AI算法具备自动学习功能,允许存在第三方算法,根据特定场景自动获取丰富的训练数据,通过这些特定场景的训练数据,提升场景的识别能力。针对不同场景分别建模,使用这些不同的模型来进行并行处理,提升监测的效率和准确率。支持对人物行为的识别,对于需要一段时间才能判断具体行为的场景,可采用记忆单元来进行多幅画面的叠加判断分析,从而对单幅画面无法识别的行为进行识别;数据库设计,采用分库分表的思想,按照业务将数据库进行垂直切分,降低业务的耦合度;根据业务数据量的增长,可针对数据库进行水平扩展,避免因为单个业务表的数据过大,导致数据处理的性能降低,从而提高数据处理的效率。并支持数据库的读写分离,有效提高数据处理速度。从底层到顶层网络和部件进行可视化监视,包含拓扑图、 报表信息。及时发现一场设备,便于快速维护排除故障。贵州安防电气人员管理管理制度
AI智能分析具备先进性与可靠性原则—在满足系统的高可靠性要求基础上,充分考虑网络架构、传输网络、计算机信息处理技术的飞速发展的实际,在系统设计时采用主流技术,以适应未来发展的需求,保证技术的先进性。除此之外,还具备兼容性与可扩展性原则—从项目的整个管理和发展的角度,坚持开放性原则,在设计、开发和施工过程中充分考虑系统的兼容性和可扩展性。随着厂区的相关业务的需求、外部环境发生变化时,应用系统的模块化设计手段,使得系统能够持续、可滚动地发展下去。贵州安防电气人员管理管理制度对接TMS系统:实现车辆信息互通,位置信息互通等。
AI智能算法系统由视频数据采集、汇集、转换、整合、分析、结构化处理构成,其中视频数据采集由为系统应用底层,对应用场景数据进行原始化提取。汇集、转换及整合为系统自动对原始视频数据的初步处理过程,包含原始图像信息额标注、交互可视化训练、深度自动学习。而分析和结构化处理为算法中心分析层,利用各类算法对图像信息进行深度处理,形成各个功能子模块,完成对视频数据的结论性处理,输出能够可视化呈现的数据。其中包含人员的日常管理、工厂PPE穿戴识别、违规行为识别及综合管理。
智能分析功能介绍:人员安全—工厂内员工现场未佩戴安全帽,由于贪图方便和个人疏忽等原因,未按照要求佩戴安全帽。可用方案—通过实时摄像头捕捉画面,对未佩戴安全帽进行识别,并推送至前端界面并同时推送给管理人员;现场区域入侵—部分区域不允许人员随意进出。可用方案—通过实时摄像头捕捉画面,对于异常入侵进行识别,并推送至前端界面并同时推送给管理人员;厂房内吸烟—由于个人习惯以及贪图方便省事而不去指定吸烟点吸烟。可用方案—通过实时摄像头捕捉画面,对吸烟情况进行识别,并推送至前端界面并同时推送给管理人员。同步网络采用mesh自组网技术, 可以无限进行拓展,对于基站 密度高且大量布置的场合,系 统拥有很好的扩展性。
按照工厂制定的违章险情分类的管理要求,根据安全监控到的违章险情行为状态和反复发生的频次,自动分类为一般违章、严重违章和反复违章。根据熔炼厂管理要求,设定为将一般违章前后时段影像推送给属地管理部门和直线管理部门。将严重违章和反复违章前后时段影像推送给属地管理部门、直线管理部门和主管(分管)领导。在推送违章或险情影像时限上可设定为实时推送、延时推送以及越级推送。在升级管理期间将一般违章越级推送给直线部门或主管(分管)领导,此类功能由维护人员权限进行人机界面调整。UWB优势保证了复杂环境定位的稳 定性,同时整合ZigBee技术的物联 网数传网络,提供了物联网设 备的接入能力。贵州安防电气人员管理管理制度
当设备发生报警时,在地图对应设备上显示报警信息, 同时派发工单,工单详细记录处理信息,形成闭环管理。贵州安防电气人员管理管理制度
数据库管理系统—目前市场上可用作服务器数据库的产品,主要有MySQL、Oracle,SqlServer,DB2等,我们从服务器体系结构、服务器处理技术、并行处理能力、网络透明性、可移植性、市场占有率、技术支持等技术因素,以及使用性价比等综合考虑,建议采用MySQL数据库,基本数据及违规数据存储主要在云服务器,算法服务器不做结构化数据存储。本系统可以运行在普通的局域网LAN或广域网WAN上。所有具备局域网条件的单位都可通过局域网进入,其它单位可通过拨号等方式进入。业主应建立起企业内部的局域网络,以满足大型应用软件的应用需求。贵州安防电气人员管理管理制度
上海瞻越智能科技有限公司致力于安全、防护,是一家服务型公司。公司业务分为安防系统,智能分析,人员定位,智能化等,目前不断进行创新和服务改进,为客户提供良好的产品和服务。公司将不断增强企业重点竞争力,努力学习行业知识,遵守行业规范,植根于安全、防护行业的发展。上海瞻越智能科技秉承“客户为尊、服务为荣、创意为先、技术为实”的经营理念,全力打造公司的重点竞争力。