系統是一種基于人工智能技術的智能監控解決方案，通過學校已經安裝的監控攝像頭、紅外傳感器、聲音采集設備等多源數據輸入，通過邊緣分析盒子深度學習算法與人體骨骼關鍵點監測技術，實時分析場景中的人體行為模式，識別異常動作并觸發預警，主要功能應用如下：

智慧工地安全隱患識別系統采用ai邊緣分析盒子賦能，在工地現有監控攝像頭借助智慧工地視頻監控系統可以實現對工地現場施工作業的及時識別預警，保障現場作業人員的人身安全及施工企業的現場財產安全，提升施工單位的工地智能化管理水平及安全施工效率。

邊緣計算網關?（Edge Computing Gateway）是部署在網絡邊緣側的網關設備，通過網絡聯接、協議轉換等功能，將各種物聯網設備的數據進行采集、處理、存儲和傳輸，為云端服務器提供實時、準確的數據支持。它在物聯網系統中扮演著至關重要的角色，充當終端設備與云端服務器之間的中間層，實現數據的匯聚、轉發和智能處理?。

AI安全預警系統利用人工智能、機器視覺、深度學習等技術，在傳統監控基礎上，增加 AI視頻分析算法將AI視頻分析技術應用到企業安全生產領域，實現對工廠人員及周邊環境的實時監控，達到事前預警、事中干涉、事后溯源的閉環式管理，以確保企業安全運營。AI安全預警系統主要優勢：

邊緣智能小站（EIS，Edge Intelligence Site）是基于移動云邊緣超融合算力底座（EHCI,eCloud Edge Hyper-Converged Infrastructure），邊緣智能小站具備全棧自主可控、存算一體融合、邊緣應用一體承載等核心優勢：