分类： 行业解决方案

在当前水利防汛工作中，堤防巡检是保障水利工程安全运行的重要环节。但随着水利工程规模的扩大，传统人工巡检方式正面临诸多挑战。本文将深入解析智慧水利堤防巡检智能化解决方案如何通过AI视频分析技术提升防汛效率。

传统堤防巡检面临的三大痛点

• 巡检盲区大：人工巡视频次有限，难以24小时全天候覆盖

• 响应速度慢：发现问题后依靠人工上报，应急响应滞后

• 数据分析难：依靠纸质记录，难以形成有效的数据积累和分析

AI赋能的智能巡检解决方案

通过部署基于深度学习的AI视频分析系统，可实现：

• 全天候自动化监测：7×24小时不间断视频巡查

• 智能隐患识别：精准检测管涌、裂缝、塌陷等12类典型隐患

• 多端实时预警：发现异常立即触发声光报警并推送至管理人员

典型应用场景深度解析

场景1：重点堤段实时监控

部署智能监控设备，对险工险段进行重点布控，发现渗水等隐患立即预警。

场景2：汛期应急监测

在强降雨等极端天气下，自动调取周边监控资源，形成立体监测网络。

场景3：日常巡防管理

自动生成巡检报告，记录隐患处理全流程，形成可追溯的管理闭环。

倍特威视解决方案的三大优势

1. 强大的AI分析能力

• 自研深度学习算法，隐患识别准确率达行业领先水平
• 支持多种视频输入源，兼容主流监控设备

2. 灵活的系统部署

• 支持云端和本地化部署
• 模块化设计，可根据需求灵活配置功能

3. 便捷的运维管理

• 可视化操作界面，降低使用门槛
• 远程诊断和维护，减少现场工作量

创造显著业务价值

某试点项目数据显示，采用智慧巡检系统后：

√ 巡检效率提升3倍以上

√ 隐患发现及时率提高80%

√ 整体运维成本降低35%

在防洪防汛工作日益重要的今天，智慧水利堤防巡检智能化解决方案正在重塑传统巡防模式。倍特威视凭借领先的AI视频分析技术和丰富的行业经验，为水利工程安全保驾护航。

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港口环保监测的行业痛点

现代化港口作为国际贸易的重要枢纽，面临着日益严格的环保监管要求。传统人工监测方式存在诸多痛点：

• 监测效率低下：人工巡检无法实现24小时全方位监控，存在监测盲区
• 数据滞后性：常规传感器采集的环境数据往往存在延迟，难以及时预警
• 违规取证困难：对于偷排漏排等违规行为缺乏有效证据采集手段
• 多系统孤岛：空气质量、水质、噪声等监测系统各自独立，难形成统一管理

这些问题严重制约着港口环保治理的效率和效果。

AI智能监测技术解决方案

基于深度学习与计算机视觉技术，我们推出环保港口环境智能监测系统，实现从被动响应到主动预防的转变：

核心技术架构：

• 多光谱视频分析技术，实现烟雾、粉尘、溢油等污染物的智能识别
• 边缘计算节点，支持本地实时处理与分析，降低网络带宽需求
• 大数据平台整合环境传感器数据，构建多维度的环境质量评价体系

业务价值：

✓ 环境违规事件识别准确率达95%以上

✓ 污染事件响应时间缩短至10分钟以内

✓ 减少70%以上人工巡查工作量

✓ 生成符合环保部门要求的完整证据链

典型应用场景

1. 码头作业区粉尘智能监控

通过AI视频分析技术，实时监测散货装卸过程中的粉尘扩散情况，自动触发喷淋降尘系统，有效控制PM2.5/PM10浓度。

2. 水域油污实时监测

利用热成像与可见光双光谱摄像机，7×24小时监测港区水域，智能识别油污漂移轨迹，及时启动应急处理预案。

3. 危化品仓储环境监测

集成温湿度、气体浓度等传感器数据与视频监控，建立危化品存储区域的环境安全预警机制。

4. 噪声污染智能管控

通过声学摄像机定位噪声源，自动识别超时段、超分贝作业行为，助力绿色港口建设。

系统核心优势

• 开放兼容的架构设计

支持对接现有港口管理系统、环保监测平台，避免重复建设投资。提供标准化API接口，实现数据无缝流转。

• 灵活的部署方案

既有云端集中管理版本，也支持本地化部署模式，满足不同规模港口的个性化需求。

• 可扩展的智能分析

算法库持续更新，可根据实际业务需求开发定制化分析模型，如特定污染物识别、异常行为检测等。

• 可靠的安全保障

采用端到端加密技术，确保视频数据安全传输与存储，符合等保2.0相关要求。

助力港口可持续发展

环保港口环境智能监测系统不仅满足监管部门的要求，更为港口运营方创造多重价值：降低环保违规风险、优化资源配置、提升管理效率。其数据分析能力还能为港口环保改造提供科学依据，推动绿色港口建设进程。

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行业痛点：人员行为管理成GMP合规关键短板

在严格遵循GMP规范的化工/医药生物制药洁净区环境中，人员行为管控一直是质量管理的薄弱环节：

• 人为差错风险：据统计，洁净区污染事件中68%与人员不当操作直接相关
• 监管追溯困难：传统人工监控无法实现全过程可追溯的行为审计
• 培训效果滞后：缺乏客观数据支撑的行为分析使改进措施针对性不足
• 合规成本攀升：现场QA人员配置需求持续增加，人力成本居高不下

技术解决方案：AI视频分析重构洁净区行为管理范式

倍特威视基于深度学习的洁净区人员行为分析系统，通过三大技术创新实现管理升级：

• 智能识别引擎：采用YOLOv7改进算法，对17类典型违规行为（如未规范更衣、裸手操作等）实现98.6%识别准确率
• 多模态数据融合：整合视频流、门禁日志、环境传感器数据，建立人员-行为-环境关联分析模型
• 实时预警机制：通过边缘计算设备实现200ms级延迟的违规行为即时预警

> 典型业务价值体现：

> – 降低人为偏差导致的批次异常37%

> – 减少现场QA巡检工时45%

> – 缩短新员工行为规范适应周期60%

典型应用场景解析

1. 更衣程序合规监控

• 自动检测更衣间分段操作规范性
• 实时提示未按顺序佩戴防护用品
• 生成个人更衣达标率趋势分析报表

2. 核心工序操作审计

• 关键设备操作姿势标准化评估
• 物料传递窗口使用规范监测
• 高风险操作双人复核验证

3. 无菌区行为管理

• 动态监测人员移动速度与路径
• 禁止动作（如快速转身、大幅挥手）识别
• 微粒产生热点区域人员密度控制

系统核心特性

倍特威视解决方案具备显著的技术优势：

• 柔性部署架构：支持从单点摄像机到全厂区分析的平滑扩展
• 深度GMP融合：预置21 CFR Part 11合规功能模块
• 多系统对接：标准API接口实现与MES/QMS等系统数据互通
• 自适应学习：持续优化的算法模型应对新型违规模式

价值闭环：从数据洞察到质量提升

该解决方案创造的四维管理价值：

1. 预防性质量控制：提前阻断90%以上可预防的人为差错

2. 数字化证据链：自动生成符合GMP要求的电子化行为记录

3. 精准绩效管理：基于大数据的个人行为合规画像

4. 持续改进闭环：通过历史数据分析优化SOP执行策略

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电网安全新挑战：传统防外破手段的局限性

随着城市建设的快速发展，电网设施面临的线下施工破坏风险日益增加。传统的人工巡检方式存在诸多痛点：

• 依赖人工巡视效率低下，无法实现24小时全天候监控
• 异常事件响应滞后，往往发现时损害已造成
• 缺乏智能分析能力，难以预判潜在风险
• 无法与现有监控系统深度集成，形成管理孤岛

智能突破：AI视频分析技术赋能防外破预警

倍特威视推出的电网设施输电通道防外破AI预警系统，依托深度学习算法和计算机视觉技术，实现以下核心能力：

• 实时监测500米范围内的施工活动
• 自动识别挖掘机、吊车等18种工程机械
• 支持烟/火/异物等20+风险要素检测
• 准确定位入侵目标经纬度坐标
• 支持声光报警与平台联动

典型应用场景

场景一：重点线路防护

在城市核心区、高速沿线等重点线路部署后：

• 可对线下施工形成有效震慑
• 减少60%以上的人为破坏事故
• 平均缩短应急响应时间75%

场景二：交叉跨越监测

针对公路/铁路/管线交叉区域：

• 自动识别超高车辆通行
• 预警管线交叉施工风险
• 避免设备挂碰事故

倍特威视系统优势

• 高精度检测：采用YOLOv5改进算法，检测准确率达98%
• 快速部署：支持利旧改造，2小时完成单点部署
• 开放架构：提供标准API，无缝对接SCADA等业务系统
• 多云协同：支持省-市-站三级联网管理

防外破管理转型升级

该系统已在多个省份实现规模化应用，帮助用户：

• 建立”技防+人防”双重保障体系
• 实现从被动处置到主动预防的转变
• 降低运维成本30%以上
• 运维效率提升5-8倍

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传统焊轨作业监控面临的行业痛点

在铁路基础设施建设工程中，焊轨作业是关键施工环节，其质量直接影响列车运行安全。然而当前行业内普遍面临着诸多监控难题：

• 人工巡检效率低下：传统人工巡检难以覆盖大规模施工现场，容易出现漏检情况
• 工艺标准难统一：不同焊工操作水平参差不齐，导致焊接质量不稳定
• 夜间施工管理难：黑暗环境下的违规操作难以及时发现
• 数据追溯不完整：缺乏完整的焊接过程记录，无法有效开展质量追溯

AI视频智能监控解决方案的技术突破

倍特威视推出的铁路焊轨作业智能监控系统，通过AI视频分析技术实现了对焊轨作业的24小时不间断监控：

1. 实时工艺合规检测：基于深度学习算法，自动识别工人是否正确穿戴防护装备、是否按标准流程操作

2. 焊接质量智能预警：通过红外热成像技术监测焊接温度曲线异常，及时预警不合格焊接

3. 环境条件监控：自动检测雨雪大风等不利环境因素，为焊接工艺调整提供实时依据

4. 电子记录存档：全过程视频记录自动分类存储，建立可追溯的数字档案

四大典型应用场景

1. 长轨条焊接现场监控

对于无缝线路建设中的长轨焊接，系统可同时监控多个焊点，确保每处焊接工艺的一致性。

2. 夜间焊轨施工管理

配备红外夜视功能，自动识别夜间施工中的违规操作，保障夜间作业安全。

3. 焊轨营地质量管控

对存轨基地的轨道焊接维修工作进行全面监控，避免因维稳不当导致的轨道变形问题。

4. 应急抢险焊轨作业

在突发情况下的应急焊接现场，提供远程技术支持与过程记录，确保抢险质量。

系统特色优势

强大的兼容性：支持与现有铁路综合视频监控平台无缝对接，无需重复建设

灵活部署：可采用固定式和移动式设备组合方案，适应不同施工环境

高可靠性：工业级防护设计，适应-30℃至70℃的严苛环境

智能分析：内置20+种焊接质量分析模型，识别准确率达95%以上

为铁路建设带来的核心价值

智能焊轨作业监控系统不仅能提升焊接质量合格率20%以上，还能实现：

• 降低30%以上的质量返工成本
• 施工过程可追溯，责任划分清晰明确
• 减少50%以上的现场质检人力投入
• 建立标准化的焊轨施工数据库

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餐饮行业后厨管理的数字化转型挑战

在商业零售餐饮连锁行业，后厨监管一直面临着多重挑战。传统的人工监管模式不仅效率低下，还容易出现监管漏洞和人为失误，给食品安全和企业管理带来风险。现代化连锁餐饮企业正面临以下关键痛点：

• 卫生监管难度大：操作流程不规范、卫生死角难以全覆盖
• 成本管控薄弱：食材浪费、人员效率问题无法及时掌握
• 标准化执行难：多家门店统一标准执行力度不一
• 安全隐患预警滞后：设备故障、危险操作难以及时发现

AI视频分析技术重塑后厨管理新模式

商业零售餐饮连锁店后厨AI监管系统，通过先进的计算机视觉算法和深度学习技术，实现了后厨管理的全面智能化转型。该系统能够：

• 7×24小时不间断监控关键作业区域
• 自动识别违规操作和卫生隐患
• 实时预警异常情况和潜在风险
• 生成可视化数据报表辅助决策

典型应用场景解析

场景一：食品加工全程智能监管

AI视频分析系统可自动识别操作人员是否按照规范流程进行食品处理，包括：

• 佩戴标准防护装备检测
• 食材存储温度异常预警
• 交叉污染风险识别

场景二：人员行为合规监测

• 离岗超时提醒
• 非授权区域闯入预警
• 吸烟、玩手机等违规行为识别

场景三：设备状态智能监控

• 关键设备异常运行检测
• 灶台火源离人警告
• 设备故障早期预警

系统优势与集成能力

商业零售餐饮连锁店后厨AI监管解决方案具有显著技术优势：

• 高准确率：基于百万级样本训练的算法模型，准确率达95%以上
• 强兼容性：支持对接主流监控设备和云平台
• 安全可靠：数据加密传输，多副本存储保障信息安全
• 快速部署：模块化设计支持3天内完成系统上线

价值驱动：从成本控制到品牌提升

这套AI视频监管系统为客户创造的商业价值体现为三个层面：

1. 经营管理层面

• 食材浪费减少30%以上
• 人工监管成本降低50%+
• 问题处理响应速度提升80%

2. 品牌建设层面

• 显著提升食品安全水平
• 形成标准化执行体系
• 增强消费者信任感

3. 战略发展层面

• 为规模扩张奠定管理基础
• 积累数字化管理经验
• 形成竞争优势壁垒

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当前行人交通管理的核心痛点

在现代化城市交通管理中，行人闯红灯行为一直是困扰交通安全的重要问题。传统管理模式面临三大挑战：

• 取证难：人工抓拍效率低下，难以实现全天候监控
• 识别率低：复杂环境下的行人误判率高
• 响应滞后：违法证据收集与处理的时效性不足

这些问题导致行人交通违法治理效果不佳，严重影响了路口通行秩序和行人安全。

AI驱动的智慧闯红灯抓拍解决方案

基于计算机视觉和深度学习技术，倍特威视智慧交通行人闯红灯抓拍系统提供了完整的技术方案：

核心技术架构

• 采用YOLOv5+DeepSort算法框架
• 支持4K超高清视频流处理
• 多目标跟踪准确率达98%以上
• 毫秒级实时响应能力

核心业务价值

1. 违法行为自动取证：完整记录闯红灯过程，生成可追溯的违法证据链

2. 人脸特征精准提取：即使在拥挤场景也能实现个体识别

3. 数据智能分析：自动生成违法统计报告，为交通管理提供决策支持

典型应用场景解析

城市主干道交叉口管理

解决早晚高峰行人集中通行时的违法行为监测难题，系统可同时处理50+行人目标的识别跟踪。

校园周边交通安全防护

针对学生群体特征优化识别算法，有效降低误报率，保障学生通行安全。

商业区人车混行治理

通过智能视频分析技术，在复杂光照条件下仍能保持90%以上的识别准确率。

系统集成与兼容性优势

倍特威视解决方案具备高度灵活性和扩展性：

• 标准协议接入：支持GB/T28181、ONVIF等标准协议
• 多平台兼容：可与公安交管平台无缝对接
• 弹性扩容：按需部署从单点到网格化监控方案
• 云端协同：支持边缘计算+云端存储的混合架构

专业技术团队提供从方案设计到部署上线的全流程服务，确保系统快速落地见效。

创造智慧交通新价值

这套智慧闯红灯抓拍系统不仅改变了传统交通管理模式，更代表着城市治理智能化的前进方向。通过持续优化算法模型和硬件性能，系统持续保持行业领先的技术水准。

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城市垃圾分类监管的数字化挑战

在当前城市管理数字化转型进程中，垃圾分类智能化监管正面临三大核心痛点：

• 人工监管效率低：传统人力巡查方式覆盖率有限，难以实现24小时全方位监管
• 违规取证困难：居民随意丢弃垃圾行为难以实时取证和追溯
• 数据分析滞后：垃圾分类数据采集不全面，缺乏智能分析支撑决策

这些问题直接影响了城市垃圾分类工作的推进效果和管理效率。AI智能监控技术的引入，为解决这些痛点提供了全新的技术路径。

AI视频分析技术驱动智能监管升级

倍特威视智慧城管垃圾分类智能监管系统采用领先的AI视频分析技术，通过智能算法实现垃圾分类全流程监管：

核心技术优势

• 采用深度学习算法，识别准确率达到行业先进水平
• 支持多种垃圾分类标准识别，适配不同城市的管理要求
• 具备行为分析能力，可智能判断投放违规行为
• 实现7×24小时不间断监管，大幅提升管理效率

业务价值体现

• 违规投放行为识别率提升80%以上
• 监管人力成本降低约60%
• 数据采集全面性提高至95%以上
• 管理响应速度提升至分钟级

智慧监管典型应用场景

1. 垃圾分类投放点智能监控

通过部署智能监控设备，实现：

• 实时监测投放点卫生状况
• 自动识别混投、乱投等违规行为
• 智能提醒引导居民正确分类
• 违规证据自动留存取证

2. 垃圾转运站智能管理

应用场景包括：

• 转运车辆识别与调度优化
• 垃圾量智能统计与异常预警
• 转运过程全程可追溯
• 场地环境自动监测

3. 分类收运全流程监管

构建完整监管链条：

• 收运路线智能规划
• 收运过程可视化监控
• 分类质量抽样检测
• 收运数据自动统计

系统集成与兼容优势

倍特威视解决方案具备突出的系统兼容性和易集成特性：

• 采用标准化接口协议，支持与现有城管平台无缝对接
• 提供开放API，便于二次开发和功能扩展
• 支持多品牌硬件设备接入，保护既有投资
• 采用模块化设计，可按需部署功能组件

系统架构设计充分考虑不同规模城市的实际需求和预算，确保从区县到一线城市都能找到合适的部署方案。

提升城市管理效能的智能之选

倍特威视智慧城管垃圾分类智能监管系统通过技术创新实现了：

✓ 监管模式从”人防”向”技防”转变

✓ 管理效率从”事后处置”向”事前预防”升级

✓ 数据分析从”经验判断”向”数据驱动”跨越

✓ 执法取证从”模糊不清”向”精准可靠”提升

该系统已在多个城市项目中验证了其技术可靠性和应用价值，帮助城市管理者显著提升垃圾分类工作的实际效果。

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工业安全生产的防隐患痛点

在制造业、化工、建筑等高风险工业场景中，安全鞋作为基础个人防护装备（PPE）起到了关键保护作用。然而传统监管方式面临三大核心问题：

• 人工检查疏漏：安检人员疲劳或疏忽导致未穿戴安全鞋的工人进入危险区域
• 响应滞后：事发后调取录像追溯，无法实现事前预警
• 成本负担：需要7×24小时安排专职人员监控大量视频画面

AI视频分析赋能安全鞋智能识别

深耕工业视觉检测领域的技术解决方案，通过深度学习算法打造的安全鞋穿戴识别系统，实现了技术突破：

• 高精度检测：基于YOLO v7改进的专用算法，对劳保鞋特征标识识别准确率达98%+
• 实时预警：200ms内完成从视频采集到违规告警的全流程处理
• 多设备适配：支持与现有监控系统无缝对接，保护客户硬件投资

典型工业场景应用方案

1. 高危作业区域准入管控

在化工厂防爆区、电力设施维护区等关键位置部署识别摄像头，系统自动阻拦未达防护标准的作业人员，从源头切断安全隐患。

2. 施工场所动态巡检

通过移动式智能终端，项目安全员可实时获取全场安全鞋穿戴情况热力图，精准定位需重点检查区域。

3. 岗前安检流程优化

替代传统人工检查点，在员工通道设置非接触式识别终端，通行效率提升3倍的同时确保100%检测覆盖率。

系统核心优势

该系统采用模块化设计，具备三大差异化价值：

• 灵活部署：支持云端/本地化部署，可根据现场网络条件选择最优方案
• 多重验证：结合RFID工牌识别，建立”人员-装备”双重绑定机制
• 数据追踪：自动生成穿戴合格率报表，为安全管理改进提供数据支撑

创造可量化的安全价值

某重型机械制造厂上线系统三个月后，足部工伤事故率下降62%，安全巡检人力成本节省40%。系统通过ISO 13849功能安全认证，满足SIL2等级要求。

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电力行业安全管理痛点

电力能源行业的作业安全直接影响企业生产效率和社会稳定。一线工作人员的安全着装规范是保障人身安全的第一道防线，但传统监管模式存在显著局限性：

• 人工巡检覆盖范围有限，无法实现7×24小时全天候监控
• 现场作业环境复杂多变，肉眼识别易产生疏漏
• 违章取证难，事后追查效率低下
• 跨区域作业场所缺乏统一监管标准

智能安全着装检测系统核心价值

基于AI视频分析的电力工作人员安全着装检测系统，采用深度学习技术实现实时智能检测：

✓ 20+种安全装备识别：精准检测安全帽、绝缘手套、防护服等PPE装备佩戴情况

✓ 98%以上识别准确率：通过百万级电力行业数据训练的专用算法

✓ 毫秒级响应速度：支持4K高清视频流实时分析

✓ 多维度预警机制：本地声光警报+平台弹窗+移动端推送

典型应用场景

变电站智能巡检

• 自动识别进出站人员安全装备佩戴情况
• 未达标人员触发门禁联动机制
• 建立电子化巡检记录档案

输电线维护作业

• 移动端实时监控野外作业人员着装
• 恶劣天气条件下的智能监测
• GPS定位与安全状态关联分析

配电房值班监控

• 24小时无人值守智能检测
• 多班组交接时的合规检查
• 历史违规行为统计分析

系统集成优势

• 标准API接口：支持与现有电力生产管理系统无缝对接

• 硬件兼容性强：适配主流监控设备及国产化平台

• 弹性部署方案：支持云端SaaS服务与本地化部署

• 模块化架构：可扩展消防器材检测等增值功能

为电力安全加装智能防火墙

智能着装检测系统不仅提升企业本质安全水平，更为管理者提供：

• 可视化安全数据驾驶舱
• 可追溯的完整证据链
• 体系化的安全评估报告
• 持续优化的管理决策依据

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