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引言：公共场所安全管理痛点

在车站、商场、校园等人员密集场所，传统安防系统面临重大挑战：

• 人工监控效率低下：易漏检突发暴力事件

• 响应滞后：事后查证无法阻止伤害发生

• 数据孤岛：视频资源难与应急系统联动

核心技术解决方案

基于深度学习的打架斗殴识别系统，通过三级智能分析架构实现精准预警：

1. 行为特征提取层

• 采用3D-CNN网络架构

• 实时捕捉肢体运动轨迹特征

• 动态识别推搡、挥拳等11种暴力动作特征

2. 多模态融合层

• 语音情绪识别（分贝/频率分析）

• 人群密度热力图叠加

• 降低环境光线干扰误报率

3. 决策预警层

• 报警阈值动态调整算法

• 支持与广播系统/门禁联动

• 平均响应时间＜3秒

典型应用场景

• 校园安全管理：

自动识别操场、宿舍区暴力事件，联动安保人员定位

• 轨道交通安保：

站台拥挤区域实时监测，防止群体事件升级

• 商业综合体防护：

深夜停车场异常行为预警，保障商户财产安全

系统核心优势

✓ 极简部署

支持标准ONVIF协议，可对接90%主流监控设备

✓ 自适应学习

持续优化算法模型，误报率＜0.8%/天

✓ 隐私保护

符合GDPR要求，支持人脸模糊化处理

业务价值引擎

• 降低80%以上安保人力巡检成本

• 缩短60%应急响应时间

• 提升监控设备利用率300%+

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行业痛点：告警信息过载与响应滞后

在当今数字化安全防护领域，各种智能设备每天产生海量告警信息，但传统系统往往存在三个关键问题：

• 误报率高：普通视频分析系统产生大量无效告警，消耗人力审核资源
• 响应延迟：从告警发生到人工确认平均需要3-5分钟，错过最佳处置时机
• 信息孤岛：各安防子系统独立运行，难以形成协同防护网络

这类问题直接导致企业安全运营效率低下，无法有效预防风险事件发生。

智能告警联动解决方案技术原理

倍特威视智能告警联动系统采用多模态AI分析技术，通过以下技术架构实现高效安全防护：

1. 智能视频分析层：基于深度学习的AI算法，实现人员、车辆、行为等多维度精准识别

2. 告警过滤引擎：采用三级告警验证机制，误报率降低至行业平均水平的1/3

3. 联动规则引擎：支持自定义的”if-this-then-that”自动化响应策略

4. 统一管理平台：集中展示多源告警信息，提供可视化指挥调度界面

系统支持与门禁、消防、广播等安防子系统无缝对接，形成完整的智能安防生态。

四大典型应用场景价值体现

园区智能安全管理

• 陌生人闯入实时预警并联动周边摄像头跟踪
• 危险区域闯入检测自动触发声光报警
• 紧急事件一键启动应急预案，协调多个子系统响应

零售门店异常行为监控

• 顾客滞留异常检测联动安保人员查看
• 商品盗窃行为识别触发POS系统锁定
• 收银台排队超时告警提示增开收银通道

工业安全生产防护

• 危险作业区域人员未戴防护装备告警
• 设备故障预警联动停机保护机制
• 烟雾火焰检测自动启动消防喷淋系统

交通枢纽人流管控

• 人员密度超标预警启动分流预案
• 遗留物品检测联动广播提醒
• 突发群体事件快速定位并通知警力支援

系统核心优势与技术特性

倍特威视智能告警联动解决方案具备以下显著优势：

1. 高兼容性架构

• 支持与市面上90%以上的安防设备对接
• 提供标准API接口，与企业现有系统无缝集成
• 支持ONVIF、GB/T28181等主流协议

2. 极低误报率

• 采用多算法融合的AI分析引擎
• 自学习机制不断优化识别准确率
• 关键场景误报率<0.1%

3. 毫秒级响应

• 从事件检测到联动响应延迟<200ms
• 支持10000+路视频并发分析
• 分布式架构确保系统高可用性

4. 灵活配置能力

• 可视化规则配置界面，无需编程知识
• 200+预制联动模板，开箱即用
• 支持复杂场景的多级联动策略

创造企业安全运营新价值

部署智能告警联动系统能为企业带来三大核心价值升级：

• 效率提升：减少80%以上人力监控成本，安全事件处置效率提升5-8倍
• 风险降低：潜在安全事件识别率提升至95%，损失预防率达90%以上
• 管理升级：形成标准化应急响应流程，安防管理从被动转为主动预防模式

通过智能分析技术与自动化联动机制的完美结合，企业能构建起全天候、全场景的智能安全防护网络。

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行业痛点：传统视频分析的三大局限

在视频监控智能化转型过程中，普遍存在以下关键挑战：

• 算力瓶颈：传统服务器难以支撑多路视频的实时AI分析，处理延迟影响决策效率
• 部署复杂：需单独配置算法服务器、存储设备和分析软件，系统集成成本高昂
• 兼容难题：不同品牌摄像头协议差异导致分析系统对接困难

技术破局：视频分析一体机的创新架构

通用解决方案视频分析一体机通过硬件与算法的深度协同设计，实现三大技术突破：

1. 全栈式AI加速

内置高性能GPU与专用神经网络处理器，支持同时对16-32路高清视频流进行实时分析，目标检测精度达行业先进水平。

2. 开箱即用设计

• 预装智能分析算法库（人员计数、异常行为识别、安全防护等）
• 一体化集成计算单元、存储模块及管理软件
• 标准19英寸机架式部署，节省60%机房空间

3. 多协议适配引擎

兼容ONVIF、GB/T28181等主流协议，可与市面上90%以上的网络摄像头即插即用，支持H.264/H.265视频流解码。

核心业务场景价值

智慧园区管理

• 实时统计人员密度，预防聚集风险
• 自动识别烟火、物品遗留等安全隐患
• 周界入侵检测准确率提升至98%

零售客流分析

• 基于AI的顾客动线热力图生成
• 精准统计进店率、停留时长等经营指标
• 支持无感化数据采集，保护隐私合规

交通枢纽监测

• 车辆特征识别与车牌二次校验
• 行李遗留/异常徘徊行为即时预警
• 支持与票务系统数据联动

倍特威视的差异化优势

◆ 弹性算法配置

客户可按需加载行为分析、人脸识别等不同算法模组，避免为闲置功能买单

◆ 全生命周期服务

从现场勘测、方案设计到算法迭代升级，提供7×24小时技术支持

◆ 军工级可靠性

-80℃~70℃宽温工作设计，MTBF超10万小时，适应极端环境部署

技术参数亮点

• 支持4K@30fps视频解析
• 最大32TOPS算力输出
• 内置1TB~48TB可扩展存储

为什么选择视频分析一体机？

相比传统解决方案，该设备可帮助企业：

✓ 降低40%以上的总体拥有成本

✓ 缩短80%的系统部署周期

✓ 提升分析响应的实时性

✓ 简化后期运维复杂度

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传统仓库管理的三大痛点

现代仓储运营正面临前所未有的挑战：人工作业效率低、库存信息滞后、安全隐患难预防。这些困扰仓储管理者的核心问题，在传统运营模式下几乎无解：

• 人力密集型与低效率并存：人工盘点速度慢、误差率高，货物进出库全靠经验判断
• “信息孤岛”拖累决策：仓库各环节数据割裂，管理层始终无法获得实时完整的运营视图
• 安全风险控制滞后：火灾、盗窃等突发事件难以及时预警，事后追溯取证困难

AI仓库可视化管理系统的技术突破

倍特威视AI仓库可视化管理解决方案通过深度学习与计算机视觉技术，实现了从物理仓库到数字孪生的全方位映射：

• 智能货品识别：利用高精度AI算法自动识别货品类别、数量和位置，取代人工盘点
• 全景三维建模：通过多角度摄像头组网，构建可交互的仓库数字孪生模型
• 多维度数据分析：整合人、车、货、位等要素数据，提供运营KPI的实时计算与可视化

核心技术亮点包括：

• 采用YOLOv7优化的多目标检测算法，识别准确率达98.6%
• 基于时空卷积的异常行为分析，提前30分钟预警安全隐患
• 分布式计算架构支持千路摄像头并发处理

典型业务场景解决方案

1. 智能盘点与库存优化

• 实现分钟级自动盘点，相比人工效率提升40倍
• 系统自动统计库存周转率，智能预警滞销品
• 可视化展示库存热力图，优化仓储空间利用率

2. 出入库流程自动化

• AI识别运输车辆及货品信息，自动关联订单系统
• 实时追踪货品流转路径，精确到具体货架位置
• 异常装卸行为即时告警，减少操作损耗

3. 全维度安全管理

• 7×24小时不间断监测火源、烟雾等危险信号
• 智能分析人员作业规范，预防工伤事故
• 电子围栏防范未授权区域闯入

系统部署的三大优势

无缝对接现有设施

• 兼容主流仓储管理系统（WMS）和ERP
• 支持利旧改造，最大限度保护客户IT投资
• 标准API接口，两周内完成系统集成

弹性扩展架构

• 从单仓到全国多仓组网均可支持
• 算力资源按需扩展，不产生冗余成本
• 云端/边缘计算灵活部署

开箱即用的管理看板

• 预置十余种行业分析模板
• 自定义仪表盘满足个性化需求
• 移动端实时查看关键指标

倍特威视的专业价值

深耕智能视觉分析领域的技术积累，使我们的解决方案具备独特优势。超过200个算法模块的优化调校，确保在复杂仓储环境下依然保持稳定性能。系统平均无故障运行时间达99.95%，帮助客户实现：

• 库存准确率提升至99.9%
• 空间利用率提高30%以上
• 安全事故发生率降低80%

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制造业与服务业场景面临多种安全隐患和生产效率挑战，传统监控系统已无法满足现代精细化管理需求。倍特威视基于深度学习的视频AI分析技术，为生产型企业提供高性能智能监控整体解决方案。

行业痛点：传统安防的三大瓶颈

• 被动监管模式：异常事件依赖人工回查，响应时效差
• 误报漏报率高：普通算法无法区分真实威胁与常规活动
• 数据利用率低：海量视频流缺乏智能分析能力

核心技术方案：AI视频分析的产业级应用

倍特威视智能监控系统采用多模态融合分析技术，通过以下核心技术实现安全管理升级：

1. 实时行为识别：精确识别人员跌倒、闯入、徘徊等20+危险行为

2. 智能设备监测：自动检测机械异常运转、温度异常等设备状态

3. 定制化算法：支持根据产线场景需求训练专用分析模型

4. 多层次告警：分级预警机制与工单系统无缝对接

典型业务场景价值

商业场所安全防控

• 自动识别顾客跌倒等意外事件
• 实时监测重点区域人员密度
• 智能分析可疑行为模式

生产车间安全管理

• 7×24小时设备状态监控
• 精准识别未佩戴安全装备行为
• 自动记录违规操作事件

仓储物流监管

• 智能盘点货物移动轨迹
• 实时监控装卸作业规范
• 异常停留自动报警

系统核心优势

开放式架构设计

• 支持与主流安防平台对接
• 提供标准API接口方便二次开发
• 适配多种摄像头品牌型号

边缘-云端协同计算

• 边缘端轻量化实时分析
• 云端大数据深度学习
• 灵活配置计算资源分配

全流程闭环管理

• 从风险识别到处置跟踪
• 自动生成合规性报告
• 可视化数据驾驶舱

数字化转型下的安全升级选择

倍特威视为企业提供的不仅是监控设备，更是贯穿预防-监测-响应的安全管理体系。我们的解决方案已服务数百家企业客户，平均帮助客户：

• 降低70%以上安全事故响应时间
• 提升85%监控数据利用率

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水利行业数字化转型的紧迫需求

随着气候变化加剧和城市发展进程加快，水利行业正面临前所未有的挑战。传统水利管理方式已难以满足现代水务管理的需求，数字化转型成为必然选择。智慧水利AI技术的应用能够有效解决以下行业痛点：

• 人工巡检效率低下，难以实现24/7全天候监控
• 突发事件响应不及时，安全隐患难以及时发现
• 水资源浪费严重，缺乏精准监测手段
• 数据孤岛现象普遍，各系统间缺乏有效协同

AI赋能智慧水利的三大核心方案

1. 智能视频分析预警系统

基于深度学习算法的视频分析技术，能够实时监控水域情况：

• 自动识别非法入侵、漂浮物堆积等异常事件
• 水质异常变化监测与预警
• 设备运行状态智能诊断
• 水位流量数据实时采集与分析

2. 多功能水务管理平台

集成各类监测数据，打造统一决策支持平台：

• 可视化仪表盘展示关键运营指标
• 智能告警分级处理机制
• 历史数据追溯与分析
• 多终端协同工作环境

3. 预测性维护解决方案

利用大数据分析技术，提前发现设备隐患：

• 泵站设备健康状态评估
• 管网漏水风险预测
• 维护周期智能优化
• 故障根因分析

典型应用场景与业务价值

水库智能管理

通过安装智能摄像头和传感器网络，实现水库全区域无死角监控。AI系统能够自动识别水位变化、坝体异常、非法垂钓等行为，大幅提升安全管理水平。

城市排水防涝

在易涝点部署水位监测设备，结合气象数据，构建城市内涝预警模型。系统可提前预测内涝风险，为应急调度提供决策支持，减少城市内涝损失。

农村饮水安全

通过远程水质监测和管网压力分析，确保农村饮水安全。异常情况自动通知管理人员，保障居民用水质量，降低运维成本。

技术特点与行业优势

倍特威视智慧水利解决方案具备显著的技术特色：

• 系统兼容性强：支持与各类监测设备、SCADA系统对接，保护现有投资
• 算法精准度高：针对水利场景优化的专用算法，识别准确率超过行业平均水平
• 部署灵活便捷：支持云端、边缘计算等多种部署方式
• 数据安全保障：多重加密措施，符合国家信息安全标准
• 服务响应快速：技术支持团队24小时待命，确保系统稳定运行

数字赋能水务管理新时代

数字化转型为水利行业带来新的发展机遇。倍特威视作为智慧水利AI解决方案提供商，将持续投入技术创新，为水务管理单位提供更智能、更高效的数字化工具，共同推动水利行业高质量发展。

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行业痛点的智慧破解之道

随着城市化进程加速，传统的交通与环卫管理方式正面临日益严峻的挑战：

• 监督效率低下：依赖人工巡查导致问题发现滞后，覆盖范围有限
• 作业调度盲目：无法实时掌握道路污染和交通拥堵状况，资源分配不科学
• 数据孤岛严重：交通与环卫系统之间存在信息壁垒，无法形成管理闭环
• 响应速度迟缓：从发现问题到处置完成的链条过长，难以满足智慧城市要求

这些痛点的存在，直接影响了城市运行效率和居民生活质量。倍特威视智慧交通智慧环卫管理解决方案应势而生，通过AI视频分析技术重构城市管理模式。

技术方案的核心优势

倍特威视基于十余年AI视频分析经验，打造了一套完整的智慧城市治理技术体系：

• AI视频智能分析引擎：采用深度学习算法，支持30+种交通违规行为和15+类环卫问题自动识别
• 多源数据融合平台：整合摄像头、IoT传感器、GPS等多维数据，实现交通环卫联动分析
• 智能预警推送系统：问题自动分类、责任单位智能匹配，处置时效提升70%以上
• 可视化决策大脑：综合态势一张图，为管理层提供科学决策依据

系统平均识别准确率达到95%，视频分析延时<500ms，支持7×24小时不间断运行，每日可处理百万级视频数据。

典型应用场景解析

场景一：道路清扫效能提升

• 基于交通流量和扬尘监测数据，智能优化洒水车和清扫车作业路线
• 自动识别道路遗撒、垃圾堆积，实时推送至最近作业车辆
• 作业质量AI抽检，避免漏扫、敷衍了事等情况

场景二：垃圾分类监管体系

• 智能识别混合投放、错时投放等违规行为
• 自动语音提醒与取证，减少执法人员现场蹲守
• 违规行为与居民信息关联，形成完整证据链

场景三：交通环卫联动管理

• 渣土车未密闭识别联动交警执法系统
• 道路积水监测联动排水和交通疏导部门
• 早高峰拥堵路段自动调整机械清扫作业时间

系统的技术特点

• 开放兼容：支持GB/T28181、ONVIF等标准协议，兼容市面主流硬件设备
• 弹性扩展：采用微服务架构，计算资源可按需扩展，支持从单点到全市部署
• 安全可靠：数据传输采用国密算法加密，满足等保2.0三级要求
• 简易运维：提供可视化配置工具，规则调整无需专业程序员参与

系统平均部署周期仅需2-3周，大部分项目可在1个月内完成交付并产生实际效益。

为您创造的真实价值

倍特威视智慧交通智慧环卫解决方案已经在多个城市落地应用，帮助客户实现了：

• 管理人力成本降低40%-60%
• 问题发现时效从小时级提升至分钟级
• 环卫作业燃油消耗减少15%-25%
• 市民投诉率下降30%-50%
• 管理决策科学化水平显著提高

我们理解每个城市都有独特的管理需求，因此提供模块化解决方案，支持根据实际需求灵活选配功能组合。从单纯的视频分析到完整的智慧城管平台，倍特威视都能为您提供最适合的技术支持。

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一、行业痛点：传统巡检方式难以为继

石油化工行业的输油管道巡检一直面临诸多挑战：

• 人工巡检效率低，无法实现全天候覆盖

• 危险区域人工巡检存在安全隐患

• 漏检、误检率高，难以及时发现隐患

• 纸质记录难以形成有效的数字化证据链

• 应急处置响应时间长，损失难以控制

二、智能巡检技术解决方案

基于AI视频分析的智能巡检系统为石化行业提供创新解决方案：

• 采用机器视觉技术实现24/7不间断监控

• 深度学习算法可识别外部侵入、机械损伤等15+类隐患

• 三维建模技术精准定位问题位置

• 多光谱成像技术提升恶劣环境下的检测精度

• 系统平均检测准确率达98.3%，远超人工巡检水平

三、四大典型应用场景

1. 管道沿线周界防护

• 智能识别非法入侵、第三方施工破坏等行为
• 实时告警并联动应急响应系统

2. 设备状态监测

• 自动检测法兰泄漏、涂层剥落等异常
• 持续跟踪腐蚀、变形等渐变式缺陷

3. 自然灾害预警

• 及时识别山体滑坡、洪水淹没等风险
• 为应急抢险提供决策依据

4. 作业安全监管

• 实时监测施工作业是否符合安全规范
• 自动记录违规操作形成数字档案

四、倍特威视系统核心优势

• 开放架构：支持与现有SCADA、DCS等系统无缝对接

• 灵活部署：可适配固定摄像头、无人机、机器人等多种前端

• 精准分析：专为石油化工场景优化的AI算法模型

• 可靠运行：IP67防护等级，适应-40℃~70℃工作环境

• 快速部署：标准模块化设计，2周内可完成系统上线

五、创造显著业务价值

通过部署智能巡检系统，石化企业可实现：

✓ 巡检效率提升5倍以上

✓ 人力成本降低30%-50%

✓ 隐患发现时间从”天级”缩短至”分钟级”

✓ 设备使用寿命延长20%+

✓ 安全违规事件减少80%以上

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行业痛点：传统检测手段的局限

在现代社会安全管理中，物品遗留检测已成为各类公共场所、交通枢纽和关键设施面临的共同挑战。传统的人工巡检方式不仅效率低下，还存在以下明显不足：

• 依赖人工目视检查，容易因疲劳导致漏检
• 实时性差，无法做到即时预警
• 监控死角多，覆盖率难以达到100%
• 人力成本高，不适应当今智能化管理需求
• 缺乏数据分析能力，难以形成有效的管理决策依据

AI视频分析：物品遗留检测的革新方案

基于深度学习算法和计算机视觉技术，我们的AI视频分析解决方案能够7×24小时不间断地监测规定区域内的异常物品遗留情况：

1. 智能识别系统：采用先进的图像处理和视频分析技术，准确识别不同形状、大小的可疑物品

2. 实时告警机制：监测到异常物品后，系统可在3秒内发出警报，大幅缩短响应时间

3. 多场景适配：算法经过海量场景训练，能够适应各类复杂环境下的检测需求

系统核心技术指标达到行业领先水平，包括95%以上的检测准确率和低于2%的误报率，为用户提供可靠的安防保障。

典型应用场景全解析

公共交通设施

• 机场、火车站、地铁站的安检区域
• 候机/候车大厅座椅区域
• 电梯和自动扶梯附近

商业公共场所

• 购物中心服务台和休息区
• 酒店大堂和前台区域
• 会展中心展台和过道

关键基础设施

• 政府机构办公区域
• 银行营业大厅和ATM区域
• 医院候诊和检查区域

系统特色与集成优势

为满足不同客户的差异化需求，本方案具有高度灵活性和可扩展性：

• 跨平台兼容性：支持与主流厂商的监控设备、安防系统无缝对接
• 模块化设计：可根据现场实际需求选择不同的功能模块
• 开放接口：提供标准API，便于与第三方系统集成
• 低维护成本：系统自学习能力减少人工调整频次

倍特威视通过3000+实际项目经验积累的技术方案，能够确保在不同环境、不同规模的项目中稳定部署和运行。

业务价值与效益分析

部署智能物品遗留检测系统能够为客户带来多维度价值提升：

1. 安全保障升级：将被动安防转变为主动预警，显著降低安全隐患

2. 运营效率优化：减少人工巡检频次，节约30%以上的人力成本

3. 管理决策支持：通过数据分析，为安全策略优化提供依据

4. 品牌形象提升：展示对客户安全的高度重视，增强公众信任感

5. 合规风险降低：满足行业监管对安全检查的严格要求

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安全防范是零售、仓储、工厂等场所的核心需求，但传统监控系统依赖人工值守，难以实时发现异常行为，导致盗窃事件频发且事后追溯效率低下。针对这一行业痛点，倍特威视推出物品盗窃识别解决方案，通过AI视频分析技术自动检测可疑行为，为管理者提供实时预警和高效检索工具，将被动监控转变为主动防范。

传统监控的三大核心痛点

在零售门店、仓库货架、生产线等场景中，物品丢失往往源于这些监控盲点：

• 人力监控成本高：7×24小时盯防需要投入大量人力，且易因疲劳产生疏漏
• 追溯效率低下：事发后需人工回放数小时录像，平均耗时2小时/次（行业调研数据）
• 异常反应滞后：传统移动侦测误报率高达60%，导致真实警情被忽视

AI驱动的智能识别技术方案

倍特威视物品盗窃检测系统采用计算机视觉与深度学习算法组合，实现三个维度的技术突破：

1. 行为模式识别

通过骨架关键点检测和动作轨迹分析，识别人体异常姿态（如长时间徘徊、隐蔽取物等），准确率较传统方案提升40%

2. 物品位移监控

基于YOLO系列优化的目标检测模型，对货架、展柜等区域实施物品级监控，支持：

• 商品突然消失检测
• 物品非常规移动预警
• 多目标关联行为分析

3. 跨镜头追踪

采用Re-ID再识别技术，当目标离开当前摄像头视野时，自动关联其他摄像头的画面数据，形成完整行为路径

典型应用场景案例

零售业态防损

在超市高频失窃区域（如化妆品柜、酒水区），系统可识别：

• 顾客将商品隐蔽塞入包袋
• 多人配合遮挡视线行为
• 价格标签故意损毁动作

仓储物流管控

对货架库存实施动态监测，当发生以下情况时触发告警：

• 非授权时段物品移动
• 库存数量异常减少
• 装卸区域未登记出库

生产线物料监管

在制造车间重点监控：

• 工具/零部件非常规带离
• 物料领取超额行为
• 废弃区有价值物品捡拾

倍特威视方案的技术优势

灵活部署架构

• 支持边缘计算（IPC设备端分析）与云端分析混合部署
• 已有监控系统升级仅需增加分析服务器，利旧率可达80%

行业领先的算法效能

• 自研BEHT模型在公开数据集测试中，误报率低于行业均值31%
• 单GPU服务器可并发处理32路1080P视频流

多维数据整合

通过开放API与企业ERP、安防平台对接，实现：

• 监控视频与库存记录自动比对
• 告警事件同步至管理APP
• 历史数据可视化分析报表

构建更智能的安全防护体系

倍特威视物品盗窃识别解决方案已通过ISO27001信息安全认证，其价值不仅体现在直接经济损失的降低，更帮助管理者：

✓ 将安保人力成本优化30%-50%

✓ 缩短事件追溯时间至分钟级

✓ 通过数据分析改进安防布控策略

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