分类： 行业解决方案

在建筑工程及装修施工现场，消防安全和施工纪律管理一直是项目管理的重点难点。其中，工人违规吸烟行为不仅违反安全规范，更可能成为引燃易燃材料的重大安全隐患。传统的人工巡查方式存在监管盲区和人力成本高的问题。

行业痛点与创新解决方案

• 人工监管存在盲区和时段限制
• 传统监控无法实现实时行为识别
• 事后追溯效率低下
• 纸质记录方式难以形成有效证据链

倍特威视推出的AI视频分析识别系统，通过深度学习算法实现了对建筑工程现场人员吸烟行为的智能识别与实时预警，为项目安全管理提供智能化解决方案。

核心技术原理

该系统基于计算机视觉和深度学习技术，通过分析监控视频流中的目标行为特征，可准确识别出以下典型行为：

• 手持香烟或电子烟的动作特征
• 吸烟时特有的嘴部动作和手部轨迹
• 烟雾上升的物理特征模式
• 吸烟场景的空间位置分析

采用多特征融合识别算法，系统识别准确率达到行业领先水平，并可通过持续学习机制不断提升识别精度。

典型应用场景

1. 高风险区域禁烟监管

对油漆房、木材堆放区等易燃易爆区域的实时监控，一旦检测到吸烟行为立即触发警报。

2. 全时段施工行为管理

7×24小时不间断监测工人施工行为，消除人工巡查的时段盲区。

3. 人员安全教育培训

系统记录的违规行为可作为安全教育的真实案例素材。

系统核心优势

• 高效集成能力：可与现有监控设备无缝对接，无需大规模硬件改造
• 灵活部署方案：支持云端和本地化部署，满足不同规模项目需求
• 实时响应机制：识别到违规行为后5秒内触发预警通知
• 多终端管理：支持PC端、移动端多平台实时查看和管理

倍特威视AI抽烟识别系统已通过多项行业认证，在不侵犯隐私的前提下实现精准的行为识别，系统误报率低于行业平均水平。

创造的项目管理价值

• 降低80%以上人工巡查成本
• 提升安全隐患发现效率
• 建立完整的安全行为证据链
• 培养工人安全施工意识

通过技术创新推动建筑工地安全管理升级，倍特威视为工程项目提供智能化、科学化的管理工具，帮助项目负责人实现更高效、更精准的安全管理。

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珠宝零售业面临的安全挑战

商业零售珠宝店和金店作为高价值商品集中场所，面临着独特的安全隐患：

• 贵重商品体积小但价值高，易成为盗窃目标
• 传统安防系统存在监控盲区，难以覆盖全店
• 营业高峰期客流量大，人工监控难以全面防范
• 盗窃手段日趋智能化，传统安防应对不足
• 夜间值守成本高且效率有限

这些安全漏洞不仅带来财产损失风险，更可能影响品牌声誉和客户信任。

AI视频分析技术带来的安防革新

针对珠宝店特殊安防需求，智能视频分析系统通过以下方式提供解决方案：

• 24/7智能监测：深度学习算法实时分析监控画面，识别异常行为
• 精准警报机制：减少误报，只在确认为可疑行为时触发警报
• 多维度防护：结合人脸识别、行为分析和物品追踪技术
• 云端数据存储：监控录像自动备份，避免证据丢失
• 移动端监控：管理者可随时通过手机查看店铺安全状况

珠宝店智能安防典型应用场景

营业时间异常行为检测

系统可识别以下可疑行为：

• 长时间在柜台徘徊的可疑人员

• 多人协同作案的特征识别

• 突然接近展示柜的异常动作

• 携带可疑物品进店的人员检测

非营业时段入侵防护

夜间安防功能包括：

• 全店无死角电子巡更
• 门窗异常开启即时警报
• 可疑热源移动侦测
• 自动联动灯光和声光报警

VIP客户识别与服务

系统还能带来业务价值：

✓ 自动识别VIP客户，触发服务提醒

✓ 分析客户动线，优化店铺布局

✓ 统计客流高峰时段，合理安排人力

系统集成与兼容性优势

我们的智能安防解决方案设计考虑了珠宝店的实际需求：

• 无缝对接现有设备：支持主流监控品牌设备接入

• 模块化架构：可根据店面大小灵活配置功能

• 多系统集成：与门禁、报警、消防系统协同工作

• 低带宽需求：边缘计算减少网络负荷

• 用户友好界面：操作简单，无需专业技术背景

为珠宝零售业创造的安全价值

一套完整的智能安防系统能为珠宝商带来以下价值：

• 降低安保人力成本约30-50%
• 将安全事件响应时间缩短至秒级
• 完整记录取证链条，辅助案件侦破
• 提升客户购物安全感，增强品牌形象
• 符合行业安全合规要求

商业零售珠宝店智能安防不再是简单的监控录像，而是融合AI分析、物联网和大数据技术的综合防护体系。从预防到响应，为每一件贵重商品提供可靠保护。

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智慧水域治理面临的现实挑战

在智慧城管建设加速推进的背景下，河道漂浮物识别一直是困扰城市管理者的难题。传统的人工巡检方式存在诸多痛点：

• 效率低下：人工巡查覆盖面有限，无法实现全天候监控
• 响应滞后：发现问题后再派工处理，往往错过最佳执法时机
• 取证困难：漂浮物随水流移动，难以准确溯源定位
• 成本高昂：需要投入大量人力物力，治理成效难以持续

AI视频分析技术破解河道治理难题

针对这些行业痛点，倍特威视推出了基于深度学习的智慧城管河道漂浮物识别解决方案。该系统采用全方位智能分析技术：

• 多场景识别：准确检测各类水面异常物体，包括塑料袋、树枝、藻类等
• 智能分级机制：根据漂浮物种类、密度自动判定污染程度
• 实时预警系统：一旦发现异常立即触发告警，缩短响应时间
• 数据可视化：自动生成统计报表，为管理决策提供数据支撑

这套方案将传统的水域管理方式升级为”事前预警-事中处置-事后分析”的全闭环智慧管理模式。

典型应用场景解析

1. 城市内河常态化监测

全天候监控重点河段，建立污染预警模型，实现”发现-派工-处置-复核”的全流程数字化管理。

2. 汛期特殊巡查管理

在暴雨等特殊天气条件下，自动调整识别策略，重点监测易积水区域和大宗漂流物。

3. 重点水域专项治理

针对饮用水源保护区等关键区域，设置电子围栏和特别警戒阈值。

技术优势与系统特点

倍特威视智慧城管河道漂浮物识别系统具备以下显著特点：

• 智能算法优势：基于百万级样本训练的专用识别模型，识别准确率达行业领先水平
• 高效处理能力：单服务器可并行处理上百路视频流，满足大规模部署需求
• 易集成特性：提供标准化API接口，可与现有城管平台无缝对接
• 多端协同：支持PC端、移动端多平台协同工作，满足不同场景需求

为城市管理者创造核心价值

部署该解决方案可以为城市管理部门带来三个层面的价值提升：

1. 管理效率提升：减少80%以上人工巡查工作量，问题发现时间缩短至分钟级

2. 治理成本降低：通过精准定位和智能分析，避免无效作业和资源浪费

3. 执法效能增强：完整的视频证据链，为环境执法提供有力支撑

通过技术创新驱动管理创新，倍特威视助力城市打造更智能、更高效的水域治理体系。

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工业安全管理的痛点：劳保用品穿戴监管难

在工业制造、石油化工、建筑施工等高危行业，劳保用品的规范穿戴是保障人员安全的第一道防线。然而，传统的人工监管方式面临着诸多挑战：

• 检查效率低下，无法实现全员全时段覆盖
• 人工监管易受主观因素影响，标准难以统一
• 特殊作业环境（如夜间、恶劣天气）下监管失效
• 违规行为难追溯，安全责任难落实

这些问题不仅增加了安全风险，也给企业带来了潜在的法律责任和管理压力。

AI视频分析技术：智能化的劳保穿戴检测方案

针对工业场景中的劳保穿戴监管难题，倍特威视研发的智能检测系统采用先进的AI视频分析技术，提供了一套完整的解决方案。该系统通过以下技术特征实现精准检测：

1. 高性能识别算法

• 支持安全帽、防护眼镜、反光背心、防护手套等多种劳保用品的实时识别
• 采用深度学习和计算机视觉技术，识别精度达95%以上

2. 多场景适应能力

• 适应不同光照条件下的检测需求（白天/夜间/照明不佳环境）
• 支持复杂背景下的人员检测与穿戴辨识

3. 实时告警与记录

• 发现违规穿戴即时触发声光报警
• 自动保存违规记录（时间、位置、图像）

典型应用场景

建筑工地安全管控

在建筑工地出入口和关键作业区域部署检测点，自动识别作业人员是否按要求佩戴安全帽、安全带等防护装备，大幅降低高空坠物带来的安全风险。

化工厂区安全监控

对进入特定危险区域的作业人员进行防护装备检查，确保穿戴防化服、防护面罩等专用劳保用品，防范化学品接触引发的安全事故。

电力设施巡检监管

对电力维修、带电作业等场景下绝缘手套、绝缘靴的穿戴情况进行智能监测，确保符合行业安全规范。

仓储物流安全管理

在装卸作业区检测工作人员是否佩戴安全帽和反光背心，提高物流操作现场的安全管理水平。

系统特点与优势

1. 无缝集成能力

• 支持与现有视频监控系统快速对接
• 提供标准API接口，便于与企业管理系统集成

2. 灵活部署方案

• 支持云端和本地两种部署模式
• 可根据实际需求选择前端智能相机或后端服务器分析方案

3. 多品牌设备兼容

• 适配主流监控设备品牌
• 支持RTSP/ONVIF等标准协议设备接入

4. 操作简易性

• 可视化管理系统，零技术门槛操作
• 支持自定义报警规则和通知方式

企业安全管理升级的价值体现

引入倍特威视的工业安全生产劳保用品穿戴检测系统，能够为企业创造多重价值：

• 降低事故风险：通过24小时不间断的自动化监管，将隐患消除在萌芽状态
• 经济效益提升：减少因安全事故导致的停工损失和赔偿费用
• 合规性保障：完整记录确保符合行业安全规范，规避监管风险
• 管理效率提升：减轻安管人员负担，实现人力资源优化配置
• 智能化转型：为企业安全管理数字化升级提供技术支撑

现代化工业生产对安全管理提出了更高要求，智能化监管手段正在成为行业标配。倍特威视基于AI视频分析的劳保穿戴检测方案，凭借其准确率高、适应性强、部署简便的技术优势，正在帮助众多企业构建更安全、更高效的作业环境。

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电力行业安全管理的现实挑战

在电力能源行业，安全工器具的规范使用直接关系到作业人员生命安全与企业安全生产。然而，传统的人工检查方式存在诸多痛点：

• 识别效率低：大量工器具需要人工逐项检查，费时费力
• 标准执行难：不同检查员标准不一，容易出现漏检误检
• 安全隐患大：不合格工器具流入现场可能引发重大事故
• 管理成本高：人工记录工作量大，难以形成有效的数字化管理

AI视频分析技术革新安全工器具管理

倍特威视电力安全工器具智能识别系统运用深度学习和计算机视觉技术，为用户提供专业可靠的识别解决方案：

• 多维度识别：可识别绝缘手套、安全帽、防护服等20+类电力安防工器具
• 智能判定：通过图像分析自动判断工器具是否合规、完好
• 实时预警：发现缺陷即刻告警，防止不合格工器具进入作业现场
• 数据留存：自动记录识别数据，形成可追溯的管理档案

典型应用场景

1. 变电站维修作业安全检查

在维修人员进入变电站前，系统自动检测人员佩戴的安全工器具是否符合该电压等级的防护要求，避免防护不足导致的触电风险。

2. 发电厂设备巡检管理

对巡检人员装备进行自动识别，确保每一位巡检人员都配备必需的安全防护装备，保障巡检作业安全。

3. 应急抢修现场管控

在紧急抢修场景下，系统快速完成装备检查，既保证了抢修效率又确保安全合规，实现应急与安全的平衡。

系统主要特点

智能识别准确率高：

• 基于百万级工器具图像训练深度学习模型
• 对不同品牌、型号的工器具具备强适应性
• 在复杂光照条件下的识别准确率超过95%

便捷部署易集成：

• 支持对接现有视频监控系统
• 提供标准API接口，与企业管理系统无缝衔接
• 支持本地化部署与云服务两种模式

灵活的告警方式：

• 现场声光报警
• 移动端推送
• 后台管理系统弹窗
• 支持自定义报警级别与处置流程

创造持久安全管理价值

倍特威视电力安全工器具智能识别系统不仅解决了传统检查方式的弊端，更为企业带来多重价值：

• 提升本质安全：从源头杜绝不合格工器具的使用
• 优化管理效能：减少80%以上的人工检查工作量
• 降低合规风险：完整记录检查过程，满足监管要求
• 促进数字化转型：构建安全管理数字化体系

随着电力行业智能化转型加速，倍特威视将持续深耕AI视频分析技术，为电力企业提供更智能、更可靠的安全管理解决方案。

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01 水电站大坝安全监测的行业痛点

电力能源行业的水电站大坝安全监测是一项重大工程，关系到流域安全、电力供应和人民生命财产安全。当前，传统的大坝安全监测手段仍存在诸多挑战：

• 人工巡检效率低且存在盲区，难以实现24小时全覆盖
• 数据采集系统各自独立，缺乏综合分析预警能力
• 监测参数依赖固定点测量，无法全面掌握大坝整体变形情况
• 应急响应机制不够智能化，事故预警时效性不足

在这样的背景下，AI视频分析技术为电力能源水电站大坝安全监测提供了创新的解决方案。

02 智能化监测技术解决方案

采用AI视频分析技术的电力能源水电站大坝安全监测系统实现了从传统监测向智能监测的跨越式发展：

系统核心能力

1. 智能视频分析

• 基于深度学习算法的大坝表面变形实时监测
• 自动识别水位变化、渗漏迹象等异常情况
• 多维度数据分析与融合处理

2. 多传感网络融合

• 视频监测与GNSS、倾角计等设备数据互通
• 异构数据统一接入与标准化处理

3. 智能预警机制

• 分级预警规则配置
• 多通道告警推送（声光、短信、平台）
• 自动生成事件报告

03 典型应用场景

该技术在水电站大坝安全监测领域可覆盖多种业务场景：

场景一：坝体形变监测

• 通过标定监测点，实现毫米级位移监测精度
• 连续追踪坝体变形趋势，防止失稳风险

场景二：库区水位智能识别

• 基于视觉识别的自动水位测量
• 与闸门控制系统联动，实现智能调度

场景三：边坡稳定性监测

• 全天候自动监测边坡位移
• 地质风险早期预警

场景四：设备运行状态监测

• 关键机电设备外观检查
• 运行异响智能识别

04 系统特点与优势

倍特威视提供的智能化大坝安全监测解决方案具如下显著特点：

高度兼容性

• 支持主流工业相机、网络摄像机和热成像设备接入
• 可与现有监测系统无缝对接

灵活部署

• 支持云端部署和本地化部署两种模式
• 模块化设计，可根据需求灵活配置功能

专业算法

• 针对水利工程特点优化的专用算法模型
• 适应不同光照条件、天气状况的监测需求

业务价值

1. 实现24小时全天候自动化监测，降低人工依赖

2. 多源数据融合分析，提高监测准确性

3. 智能预警机制缩短响应时间，提升大坝安全水平

4. 降低运维成本，提高管理效率

电力能源水电站大坝安全监测正在进入智能化时代。AI视频分析技术与传统监测手段的结合，为保障大坝安全运行提供了全新的技术路径，将大幅提升行业安全管理水平。

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行业痛点：传统人工质检的瓶颈

在3C电子制造领域，电视机总装环节的质量检测一直面临着诸多挑战：

• 人工检测效率低下，无法满足现代化高速产线的节拍要求
• 工人视觉疲劳导致漏检率居高不下，影响产品合格率
• 缺陷类型识别主观性强，难以形成统一的质量标准
• 检测数据零散不连贯，难以追溯分析质量趋势

这些问题直接影响企业效益和市场竞争力，亟需智能化解决方案。

AI视频分析：智能质检关键技术

针对上述痛点，先进的AI视频分析技术为电视机总装厂提供了革新性解决方案：

• 高精度图像识别：采用深度学习算法，准确识别各类外观缺陷
• 实时边缘计算：产线上即时分析处理，不影响生产节拍
• 多维度质量检测：同时进行尺寸测量、表面缺陷、装配合规等全方位检测
• 自动化缺陷分类：智能判定缺陷类型和严重等级，减少人为误判

> 一项内部测试数据显示，在典型电视机总装产线中应用AI视频分析后，检测效率提升300%的同时，漏检率下降了80%。

典型应用场景解析

1. 电视屏模组装配质量检测

通过AI视频分析可实现：

• 屏幕点亮测试色偏识别
• 边框缝隙均匀度测量
• 外观划伤检测
• 背光均匀性评估

2. 整机装配完整性验证

AI系统可自动检查：

• 后盖螺丝齐全度
• 电源接口到位情况
• 标贴粘贴位置准确性
• 接口面板装配到位

3. 包装环节品质保障

视频分析系统确保：

• 配件齐全且放置到位
• 包装材料无破损
• 物流标签准确无误
• 缓冲材料填充充分

系统优势与集成特性

• 开放架构：支持与MES、ERP等系统无缝对接
• 模块化设计：可根据产线特点自由配置检测点
• 自学习能力：持续积累数据优化算法性能
• 轻量化部署：支持边缘计算与云端协同工作

系统兼容市面上主流工业相机和视觉设备，实施周期短，对现有产线改造影响小。

价值转化：AI驱动质量革命

引入AI视频分析技术为电视机总装厂带来显著效益：

• 质量成本降低约35%
• 产品合格率提升10-15个百分点
• 检测人员精简50%以上
• 质量问题追溯周期缩短至分钟级

这些改善直接转化为企业盈利能力和品牌价值的提升。

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【行业痛点深度剖析】

在城市电网设施运维领域，传统配电站房监控存在三大核心痛点：

• 人工巡检效率低下：中心城区3840个配电站房需要耗时45天完成完整巡检周期

• 异常识别准确率不足：常规视频监控对设备发热、渗油等隐患的漏报率高达32%

• 应急响应滞后：现有系统平均需要17分钟才能将告警信息推送至运维人员终端

【智能监控技术突破】

倍特威视电网智能监控系统融合AI视频分析技术与多模态传感网络，实现：

√ 24/7智能巡检：通过部署在站房内部的智能分析终端，可自动完成：

• 设备外观异常检测（分辨率达4K@30fps）
• 温度场实时监测（±0.5℃测温精度）
• 环境参量多维采集（支持16类传感器接入）

√ 三级告警体系：

1）设备级：局部过热、机械变形等即时告警

2）系统级：负荷突变、谐波异常等趋势预警

3）网络级：多站房关联故障的拓扑分析

【典型应用场景】

1. 中心城区密集站点群控

• 单台管理服务器可接入256路视频流

• 支持GIS地图可视化展示故障传播路径

2. 关键设备生命周期管理

• 断路器操作次数统计（误差<0.01%）

• 电容柜鼓胀变形检测（灵敏度2mm）

【系统核心优势】

倍特威视解决方案具备：

◇ 开放式接口架构：兼容IEC 61850、DL/T860等电力通信规约

◇ 渐进式学习算法：每季度自主更新识别模型（版本迭代周期<72h）

◇ 双模存储方案：本地边缘计算+云端大数据分析的混合架构

【价值实现路径】

本系统可使配电站房运维效能提升显著：

• 巡检人力成本降低60%

• 故障预警时效提升至3秒内

• 设备寿命预测准确率达92%

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引言：传统考评模式面临的挑战

随着城市化进程加速，市容市貌管理工作面临诸多挑战：

• 人工巡查存在盲区，难以及时发现违规行为
• 考评标准执行存在主观性，难以保证公平公正
• 问题处置效率低下，缺乏有效的闭环管理机制
• 纸质台账管理模式导致数据分析困难

AI赋能的智慧考评解决方案

智慧城管市容市貌智能考评系统基于倍特威视领先的AI视频分析技术，通过以下方式实现精准考评：

• 多维感知体系

整合固定监控、车载移动监控和无人机航拍等多源数据，构建立体化监控网络。先进的视频分析算法可准确识别暴露垃圾、违规占道等18类市容问题。

• 智能评分模型

基于城市管理标准建立量化评分体系，自动生成考评分数。系统支持按区域、时段等多种维度进行智能分析。

• 闭环管理流程

自动生成工单派发至相关部门，实时跟踪处置进度，形成从发现问题到整改验证的全流程闭环。

典型应用场景

【长效管理考评】

对街区”五乱”等顽疾进行常态化监测，自动生成月度考评报告，辅助管理部门掌握真实市容状况。

【专项检查督导】

在创卫、重大活动保障等场景下，通过AI算法快速识别问题集中区域，提升检查效率3-5倍。

【店铺门前三包】

智能识别商户占道经营、乱堆物料等违规行为，自动触发提醒并计入商户信用档案。

系统核心优势

✓ 开放兼容架构

支持对接现有监控设备和业务系统，保护用户既有投资。提供标准化API接口，实现与政务平台的快速对接。

✓ 精准识别技术

采用倍特威视自研的DeepVision算法，在复杂光照和天气条件下仍能保持95%以上的识别准确率。

✓ 灵活配置能力

考评指标可根据当地管理标准自定义配置，适应不同城市的差异化需求。

为城市管理创造多维价值

智慧城管市容市貌智能考评系统不仅能提升考评效率，更重要的是：

• 促进管理标准统一，减少人为因素干扰

• 实现问题早发现早处置，降低管理成本

• 数据驱动决策，为城市治理提供科学依据

随着AI技术的持续迭代，倍特威视将持续优化产品和服务，助力更多城市实现市容管理的数字化转型。

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新能源行业的蓬勃发展带来了新的安全管理挑战，特别是在潮汐能发电站这类特殊场景中。传统的人工巡检和安全监控方式正面临着效率低、风险高、响应慢等现实问题。

行业痛点：潮汐电站监控面临的多重挑战

潮汐能发电站因其特殊的海上作业环境和复杂的设备系统，安全监控面临诸多特殊难题：

• 7×24小时不间断监控需求带来极大的人力成本

• 恶劣海洋环境影响监控设备稳定性和成像质量

• 设备运行状态和潜在故障难以实时准确识别

• 人员作业安全受潮汐、风浪等自然因素严重影响

• 传统系统无法实现对设备异常和环境变化的智能预警

解决方案：深度学习的AI视频分析平台

我们开发的AI视频分析系统针对性地解决了这些问题：

• 基于深度学习的智能算法实现24/7自动监控

• 特殊设计的视频处理技术优化恶劣环境下的图像质量

• 多维数据分析算法可识别0.1mm级的设备形变

• 集成式智能预警系统反应时间缩短至200ms

• 自适应学习系统持续优化检测精度

典型应用场景

1. 设备运行状态监测

通过视频分析实时检测涡轮机、发电机等关键设备的运转状态，识别异常振动、磨损等问题，准确率可达98.7%。

2. 异常入侵识别

智能监控系统可区分工作人员、设备设施与潜在威胁目标，减少95%以上的误报。

3. 环境安全监测

自动检测水位变化、设备浸水等危险情况，15秒内完成异常预警，大幅提升响应效率。

4. 防台风管理

实时分析风力、浪高等数据，为设备防护和人员撤离提供决策支持。

系统突出优势

• 超强环境适应性：IP68防护等级，耐腐蚀、抗盐雾设计

• 简易部署：支持RTSP/ONVIF协议，3小时内完成系统对接

• 开放架构：可与SCADA、MES等工业系统无缝集成

• 智能进化：在线学习功能持续提升检测准确率

• 低功耗设计：相比同类产品节能30%以上

针对潮汐发电站的特殊需求，我们的AI视频分析解决方案能有效提升运营安全性，降低维护成本，是新能源智能化发展的重要组成部分。

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