隨着 AI 技術在視頻監控行為識別領域的迅速發展，其應用場景不斷拓展。在應急安防/智慧安防行業的周界入侵/翻越檢測場景中，微鏈道愛天眼 SkyVision 平台展現出強大的優勢。
用戶場景：某大型園區在應急安防方面，需要對園區周界進行實時監控，防止未經授權的人員翻越或入侵。其檢測對象為周界區域內的人員翻越和入侵行為，涉及整個園區的周邊防線，這對於保障園區內人員和财產的安全至關重要。
痛點：在傳統的周界入侵檢測系統中，存在诸多問題。從量化困境來看，漏檢率較高，達到了約 5%，這意味着可能有部分入侵行為無法被及時發現。同時，誤報情況嚴重，誤報率高達 30%，大量的誤報不僅浪費了安保人員的時間和精力，還可能導致真正的入侵行為被忽視。此外，隨着 AI 技術在視頻監控行為識別中的應用發展，傳統系統無法快速適應新的檢測需求，難以實現對複雜行為的準確識別，無法滿足當前應急安防的高標準要求。
技術原理
天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台采用先進的深度學習算法。基於卷積神經網絡（CNN），它能夠對視頻圖像中的目標進行特征提取和分析。通過在現場進行小時級訓練自有模型，平台可以針對周界入侵和翻越行為的特點進行專門學習。一方面，它利用 DaoAI World 世界模型的語義理解能力，對場景中的人員行為進行準確的語義判斷，例如區分正常的人員活動和非法的翻越行為。另一方面，結合邊緣盒子的實時處理能力，對視頻數據進行本地分析和處理，避免了數據傳輸的延遲和風險。這種方式之所以有效，是因為 CNN 能夠自動學習到圖像的特征模式，而世界模型的語義理解使得平台能夠從更宏觀的層面理解行為的含義，邊緣盒子的本地化處理則保證了系統的實時性和數據安全性。
- CNN 算法自動學習圖像特征，提高目標識別的準確性。
- DaoAI World 世界模型進行語義理解，準確區分不同行為。
- 邊緣盒子實現本地化實時處理，減少數據傳輸延遲。
- 現場小時級訓練自有模型，適應特定場景需求。
微鏈道愛解決方案與產品
以天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台為核心，該平台具有現場小時級訓練自有模型的能力，能夠快速針對周界入侵檢測的具體場景進行定製化訓練。通過行為/事件識別功能，對人員的翻越和入侵行為進行準確判斷。同時，邊緣盒子實時告警功能可以在檢測到異常行為時立即發出警報，通知安保人員及時處理。此外，該平台支持 100% 本地化數據不出場，保障了數據的安全性。配套的 DaoAI World 世界模型為平台提供語義理解能力，增強了對複雜行為的識別和判斷。
天眼 SkyVision 平台為應急安防周界入侵檢測帶來了高效、準確、安全的解決方案。
量化成效：使用天眼 SkyVision 平台後，周界入侵檢測的檢出率大幅提升至 98%，漏檢率降低至 <2%，有效避免了因漏檢而導致的安全隱患。同時，誤報率顯著降低，降至 -80%，大大減輕了安保人員的工作負担。在系統換型方面，由於平台的 0 代碼特性，換型時間縮短至 5min，能夠快速適應不同的檢測需求。