铁路货运场站作为物流枢纽核心节点，每天承担着大量货物中转任务。在实际业务中，我们常见三大痛点：夜间装卸作业时人员越界行为频发却难追溯；货物堆放违规侵占轨道空间；老旧监控设备产生的海量录像无法有效利用。
核心方案：基于BVS-AI视频分析服务器的立体防护体系
倍特威视采用大小模型结合架构，通过前端轻量化算法+后端深度分析，实现以下技术闭环：
1. 周界防护：基于YOLOv7改进的闯入检测模型，在雨雾天气下误报率低于0.2次/天
2. 货物堆垛监测：采用3D点云重建技术，实时计算货物与铁轨的安全距离
3. 设备利旧：支持接入海康/大华等主流品牌IPC，通过RTSP协议实现存量设备赋能
在武汉某编组站项目中，我们部署了12台边缘分析设备，实现：
- 违规堆放识别响应时间<800ms
- 夜间红外补光条件下人员检测准确率达98.7%
- 与既有的FAS系统实现告警联动
场景化能力矩阵
针对铁路货运特殊环境，方案包含以下核心功能：
- 装卸作业监管：智能识别吊装设备操作员资质证件
- 危化品区域管控：动态监测危险品集装箱的堆放温度与间距
- 轨道异物检测：采用频域特征分析算法，区分真实障碍物与光影干扰
- 列车车号识别：集成OCR模块自动核验车厢编号
交付优势
我们理解集成商的实际需求：
1. 提供标准化Docker容器部署包，支持麒麟/统信国产系统
2. 开放RESTful API接口文档，可快速对接客户现有平台
3. 典型项目交付周期控制在7个工作日内
4. 提供算法沙盘工具，支持客户自主调整检测阈值
行业验证
作为国家高新技术企业，倍特威视已服务：
- 23个铁路局级货运站点
- 8个国际陆港集装箱中转站
- 累计部署分析点位超1500路
特别在哈尔滨铁路局项目中，我们通过国产算力方案替代原有GPU服务器，使硬件采购成本降低42%。
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