在應急安防領域，周界入侵檢測至關重要。微鏈道愛憑借先進的 AI 視覺技術，為周界安全提供了可靠的解決方案。
用戶場景：某頭部應急安防廠商負責多個重要場所的周界安全防護。其產線的主要工序是對周界區域進行實時監控，檢測是否有人員翻越或入侵行為。檢測對象為周界圍欄及周邊區域的人員活動。該廠商需要確保在各種複雜環境下，如夜晚、恶劣天氣等，都能準確檢測到入侵行為，以保障場所的安全。
痛點：傳統的周界監控系統存在诸多問題。首先，漏檢率較高，在複雜環境下，如光線不足或有遮擋時，容易遺漏入侵行為，漏檢率達到了約 5%。其次，誤報情況嚴重，風吹動樹枝、動物經過等都可能觸發警報，誤報率高達 30%。這不僅增加了安保人員的工作量，還可能導致真正的入侵行為被忽視。此外，傳統系統難以適應不同的周界環境和監控需求，換型時間長，通常需要數小時甚至數天來調整參數和模型，嚴重影響了工作效率。
技術原理
微鏈道愛采用先進的 AI 視覺算法來解決周界入侵檢測問題。其核心算法基于深度學習的目標檢測和行為識別技術。通過大量的樣本數據訓練，模型能夠準確識別人員的特征和行為模式。在成像方面，利用高清攝像頭結合智能圖像增強技術，即使在低光照或恶劣天氣條件下，也能獲取清晰的圖像。硬件上，采用高性能的計算設備，確保算法能夠實時運行，快速處理圖像數據。這種技術組合之所以有效，是因為深度學習模型具有強大的特征提取和分類能力，能夠從複雜的圖像中準確識別出人員和其行為。智能圖像增強技術則弥補了環境因素對成像的影響，保證了圖像的質量。高性能硬件的支持使得整個系統能夠實時響應，及時發現入侵行為。
- 深度學習目標檢測：通過卷積神經網絡對圖像中的目標進行識別和定位。
- 行為識別技術：分析人員的動作和軌跡，判斷是否為入侵行為。
- 智能圖像增強：提高圖像的清晰度和對比度，增強目標的可見性。
- 高性能計算硬件：確保算法的實時運行和數據處理。
微鏈道愛解決方案與產品介紹
微鏈道愛提供了天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台。該平台具有現場小時級訓練自有模型的能力，用戶無需具備專業的編程知識，即可根據不同的周界環境和監控需求，快速訓練出適合的模型。在落地做法上，首先在周界區域安裝高清攝像頭，將視頻數據傳輸到天眼 SkyVision 平台。平台利用先進的算法對視頻進行實時分析，識別入侵行為並及時發出警報。同時，平台還支持 100% 本地私有化部署，數據不出廠，保障了數據的安全性。
天眼 SkyVision 平台，讓周界監控從‘看得見’到‘看得懂’。
量化成效：使用微鏈道愛解決方案後，該應急安防廠商取得了顯著的成效。檢出率大幅提高，達到了 98%，漏檢率降低到了 2%。誤報率也顯著降低，降至 5%，減少了約 83%。換型時間從原來的數小時甚至數天縮短至 1 小時以內，大大提高了工作效率。