当前位置: 首页 > web >正文

多维应用场景的落地实践的智慧园区开源了

智慧园区场景视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。用户只需在界面上进行简单的操作,就可以实现全视频的接入及布控。设备的健康监控与故障预警至关重要。为了确保园区设备稳定运行、预防潜在故障,巡检报告与传感器数据成为了运维管理的核心依据。

然而,传统的人工分析方法不仅效率低,而且容易出现疏漏。随着人工智能(AI)技术的发展,AI已经能够自动处理巡检报告与传感器数据,实时提取关键设备状态信息,提前发现隐患,从而优化运维决策、降低停电风险与维修成本。

项目搭建地址
  • 基础项目搭建地址yihecode-server: 本项目基于ai场景而开发,提供算法模型管理、摄像头管理、告警管理、数据统计等功能

    本项目基于AI场景而开发,提供算法模型管理、摄像头管理、告警管理、数据统计等功能。

 项目链接
  • 公开演示链接AI 视频监控管理
  • 系列项目Gitee链接请分别前往每个版本对应的两个项目同步代码。
功能清单 
  • 人体检测
  • 人像识别
  • 全结构化识别
  • 陌生人检测
  • 人体电子围栏
  • 人员徘徊
  • 离岗检测
  • 车辆属性
  • 车牌识别
  • 车辆拥堵检测
  • 车流统计
  • 口罩佩戴合规
  • 动态人流统计
  • 区域人流统计
  • 人流过密预警
  • 人员聚集检测
  • 人员离岗
  • 区域入侵
  • 持续更新........

系统根据客户环境目前共分为三种形态:

  1. 集群版-AIBox
    名称描述备注
    AIBOX-Server后端项目需付费
    AIBOX-VUE前端项目
    • 支持大量边缘盒子集中管理调度,平台实现多个盒子的控制管理,报警推送消息升级。
    • 基于多个边缘盒子部署的综合视频安防系统,多用于布置大量摄像头的场景,如仓库、物流园区、学校、医院、工厂、交通枢纽等。
  2. 单机版-SingleBox
    • 应用单个边缘盒子,可关联少量摄像头、算法,在客户现场可快速落地体验。
  3. 服务器版-Master
    • 适用于拥有GPU显卡的企业用户。
    • 基于服务器部署的综合视频安防系统,多用于布置大量摄像头的场景。
项目特点
  • 集成化:视频监控、计算机视觉计算、告警通知一体的视频安防平台。
  • 支持多种推流/拉流形式:支持RTSP/RTMP推流拉流形式。
  • 支持多种指令集平台部署:支持x86、arm等指令集平台部署。
  • 支持多种视频格式:支持H265/H264/GB28181/的视频格式。
  • 支持添加客户自己训练的模型:支持添加客户自己训练的模型。
  • 支持多路多算法的实时AI计算:支持多路多算法实时监控与AI计算,及时返回告警结果。
  • 全方面告警通知:支持语音电话、短信、企业微信、钉钉、APP、第三方接口、音柱等多种告警通知方式。
  • 高性能:支持多路多算法实时监控与AI计算,及时返回告警结果。
项目定位
  • 跨平台视觉安防解决方案:提供跨平台的视觉安防解决方案,满足不同场景的需求。
  • 二次开发项目服务:为开发者提供二次开发项目服务,方便快速集成和部署。
  • 商用级机器视觉平台:适用于商业级机器视觉应用,提供高性能、高可靠性的解决方案。

项目基于springboot2.7.4+mybatisplus+vue2+mysql5.7开发,采用前后端分离的设计模式,提高系统的性能和可扩展性。提高检测标准.避免客制化生产下人工有可能存在的工作疏漏的同时,系统还采用了多种优化技术,如缓存、压缩等,以提高系统的响应速度和资源利用率。

AI视频监控平台具有强大的功能和良好的可扩展性,适用于各种场景的视频监控和AI计算需求。基于园区现有的视频监控数据,通过AI分析一体机管理平台对现有视频监控的摄像头取视频流进行实时分析,同时建设视频AI分析系统,提供实时客流量统计、区域人流密度检测、人员摔倒识别、消防通道占用、明厨亮灶识别等多种算法能力,并对异常事件进行弹框告警展示。

如果您对该平台感兴趣或需要进一步了解相关信息,请随时联系我们。

http://www.xdnf.cn/news/8085.html

相关文章:

  • HarmonyOS优化应用文件上传下载慢问题性能优化二
  • MVC 与 MVT:Web 开发架构模式的异同与实践
  • spark-Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎介绍
  • AI之光,点亮星途 :揭秘“智语心桥”,如何用科技为孤独症儿童架起沟通的桥梁
  • (第95天)OGG 微服务搭建 Oracle 19C 到 MySQL 8 双向同步
  • 可信计算是什么?可信逻辑:计算系统安全的形式化分析框架
  • 【brpc】安装与使用
  • AGI大模型(32):LangChain实现RAG
  • NSSCTF-[陇剑杯 2021]webshell(问6)
  • 关于如何在Springboot项目中通过excel批量导入数据
  • Flask vs. Django:如何选择最适合你的 Web 框架?
  • 基于Scikit-learn与Flask的医疗AI糖尿病预测系统开发实战
  • 蓝桥杯 3. 涂色
  • OceanBase数据库全面指南(基础入门篇)
  • C# 实现轻量化数据库SQLite在工业中上的应用
  • TensorFlow深度学习实战(17)——主成分分析详解
  • 鞋服行业数据防泄露——企业解决方案
  • NFS服务器实验
  • 深入了解linux系统—— 文件系统
  • 物联网、云计算技术加持,助推楼宇自控系统实现智能高效管理
  • 机器学习与深度学习算法:从决策树到 GAN 的原理与 PyTorch 实现
  • 数智读书笔记系列033《软件设计的哲学(第2版)》:复杂性管理的艺术
  • Qt C++图书管理系统
  • 在Linux debian12系统上使用go语言以及excelize库处理excel数据
  • CQF预备知识:一、微积分 —— 1.2.2 函数f(x)的类型详解
  • 【力扣题目分享】二叉树专题(C++)
  • Spring开发系统时如何实现上传和下载文件
  • Java转Go日记(五十四):gin路由
  • P1833 樱花
  • 端口号详解(技术向)