1. Анализ предыстории и потребностей

С появлением современных технологий мониторинга безопасности и их широким применением во всех сферах жизни камеры наблюдения стали широко известным продуктом, а также обеспечили большое удобство для работы и жизни человека. В связи с развитием технологий камеры наблюдения обновляются все чаще. Ежегодно бесчисленное количество камер разбирают и оставляют неиспользованными. Некоторые отправляются на склады, а некоторые выбрасываются на помойку. Фактически, многие из заброшенных камер наблюдения имеют неповрежденную производительность и высокое разрешение. Если их можно будет переработать, они принесут большую пользу людям. Однако, чтобы подчеркнуть функцию видеонаблюдения, когда камеры наблюдения покидают завод. ограниченное аппаратное и программное обеспечение. Это делает камеру наблюдения бесполезной после ее удаления из исходной схемы наблюдения и хост-сервера, что приводит к огромным потерям.

В ежедневном общении по проекту, когда речь идет о стыковке фронтального оборудования, мы часто сталкиваемся со следующими потребностями:

1) Фронтальное оборудование устарело и может только обеспечивать доступ и распространение видео;

2) Различные бренды: бренды не были унифицированы на ранних этапах интеграции проекта, и было доступно различное оборудование для мониторинга;

3) Соображения стоимости: мы не хотим увеличивать стоимость сбора оборудования на начальном этапе и надеемся достичь унифицированного доступа и управления оборудованием на основе существующего оборудования;

4) Интеллектуальный анализ. Есть надежда, что данные видеопотока, собранные внешним устройством, можно будет использовать для наложения базовых алгоритмов, таких как распознавание лиц и статистика потоков людей.

2. Проектирование схемы

В недавнем проекте «умный кампус» мы столкнулись с вышеуказанными потребностями. Пользователи надеются реализовать функции повторного использования внешнего оборудования и загрузки в облако, запланированной загрузки видео, резервного копирования в облако и т. д. и в то же время в сочетании с универсальная машина посещаемости, хост для мониторинга школьного автобуса и т. д. для реализации посещаемости учащихся, мониторинга школьного автобуса и других потребностей. Облако пользователей использует платформу видеонаблюдения Alibaba Cloud.

На основе описания потребностей пользователя мы предоставляем набор интеллектуальных кампусных решений, основанных на переработке оборудования и расширении новых функций искусственного интеллекта. Архитектура выглядит следующим образом:

В этом решении основной функцией интеллектуального пограничного шлюза является доступ к используемому оборудованию и его распределение, а также унификация интерфейсного оборудования на территории кампуса с помощью SDK производителя, международного стандартного протокола RTSP, внутреннего стандартного протокола GB/T28181, частного протокола производителя ( ehome) и т. д. В то же время он интегрирует протокол миграции в облако Alibaba Cloud одним щелчком мыши и легко подключается к платформе облачного видеонаблюдения Alibaba (PAAS) для миграции в облако и запланированного резервного копирования видео существующих устройств. В то же время вновь добавленные устройства могут быть подключены к платформе облачного видеонаблюдения Alibaba (PAAS) с помощью настраиваемых функций, таких как национальный стандартный протокол GB, протокол RTMP и облачный протокол одним щелчком мыши.

3. Основные моменты плана

1. Технология распознавания видео AI

В ответ на потребности умного строительства кампуса TSINGSEE базируется на облачной платформе, интеллектуальном оборудовании AI Edge, сетевых камерах наблюдения и т. д. и может использовать различные алгоритмы глубокого обучения AI для проведения анализа видеоизображений наблюдения кампуса в режиме реального времени. (например, распознавание лиц, обнаружение лиц, вторжение в зону, пребывание людей, драки, падения, скопление людей, курение, лазание и т. д.), он может осуществлять интеллектуальное визуальное управление несколькими сценами на территории кампуса.

1) Контроль доступа по лицу: разверните контроль доступа по лицу на входе и выходе из кампуса. Когда студенты и преподаватели входят и выходят, он автоматически собирает и сравнивает идентификационную информацию человека, обеспечивает быстрое обнаружение и бессенсорное распознавание. Школьные ворота могут свободно входить и выходить в большом количестве, не ожидая очереди. Повысьте эффективность безопасного прохода для учащихся и учителей.

2) Контроль присутствия: установите машину контроля присутствия у входа в класс и реализуйте функцию присутствия учащихся посредством распознавания лиц.

3) Безопасность кампуса: алгоритмы искусственного интеллекта могут идентифицировать, рассчитывать и анализировать поведение учащихся в режиме реального времени, например, падения, опасные движения, драки и т. д. во время занятий спортом и перемен. Оборудование будет анализировать данные мониторинга и отправлять их. автоматические оповещения в режиме реального времени передаются в школу для оперативной обработки, что позволяет повысить скорость реагирования и обеспечить безопасность учащихся. Осуществляя контроль безопасности в опасных зонах, таких как крыши, колодцы и помещения под высоким напряжением, когда алгоритм ИИ распознает, что учащиеся приближаются к опасным зонам, он незамедлительно предупреждает и отправляет сообщения школьным администраторам, что поможет Школа быстро вмешается и справится с ситуацией.