客运站安防的三大核心痛点
在长途汽车客运站干了15年安防，我最常听到甲方的抱怨集中在三点：高峰期客流统计误差超30%、夜间可疑行为识别率不足50%、老旧设备改造周期长达两周。上周某省会客运站的安保主任还吐槽：”你们AI系统要是再误报消防通道占压，我就要被领导骂死了”。
倍特威视的闭环解决方案
我们采用BVS-AI视频分析服务器搭建三级预警体系。前端部署200万像素星光级摄像机，通过大小模型结合架构实现：
- 大模型负责客流热力图生成（精度±3%）
- 小模型专注20类异常行为检测（响应速度<800ms）
在武汉傅家坡客运站的项目中，通过算法沙盘技术将吸烟检测误报率从17%压到2.3%。关键是支持利旧改造，原有模拟摄像机加装我们的边缘计算盒子就能升级智能分析。
四大核心应用场景
1. 客流密度监测：实时统计候车厅、检票口等区域的滞留人数，超过阈值自动触发分流预案。杭州东站应用后，春运期间拥堵投诉下降42%
2. 危险物品识别：基于双光谱分析的包裹检测系统，可识别汽油罐、管制刀具等违禁品，检出率92.6%
3. 特殊行为预警：对翻越护栏、长时间滞留等17类行为实时预警，并与广播系统联动
4. 设备健康管理：智能诊断摄像机离线、遮挡等故障，运维响应时间缩短至15分钟
交付能力与技术服务
我们提供标准化API接口，支持与客运管理系统、消防系统等第三方平台对接。典型交付案例：
- 某中部省会客运站：78路视频改造，从部署到验收仅用9个工作日
- 系统支持国产化硬件平台，已适配华为Atlas、寒武纪等国产算力芯片
- 提供SDK开发包，可定制区域入侵规则、报警阈值等50余项参数
为什么选择倍特威视
国家高新技术企业背书，在交通枢纽领域有37个成功案例。关键技术优势：
- 自研的BVS-AI安全助手实现算法热加载，无需停机升级
- 支持ONNX/TensorRT双推理框架，适配各种国产化环境
- 提供7×24小时远程诊断服务，年平均响应时间23分钟
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