在傳統(tǒng)安防體系中，監(jiān)控設備多用于事后回看——事件發(fā)生后通過人工排查視頻記錄，過程耗時，且難以避免損失。更值得關注的是，盡管大量攝像頭全天候運行，但由于缺乏智能分析能力，往往處于“盲看”狀態(tài)：安全依賴人工盯守、巡檢依靠現(xiàn)場巡查、管理主要憑經(jīng)驗判斷，整體效率不高，運維成本較高，潛在風險也較難及時發(fā)現(xiàn)。針對這一現(xiàn)狀，系統(tǒng)通過部署高清攝像機、紅外熱成像設備、振動傳感器等智能終端，可實現(xiàn)對現(xiàn)場圖像、溫度、聲音及設備運行參數(shù)等多維度數(shù)據(jù)的持續(xù)采集。

結合AI算法進行實時分析，能夠有效識別多種異常情況，例如：人員未佩戴安全帽、進入受限區(qū)域、在禁煙區(qū)吸煙、作業(yè)期間使用手機等不安全行為，以及設備溫度異常升高、管道出現(xiàn)輕微泄漏、儀表讀數(shù)偏離正常范圍等設備運行隱患。當系統(tǒng)檢測到異常時，會根據(jù)預設規(guī)則觸發(fā)相應級別的預警機制：一方面通過現(xiàn)場聲光提示提醒相關人員注意，另一方面將告警信息連同位置信息推送至管理人員的移動終端及監(jiān)控中心大屏，輔助形成“風險識別—預警通知—響應處置”的管理閉環(huán)。

我們的AI系統(tǒng)基于場景化模型訓練，可支持識別以下幾類典型情形：

• 人員行為：如跌倒、攀爬、長時間滯留、工服及安全帽穿戴合規(guī)性；
• 物品狀態(tài)：如通道被占用、物料堆放異常、設備存在跑冒滴漏現(xiàn)象；
• 環(huán)境變化：如出現(xiàn)煙霧或明火跡象、水位超過設定閾值、溫濕度發(fā)生顯著波動。
  同時，系統(tǒng)可根據(jù)客戶實際需求，提供定制化的算法適配服務。

此外，通過對長期積累的監(jiān)控數(shù)據(jù)進行匯總分析，還可提煉出如“人員流動路徑”“作業(yè)活躍時段”“區(qū)域使用頻率”等具有參考價值的運營指標，為企業(yè)優(yōu)化管理策略提供依據(jù)。例如：

• 在制造車間，可結合人員作業(yè)數(shù)據(jù)輔助調整崗位安排；
• 在倉儲物流場景，可依據(jù)貨物搬運軌跡優(yōu)化庫區(qū)布局，提升分揀效率；
• 在零售環(huán)境中，可通過客流分布分析支持商品陳列與營銷活動的調整。

該方案適用于多種行業(yè)場景，具備較強的適應性和實用性，能夠為不同客戶提供有針對性的技術支持與管理價值。