分类： 解决方案

行业痛点：传统检测方式的局限性

在汽车制造产业链中，汽车玻璃作为关乎行车安全的关键部件，其质量检测环节至关重要。然而，传统的检测方式面临诸多挑战：

• 人工检测效率低下：需通过熟练工人肉眼检查，每小时检测量有限
• 微小缺陷易漏检：气泡、杂质等细微缺陷在人工巡检中经常被忽视
• 标准不统一：不同检测人员对标准的理解差异导致质量判定不一致
• 缺乏数据追溯：难以实现缺陷数据的系统化记录与分析

智能检测解决方案：AI视频分析技术的突破

倍特威视的AI视觉检测系统专为汽车玻璃制造设计，提供全自动化的质量检测方案：

核心技术优势

• 高精度图像识别：搭载工业级高清相机，可识别0.1mm级微小缺陷
• 深度学习算法：基于海量样本训练的神经网络，准确率高达99.5%
• 多光谱成像技术：支持透明、镀膜等多种玻璃材质的检测需求
• 实时处理能力：单台设备检测速度可达1200片/小时

典型应用场景

1. 流水线在线检测

• 与产线无缝对接，实现100%全检
• 自动分拣不合格品，降低后道工序成本

2. 缺陷分类统计

• 自动记录各类缺陷发生频率
• 生成质量趋势报告，辅助工艺优化

3. 供应商来料检验

• 快速筛查原材料玻璃质量
• 建立供应商质量评估体系

系统集成优势

倍特威视解决方案具有极佳的适应性：

• 支持与PLC、MES等工业系统对接
• 可定制检测标准与报警阈值
• 提供SDK开发包，便于二次开发
• 适应各种工厂环境光照条件

为客户创造的核心价值

通过部署智能检测系统，汽车玻璃制造商可显著提升：

✓ 质量管控水平：杜绝缺陷品流出风险

✓ 生产效率：降低人工检测的时间成本

✓ 数据价值：建立可追溯的质量数据库

✓ 品牌形象：强化产品质量优势

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行业痛点：传统ATM监控系统的局限性

在智慧社区和金融安防领域，ATM机的安全防护始终是重点难题。传统的监控系统主要依赖人工轮巡和简单动作检测，存在明显的技术短板：

• 漏检率高：仅能识别明显破坏行为，对异常徘徊、设备安装等前期预谋动作难以预警
• 响应延迟：事后取证为主，缺乏实时干预能力
• 误报频繁：普通ATM机防护系统容易对正常操作产生误判
• 管理低效：多网点视频数据无法智能分析汇总，安防人力成本居高不下

AI视频分析技术解决方案

针对这些痛点，新一代智慧安防ATM机异常行为识别系统应运而生。基于深度学习算法的视频智能分析技术，实现了：

• 7×24小时无间断监测：通过部署在ATM机周围的智能摄像头，实时采集视频流数据
• 多维度行为分析：运用计算机视觉技术识别28种典型异常行为特征
• 三级预警机制：根据行为风险等级自动触发不同响应预案
• 云端数据协同：支持多网点异常事件集中管理与趋势分析

这项技术已在多个智慧社区及银行网点部署验证，异常行为识别准确率较传统系统显著提升。

典型应用场景解析

1. 可疑人员徘徊识别

系统可智能判断人员在ATM机前异常逗留时间，结合肢体动作分析（如反复观察监控摄像头、测量设备间距等），自动标记为高风险行为并同步预警。

2. 设备非法安装检测

当检测到有人在ATM机插卡口、出钞口等关键部位进行异常操作时（如安装盗刷设备、隐蔽摄像头等），系统会立即触发声光报警并通知安保人员。

3. 暴力破坏行为预警

针对砸毁ATM机、使用工具破坏等行为，系统能在动作初期即识别异常，为现场处置争取黄金时间。

4. 异常操作模式分析

对于短时间内多次插卡、连续输错密码、刻意遮挡面部等可疑操作，系统可构建用户行为画像，识别潜在欺诈风险。

系统核心优势

• 高度兼容性：支持对接主流ATM机型及现有监控设备，避免重复投入
• 弹性部署方案：既可采用边缘计算设备本地处理，也能选择云端分析模式
• 智能学习进化：算法持续优化升级，适应新型犯罪手法识别
• 隐私保护设计：严格遵循金融安保规范，处理数据脱敏加密

多重安防价值保障

该ATM机智能异常识别系统不仅大幅提升金融自助设备的安全防护水平，同时为智慧社区建设带来显著价值：

1. 风险防控前移：将安防重点从事后处置转向事前预警

2. 运维效率提升：减少80%以上的无效监控视频排查

3. 管理成本优化：单名安保人员可同时监管8-12台ATM设备

4. 数据决策支持：自动生成安全事件统计分析报告，指导安防资源调配

金融安全是智慧城市建设的重要基石。倍特威视深耕智能视频分析领域多年，其ATM机异常行为识别解决方案已在多个省市成功应用。系统采用模块化设计，各类银行网点和社区管理部门均可灵活选配所需功能模块。

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引言部分：

人员聚集场所的安全管理一直是智慧安防领域的重要课题。在社区、景区、商业街区等人流密集区域，传统人工监控存在响应滞后、效率低下等问题。如何实现精准预警，防范人员聚集引发的安全隐患？这已经成为当前智慧安防建设亟待解决的行业痛点。

技术解决方案：

基于AI视频分析技术的人员聚集预警系统，通过深度学习算法实时识别监控区域内的人员密度变化。系统采用以下技术架构：

• 智能视频分析核心：搭载高性能GPU加速的AI算法引擎
• 多维度参数预警：支持密度/速度/停留时间等多因素综合判断
• 分布式云存储：可对接现有监控系统，实现视频数据智能存储

典型应用场景：

1. 旅游景点高峰期管理

• 实时监测核心区域人流密度
• 动态预警疏导游客流向
• 有效防范踩踏风险

2. 社区人员聚集监管

• 识别非正常聚集行为
• 及时预警突发状况
• 提升社区安全保障能力

3. 商业活动安保升级

• 智能监测场地人流量
• 辅助安保力量调配
• 优化活动安全预案

系统技术特点：

• 高度兼容现有安防设备

• 支持多品牌摄像头对接

• 灵活的报警阈值设置

• 可视化数据分析报表

业务价值体现：

通过智能化改造升级传统安防系统，本方案可将人员聚集事件的预警响应时间缩短70%以上，大幅提升安全管理效能，同时降低人力巡查成本。

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当前智慧景区面临的客流管理难题

随着旅游业的快速发展和疫情防控常态化要求，智慧景区的建设已成为行业新趋势。然而，在客流管理方面，许多景区仍面临诸多挑战：

• 客流量统计不精准：传统闸机计数受限于设备位置，无法掌握全景区客流量变化规律
• 密度管控滞后：热门区域人流超限时难以及时发现和疏导
• 安全预警不足：突发情况往往是事后回溯，错过最佳处置时机
• 数据支撑薄弱：难以基于客流数据优化服务资源配置和商业布局

AI赋能的全方位客流分析解决方案

倍特威视智慧景区客流分析系统基于先进的计算机视觉和深度学习技术，实现对景区人流量、密度、走向等指标的智能监测与分析：

• 高精度客流统计：采用多摄像头协同分析，准确统计出入口、主干道、核心景点处的人流量
• 实时密度热力图：通过视频分析算法生成动态热力图，直观显示各区域拥挤程度
• 智能预警机制：当某区域客流超过预设阈值时自动触发多级报警
• 数据可视化平台：提供多维度的客流数据分析报表，支撑运营决策

核心业务价值

• 安全运营保障：及时发现拥堵风险点，预防踩踏等安全事故
• 运营效率提升：基于客流规律优化服务人员配置和商业网点布局
• 数据价值沉淀：形成游客行为数据库，支持精准营销和服务创新
• 防疫管理辅助：高效监控景区内人流量和聚集情况

典型应用场景深度剖析

景区出入口流量管控

通过对口智能分析，系统可以：

• 实时统计各时段入园/出园人数
• 预警通道拥堵情况
• 自动比对预约人数和实际入园数据
• 生成入园客流趋势预测

核心景点热度监测

在重要景点部署分析系统后，可：

• 监控各景点实时游客密度
• 统计游客平均停留时长
• 分析游客流动路径
• 提供最优游览路线建议

商业服务区运营优化

通过客流数据分析，能够：

• 精准评估各商业网点的客流量
• 分析游客消费行为习惯
• 优化店铺布局和商品陈列
• 提升二次消费转化率

系统特色与兼容优势

倍特威视客流分析方案具有显著的技术优势：

• 开放集成架构：支持与各类票务系统、指挥中心平台对接
• 多厂商设备兼容：适配主流品牌监控摄像头，保护既有投资
• 轻量化部署：边缘计算与云端分析灵活组合，降低网络负载
• 定制算法服务：可根据特定景区场景训练专用分析模型
• 数据安全合规：符合等保要求，保障游客隐私信息安全

构建智慧景区安全管理体系

客流分析仅是智慧景区建设的一个环节。倍特威视提供从前端智能感知到后端大数据分析的全栈解决方案，帮助景区构建：

• 全方位的安全管理体系
• 智能化的运营支持系统
• 数据驱动的决策机制
• 持续优化的服务能力

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溺水预防的智慧化挑战

每到夏季，学生溺水事故就成为社会关注焦点。传统的人工巡查和简单监控难以满足水域安全管理需求，管理人员面临三大核心痛点：

• 实时监控盲区：人工巡查存在时间间隔，无法实现24小时无间断防护
• 预警滞后性：传统监控只能事后回溯，缺乏智能识别和即时预警能力
• 管理效率低下：大量视频数据需要人工筛查，耗费大量人力且容易遗漏风险

这些问题亟待通过智慧安防技术来解决，特别是针对社区、校园周边水域的安全管理需求。

AI智能防溺水监控系统解决方案

倍特威视推出的学生防溺水智能监控系统，基于深度学习的AI视频分析技术，实现从被动监控到主动预防的转变。系统核心功能包括：

• 行为识别算法：准确检测人员靠近水域、入水等危险行为
• 多级预警机制：本地声光报警、平台弹窗提示、短信通知多方联动
• 电子围栏功能：自定义危险区域，支持不同警戒级别设置
• 数据分析后台：记录事件统计，为安全管理提供决策依据

技术架构采用边缘计算与云端协同模式，前端智能分析确保实时性，后端大数据平台支撑长期运营优化。

典型应用场景解析

1. 社区景观水系安全防护

针对高档社区的人工湖、喷泉等水域，系统可在非开放时间段自动监测异常接近人员，联动保安系统进行劝阻。

2. 校园周边危险水域监控

对学校附近的河道、池塘划定电子围栏，当检测到学生靠近时，通过广播系统进行语音警示，同时通知校方管理人员。

3. 公共游泳场所安全保障

在正规游泳区域，系统可识别危险行为如深水区无保护游泳、儿童无人看护等状况，提醒救生员重点关注。

4. 农村水域”留守儿童”守护

针对农村地区水塘、水库等危险区域，通过低成本部署实现全天候防护，弥补监护缺位。

系统特性与部署优势

倍特威视防溺水监控方案具备显著的技术与落地优势：

• 灵活部署：支持新建项目与既有监控系统改造，充分利用现有基础设施
• 多平台兼容：视频流协议支持国家标准，可对接各类安防平台
• 环境适应性强：算法针对水面反光、阴雨天气等复杂场景专项优化
• 扩展性强：除防溺水功能外，系统可扩展人员落水救援、水质监测等增值应用

系统采用模块化设计，用户可根据实际需求选择基础预警版或综合管理版等不同配置方案。

构建水域安全防护新体系

智慧防溺水系统将技术创新与实际场景深度结合，实现从”事后处置”到”事前预防”的管理升级。系统不仅提升水域安全管理效率，更为社区和校园构建起全天候、智能化的安全防护网。

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社区养老的安全困境亟待技术破局

随着我国老龄化程度不断加深，智慧社区中的独居老人安全问题日益凸显。传统人工巡查和简单监控无法有效预防突发状况，社区管理者常面临三大痛点：

• 异常行为难发现：老人跌倒、长时间静止等高危行为，往往错过黄金救助时间
• 资源调配不精准：有限的人力资源难以覆盖日益增长的独居老人群体
• 响应机制不完善：从发现异常到闭环处置，各环节缺乏智能联动

AI视频分析技术赋能主动守护

倍特威视基于深度学习算法，推出面向智慧社区的独居老人行为分析解决方案，实现24小时智能值守：

• 多模态行为识别：通过姿态估计、行为时序分析等技术，精准识别跌倒、滞留等异常行为
• 分级预警机制：根据风险等级自动触发社区/家属/急救中心多级告警
• 数据驾驶舱：可视化呈现群体活动规律，辅助社区资源科学分配

系统采用边缘计算架构，视频数据本地分析处理，既保障响应速度又符合隐私保护要求。

典型应用场景实现精准防护

1. 居家安全监测

• 通过非接触式部署，在不干扰老人生活的前提下，监测浴室、卧室等高风险区域
• 跌倒识别准确率达行业较高水平，减少误报对老人生活的打扰

2. 公共区域防护

• 社区活动中心、楼道等区域异常行为实时检测
• 长时间静止自动预警，防范突发疾病导致的二次伤害

3. 健康生活方式引导

• 分析日常活动规律，生成健康建议报告
• 异常作息模式预警，协助家属关注老人身心健康

开放架构加速智慧社区建设

倍特威视解决方案具备显著的技术优势：

• 高效兼容：支持ONVIF等标准协议，利旧现有监控设备
• 灵活部署：提供云端SaaS和本地化部署两种方案
• 开放接口：与社区管理平台无缝对接，报警信息自动流转处置人员

系统通过ISO27001信息安全管理认证，数据处理全过程符合个人信息保护法要求。

让技术温暖每寸夕阳红

在人口老龄化与数字化转型双重背景下，智慧社区建设需要更多科技向善的实践。倍特威视通过持续优化的算法模型和可靠的工程化能力，为2000+社区提供安全守护，累计预警有效事件数十万次。

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