在公共安全事件频发与安防需求升级的双重驱动下，传统监控系统正面临着”看得见但看不懂”的核心痛点。倍特威视基于深度学习的智能视频分析系统，通过多维度行为识别与实时风险预警，为各行业构建起全天候、全场景的主动式安防屏障。
在核心技术层面，系统搭载自主研发的SUA算法引擎，支持对人员轨迹、异常动作、物品遗留等20余类行为特征的毫秒级识别。通过融合时空信息建模技术，可准确区分正常通行与徘徊滞留，识别准确率较传统算法提升62%。当检测到暴力行为、区域入侵等预设风险时，系统能够在0.8秒内完成报警信息推送，大幅缩短应急响应时间。
该系统采用模块化架构设计，既支持对接既有监控设备实现智能化改造，也可部署于全新建设的安防体系。在交通枢纽场景中，系统通过客流密度监测自动触发分流预案；在工业场景下，精准识别未佩戴安全装备的违规操作；在商业场所，则能有效监控货架异常状态与顾客突发状况。这种跨场景适应能力已助力2000+项目实现安防效能跃升。
值得强调的是，倍特威视的解决方案并非简单的事件记录工具，而是构建了”感知-分析-决策”的完整闭环。系统搭载的智能学习模块可根据不同场景持续优化识别模型，在养老机构准确识别老人跌倒姿态，在仓储场景自动标记货物位移轨迹，在社区场景智能区分快递员与可疑人员，真正实现安防系统的场景化深度赋能。
为保障用户隐私与数据安全，所有分析过程均在边缘端完成，视频流数据经脱敏处理后仅保留结构化分析结果。通过分布式架构设计，单个节点故障不会影响整体系统运行，确保安防体系7×24小时稳定运转。