分类： 行业解决方案

城市交通管理的智能化转型挑战

随着城市化进程持续加速，现代交通系统面临前所未有的压力：

• 事件响应滞后：传统人工监控难以及时发现交通事故、拥堵源头
• 资源分配低效：缺乏精准数据分析导致应急资源调度不科学
• 管理成本攀升：7×24小时人工值守模式消耗大量人力成本
• 信息孤岛现象：各系统数据割裂，难以形成协同管理机制

这些问题暴露出现有交通监管体系的明显短板，亟需智能化升级方案。

AI驱动的智慧交通检测解决方案

我们的智慧交通事件检测系统深度融合计算机视觉与深度学习技术，构建了三层智能分析架构：

核心技术架构

1. 前端感知层：

• 支持200万至800万像素多类型摄像头接入
• 内置智能编码技术，带宽占用降低40%

2. AI分析层：

• 搭载自研BEETECH算法引擎
• 事件检测准确率达行业先进水平
• 支持20+种交通事件实时识别

3. 平台应用层：

• 分布式架构支持千路视频并发分析
• 提供标准化API接口，便于系统集成

关键业务价值

• 将事件发现时间从分钟级缩短至秒级
• 降低交通管理费用30%以上
• 提升道路通行效率15-20%

典型应用场景解析

城市道路智能监控

• 自动识别违章停车、逆行、占道施工等违法行为
• 实时监测交通流量，生成拥堵预警
• 统计车流数据，为信号灯配时优化提供依据

高速公路事件管理

• 秒级发现事故车辆、抛洒物、行人闯入
• 自动跟踪异常停车行为持续时长
• 联动情报板发布实时警示信息

交通枢纽秩序维护

• 监测客流密度，预防踩踏风险
• 识别非法营运车辆及可疑人员
• 保障应急通道畅通无阻

系统核心竞争优势

开放兼容特性

• 支持ONVIF、GB/T28181等标准协议
• 可对接主流视频管理平台
• 提供SDK开发包，支持二次开发

弹性扩展能力

• 从单路口到城市级规模灵活部署
• 模块化设计，功能按需配置
• 云端协同架构，计算资源动态分配

持续进化优势

• 算法模型每月迭代更新
• 支持新增事件类型的快速训练
• 提供远程诊断与维护服务

构建智慧交通新生态

我们的解决方案通过将AI视频分析深度嵌入交通管理体系，实现了三大价值提升：

1. 管理效能升级：变被动响应为主动预防

2. 决策依据完善：基于数据驱动的科学决策

3. 服务体验优化：提升公众出行满意度

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在全球化旅游和贸易日益频繁的今天，港口码头和邮轮母港面临巨大的客流管理压力。如何准确掌握客流动态、优化资源配置、确保安全运营，成为行业亟需解决的核心问题。

行业痛点一针见血

客流监控不力可能导致：

• 滞留拥堵：高峰期无法提前预警，造成码头区域拥堵

• 安全隐患：人员密度超标却难以及时发现

• 效率低下：资源调配与实际情况脱节

• 数据缺失：缺乏准确的客流统计与分析

技术创新重塑管理方式

港口码头邮轮母港客流监控解决方案采用业界领先的AI视频智能分析技术，实现7×24小时无间断客流监测：

1. 智能识别：基于深度学习的人体识别算法，准确率高达95%

2. 实时统计：实现人数实时统计，支持自定义区域设置

3. 密度预警：自动触发阈值告警，联动广播提示

4. 轨迹分析：掌握人员流向，优化动线设计

5. 数据可视化：直观呈现多

港口渔船管理面临的三大核心痛点

现代港口码头渔港在为渔业和贸易提供便利的同时，也面临着诸多管理挑战：

• 船只监控困难：传统的目视监管效率低下，难以实时追踪数百艘渔船的动态位置
• 夜间盲区问题：暗光环境下常规监控系统性能大幅下降，无法有效识别船只异常行为
• 违规行为溯源难：偷渔偷捕、私自改航等违法行为发生后缺乏有效的视频取证手段
• 调度效率低下：依赖人工协调和无线电通讯，难以实现精确的渔船出入港管理

智能视频分析技术在渔港管理中的应用

倍特威视推出的AI视频分析解决方案，通过深度学习算法与多传感器融合技术，为港口码头渔港管理提供全方位智能化支持：

• 全天候高清监控：采用低照度摄像机和热成像技术，确保24小时不间断工作
• 智能识别追踪：自动识别渔船编号，建立动态行为档案，异常行为实时告警
• 雷达融合系统：视觉与雷达数据智能匹配，船舶定位精度达亚

港口码头和内河港口作为重要的物流枢纽，其安全管理工作面临着诸多挑战：作业区域分散、监管难度大、违规行为识别困难、安全事故频发等问题亟待解决。传统的安防手段已无法满足现代化港口的管理需求，水域安全保障亟需智能化升级。

智慧安防系统核心技术架构

以AI视频分析为核心的智慧安防系统为港口安全管理带来了创新解决方案：

• 通过部署智能摄像头和边缘计算设备，实现全港区24小时无死角监控
• 基于深度学习的视频分析算法，可实时识别人员违规行为、设备异常状态
• 数据分析平台自动生成安全预警和运行报表，辅助管理决策

典型应用场景解析

1. 人员安全管理场景：

• 自动识别未佩戴安全装备的作业人员
• 实时监测禁区越界行为
• 预警疲劳作业等危险状态

2. 设备运行监控场景：

• 关键装卸设备状态实时监测
• 早期故障自动预警
• 预防性维护决策支持

3. 水域航道管理场景：

• 船舶违规停靠自动识别
• 航道异物检测告警
• 危化品违规操作预警

4. 消防应急响应场景：

• 早期火情自动探测
• 应急通道堵塞识别
• 事故联动处置支持

系统技术优势

• 多源数据融合技术：实现对不同品牌、型号视频设备的统一接入和管理

• 智能分析算法库：可根据不同港口的作业特点进行专项优化

• 分布式架构设计：支持超大规模监控点的低延迟处理

• 开放API接口：便于与港口现有管理系统无缝对接

• 边缘-云端协同：在保证实时性的同时实现大数据分析

为港口运营带来的核心价值

安全效益层面：

• 事故预警能力提升75%以上
• 应急响应时间缩短60%
• 违规行为发现率提高90%

管理效益层面：

• 人力巡检成本降低40%
• 安全隐患排查效率提升80%
• 安全管理工作流程标准化

经济效益层面：

• 安全事故损失减少50%以上
• 设备故障维修成本下降30%
• 保险费用支出降低空间明显

港口智慧安防建设是一项系统工程，需要兼顾技术先进性、实用性和经济性。倍特威视基于在AI视频分析领域多年的技术积累，针对港口码头的特殊工况提供定制化的解决方案。我们建议港口企业采取分阶段建设策略，优先部署核心风险区域的智能化改造，逐步实现全港区的智慧安防覆盖。

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城市部件管理面临的挑战

随着城镇化进程加快，城市管理范畴不断扩大，传统的部件巡查方式已难以满足现代城管需求。当前主要存在三大痛点：

• 人工巡查效率低下：依赖人工检查井盖、护栏等部件，工作量大且容易遗漏
• 安全隐患发现滞后：损坏的公共设施难以及时发现，影响市民安全
• 管理数据不够精准：纸质记录方式导致问题追溯困难，影响决策依据

行业亟需利用智能技术实现城市部件的全生命周期管理。

AI+GIS构建智慧城管新方案

倍特威视智慧城管城市部件管理系统采用AI视频分析+GIS地理信息技术的融合架构，为城市管理提供智能化解决方案：

核心技术组成

• 基于深度学习的部件识别算法，准确率可达98%以上
• 多源传感器数据融合技术，兼容各类物联设备
• 可视化GIS管理平台，实现部件一张图管理

业务价值体现

✓ 巡检效率提升80%

✓ 问题发现时间缩短至分钟级

✓ 实现20+类城市部件的全流程管理

典型应用场景

1. 市政设施智能监测

通过AI视频分析自动识别井盖移位、缺失等情况，结合GIS定位快速派单处理，避免安全隐患。

2. 城市家具规范管理

智能监测公交站牌、护栏等设施的完好程度和使用状态，形成数字化管理档案。

3. 市容环境动态监管

自动识别违规占道经营

守护地球生命多样性的技术挑战

在生物多样性保护和野生动物监测领域，传统的人工观察和数据采集方式面临着严峻挑战：

• 效率低下：人工巡检耗时耗力，难以实现对广泛区域的连续性监测
• 数据精度不足：人工记录易受主观影响，且夜间、复杂环境下的识别困难
• 成本高昂：专业保护人员长期驻守自然保护区的运营成本居高不下
• 应急响应慢：对濒危物种意外出现或非法盗猎行为难以及时发现和处置

AI视频分析技术的创新解决方案

针对上述行业痛点，基于深度学习的AI视频分析技术带来了革命性的解决方案。倍特威视自主研发的野生动物智能识别系统：

• 采用先进的计算机视觉算法，实现98%以上的物种识别准确率
• 支持24/7全天候自动化监测，显著提升工作效率
• 整合红外热成像技术，突破夜间和恶劣天气监测限制
• 具备智能告警功能，可实时监测异常行为并快速响应

典型应用场景解析

自然保护区智能监测

通过对部署在保护区内的监控摄像头实时分析，系统可自动识别并记录区域内野生动物种类、数量和行为轨迹，构建完整的生态数据库。

生物多样性调查评估

科研人员可利用历史视频数据快速统计区域物种丰富度指标，为生态评估和保护区规划提供科学依据。

反盗猎智能预警

系统能识别人类异常活动模式，自动触发警报并推送给管理人员，有效提高反盗猎工作的时效性。

濒危物种专项保护

针对特定的濒危物种，系统可定制专有识别模型，实现精准定位和追踪，为保护决策提供数据支持。

技术优势与系统特性

倍特威视野生动物智能识别系统在设计上充分考虑实际应用需求：

• 高效的模型训练：采用迁移学习技术，新物种识别模型可在少量样本基础上快速建立
• 灵活的部署方式：支持云端和边缘计算两种架构，适应不同网络环境和预算要求
• 多源数据融合：兼容红外相机、无人机航拍、固定监控等多种视频输入源
• 开放API接口：轻松对接现有保护管理平台，实现数据互联互通

创造可持续的生态价值

采用AI视频分析技术进行野生动物智能识别，不仅提升了保护工作的效率和精准度，更创造了一系列衍生的业务价值：

• 科学决策支持：积累长期生态数据，为保护政策制定提供可靠依据
• 公众教育素材：自动筛选精彩野生动物画面，助力环保宣传
• 科研成果转化：详实的行为数据为动物学研究提供全新视角
• 管理效能提升：智能预警系统大幅降低人力资源投入和管理成本

我们的技术专家团队持续迭代优化算法模型，目前已覆盖1000+常见野生动物物种识别能力，并可根据需求进行专业化定制开发。

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在快消品生产流水线上，饮料瓶液位检测是保障产品质量的关键环节。传统人工检测方式面临着效率低下、漏检率高、标准不统一等行业痛点，亟需智能化升级解决方案。

传统检测方式的挑战：

• 人工目检效率低，单个检测耗时5-8秒
• 人眼疲劳导致漏检率高达3-5%
• 难以适应不同瓶型和液体色彩的快速切换
• 检测数据无法数字化记录和分析

AI视觉检测技术方案

我们的工业AI视觉检测系统采用深度学习算法，通过高精度摄像头捕捉瓶体图像，实时分析液位高度。系统能在50ms内完成单个产品的检测，准确率可达99.9%以上。

技术亮点：

• 采用多光谱成像技术，适应透明/半透明瓶体
• 支持3000+瓶型数据库，1分钟内完成换线
• 动态补偿算法，消除气泡、泡沫干扰
• 全数字化质量数据追溯系统

典型应用场景

1. 碳酸饮料生产线：

• 精确检测含气液体的液位波动
• 自动剔除填充不足或过满产品
• 适应高速生产线（800瓶/分钟）

2. 果汁类产品灌装：

• 解决果肉沉淀造成的液位识别难题
• 支持不透明包装检测
• 自动生成批次质量报告

3. 药品/保健品生产线：

• 达到GMP合规要求
• 记录每次检测的原始图像数据
• 支持FDA 21 CFR Part11电子签名

系统优势

• 易集成：标准工业通讯协议（Modbus TCP/IP,OPC UA），可与现有PLC系统无缝对接
• 高兼容：支持Windows/Linux系统，提供SDK开发包
• 智能化：具备自学习功能，持续优化检测模型
• 模块化部署：可按检测工位数量弹性扩展

客户价值

• 生产效率提升40%以上
• 质量成本降低60%
• 实现100%在线全检
• 质量数据云端可追溯
• 人工检测岗位减少50%

该系统已成功应用于数十家知名饮料生产企业，累计检测产品超过50亿瓶。通过AI技术赋能，企业可建立智能化的品控体系，在市场竞争中获得质量优势。

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工业制造面临的三大视觉检测挑战

在现代化工厂中，传统工业机器人依赖预设程序作业的模式已难以满足柔性化生产需求。具体痛点体现在：

• 人工检测盲区：每小时数千件产品的瑕疵检测任务超出人眼识别极限
• 设备兼容性差：不同品牌机器人无法共享视觉数据，形成信息孤岛
• 动态识别延迟：传统算法对传送带上随机摆放的工件识别率不足75%

这些痛点正通过AI视觉技术的突破迎来转机。

倍特威视的智能视觉解决方案构成

我们的工业机器人视觉系统采用多模组协同架构：

1. 高帧率工业相机：配合环形光源，实现每秒200帧的微米级成像

2. 深度学习算法：基于卷积神经网络（CNN）的缺陷识别模型，训练样本超50万组

3. 边缘计算网关：将图像处理延迟控制在8ms以内，满足实时控制需求

4. 标准化接口：支持与ABB、KUKA等主流机器人品牌的PLC无缝通讯

这种架构使平均检测精度达到99.2%，较传统方案提升40%以上。

四大典型应用场景验证

1. 汽车零部件全检工位

在齿轮箱装配线上，系统可在0.3秒内完成6个关键尺寸的测量，并自动分拣NG品，替代原有3个质检工位。

2. 3C产品外观检测

对手机外壳的划痕、凹坑等12类缺陷进行360°检测，过检率控制在1.5%以下，每年可减少百万级质量索赔。

3. 食品包装视觉引导

通过RGB-D相机实时重建堆叠袋装食品的三维坐标，引导机械臂精准抓取，码垛效率提升65%。

4. 金属件分拣系统

利用光谱分析技术，在废料分选环节准确识别不同合金材料，分拣纯度达98.7%。

倍特威视系统的差异化优势

• 模块化部署：视觉模组、算法、机械臂可独立升级，保护客户现有投资
• 自适应光源：根据环境光变化自动调节补光强度，确保成像稳定性
• 跨平台兼容：提供OPC UA、EtherCAT等7种工业协议接口
• 模型迭代服务：每季度提供新缺陷类别的算法升级包

据统计，采用该系统的客户平均6个月即可收回硬件投入成本。

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传统工程管理的困境亟待突破

当前工程建设领域面临诸多挑战：施工过程缺乏有效监管手段，安全隐患难以及时发现；人员机械调度效率低下，资源浪费普遍存在；质量管控依赖人工巡检，问题追溯困难；各类业务系统数据孤岛现象严重，协同效率低下。

如何通过技术创新提升工程建设项目全过程管控能力？工程建设智慧建管平台应运而生，融合物联网、AI视频分析等前沿技术，实现施工管理的数字化、智能化升级。

智能化技术重构工程管理模式

倍特威视工程智慧建管平台采用分布式架构设计，构建起包含前端感知层、网络传输层、平台服务层和应用层的完整体系。平台核心技术亮点包括：

• 全方位智能监测：通过部署高清摄像机、智能传感器等设备，对施工现场人、机、料、法、环要素进行全时段监测
• AI视频分析引擎：采用深度学习的智能算法，实现对安全帽佩戴检测、工装识别、危险区域闯入等违规行为的自动识别
• 数据深度融合：打破信息孤岛，整合视频监控、环境监测、进度管理、BIM等多源数据，形成统一数据资产
• 预警联动机制：构建分级预警体系，通过大屏、短信、APP等多渠道推送异常告警，实现闭环处置

典型业务场景深度赋能

安全管理智能化

平台通过AI视频分析技术，7×24小时自动识别各类安全隐患，包括：

• 未佩戴安全防护装备违规行为
• 高风险作业区域人员闯入
• 大型设备违规操作
• 火灾烟雾等异常情况检测

进度管控精细化

整合BIM模型与现场进度数据，实现：

• 实际施工进度与计划的实时比对
• 关键路径偏差预警
• 资源投入与产出效益分析
• 进度滞后自动提醒

人员管理高效化

建立智能化人员管理机制：

• 电子围栏划定工作区域
• 人员进出自动统计
• 特种作业人员资质核验
• 工时统计与考勤管理

质量监管标准化

通过物联网技术实现对：

• 关键施工工序的标准化管控
• 隐蔽工程的全过程留痕
• 材料入场质量自动检测
• 验收流程的电子化管理

开放架构实现系统融合

倍特威视工程智慧建管平台具备优秀的兼容性：

• 标准API接口支持与各类业务系统对接
• 支持私有化部署和云端部署两种模式
• 提供SDK开发工具包助力二次开发
• 适配主流工业通信协议

平台已通过多项权威认证，在数据安全、系统稳定性等方面具有可靠保障。

价值提升显著

实践证明，工程建设智慧建管平台可为项目各方带来显著价值：

• 安全提升：安全事故发生率平均降低25%
• 效率提升：管理效率提升30%，人工巡检工作量下降50%
• 成本优化：通过资源合理调配，项目综合成本节约15%-20%
• 质量保障：质量问题闭环率提升至95%以上
• 决策支持：提供基于大数据分析的决策支持报告

随着数字化技术在工程建设领域的深入应用，智能化管理正在成为行业标配。倍特威视工程智慧建管平台将持续迭代升级，赋能工程项目实现更高效、更安全、更经济的建设目标，助力行业数字化转型。

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傳統水利漂浮物監測的痛點與挑戰

河道漂浮物和水葫蘆的泛濫已成為困擾水利管理部門的重要環境問題。傳統人工巡查方式存在諸多弊端：

• 效率低下，覆蓋範圍有限
• 無法實現全天候不間斷監測
• 反應滯後，往往發現時已造成嚴重污染
• 數據記錄不完整，缺乏系統性分析
• 監測成本高昂，人力投入大

當前急需一種智能漂浮物監測方案，通過技術創新來解決這些行業痛點。

倍特威視AI視頻分析監測系統技術解決方案

基於深度學習算法的AI視頻分析技術，我們開發了專門針對水利漂浮物的智能監測系統：

核心技術原理

• 多算法融合識別：結合目標檢測與分類算法，準確識別各類漂浮物
• 實時監測預警：7×24小時不間斷自動監測，發現異常立即告警
• 智能分析平台：提供數據可視化展示與趨勢分析功能

業務價值體現

• 監測效率提升300%以上
• 人工巡查成本降低70%
• 污染事件響應時間縮短至5分鐘內
• 歷史數據完整保存，支持決策分析

典型應用場景

1. 河道水葫蘆爆發監測

系統可精準識別水葫蘆覆蓋面積與擴散趨勢，為治理工作提供數據支持。

2. 水庫漂浮物防治

對水庫水面垃圾進行智能識別與定位，指導清理工作高效開展。

3. 城市景觀水域管理

維持城市河道、湖泊景觀水質，提升城市形象與市民滿意度。

4. 環境保護監測

助力環保部門掌握水域污染狀況，履行監管職責。

系統特點與技術優勢

強大的環境適應能力

• 採用IP68防護等級設計，全天候穩定運行
• 適應不同光照條件，夜間監測同樣精準
• 抗風雨設計，惡劣天氣不影響監測質量

靈活的部署方案

• 支持岸基、浮台、橋梁等多種安裝方式
• 可與現有的水利監控系統無縫對接
• 提供雲端和本地部署選項，滿足不同需求

易用性與兼容性

• 直觀的可視化操作界面
• 標準API接口，便於二次開發
• 支持多種數據導出格式

應用價值總結

倍特威視智慧水利漂浮物監測系統通過先進的AI視頻分析技術，為水環境治理提供了新一代的智能化解決方案：

• 實現從被動應對到主動預防的轉變
• 大幅提升監測效率與準確性
• 為水環境治理決策提供科學依據
• 助力美麗中國建設與生態文明發展

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