天眼平台實現越界/绊線檢測高效識別

在視頻監控行業，越界/绊線檢測至關重要。微鏈道愛天眼 SkyVision 平台憑借先進技術，為該場景提供了高效解決方案。

用戶場景：某大型工業園區，其生產區域與辦公區域有明確劃分，且部分危險區域有嚴格的人員進入限製。在園區的日常運營中，需要對各區域的人員和車輛進行實時監控，特別是要檢測是否存在人員或車輛越界、跨越绊線的情況。監控對象為園區內的人員和各類車輛。

痛點：傳統的視頻監控方式主要依賴人工查看監控畫面，人力成本高且效率低下。人工監控容易出現疲劳和疏忽，導致漏檢率高達 15%，誤報率也達到 12%。在當今強調借助新的 AI 基礎設施提升交互體驗和應用拓展的趨勢下，這種傳統方式已無法滿足園區對安全和高效管理的需求。同時，當園區的區域劃分或監控規則發生變化時，重新設置監控系統需要耗費大量時間和人力。

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和計算機視覺技術。在圖像識別方面，運用卷積神經網絡（CNN）對監控視頻中的每一幀圖像進行特征提取和分析。通過對大量樣本的學習，模型能夠準確識別出人員和車輛的輪廓、形態等特征。對於越界/绊線檢測，平台會在監控畫面中預先設定邊界和绊線，利用坐標定位技術，實時判斷人員或車輛的位置是否超出設定範圍。一旦檢測到越界或跨越绊線的行為，系統會立即發出告警。這種技術原理之所以有效，是因為深度學習算法能夠不斷學習和優化，適應不同場景下的監控需求，並且能夠快速準確地處理大量的視頻數據。

• 卷積神經網絡（CNN）進行特征提取，提高識別準確性。
• 坐標定位技術實時判斷位置，確保及時發現越界行為。
• 深度學習算法可不斷學習優化，適應不同場景。

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，能夠在短時間內根據園區的實際需求訓練出適合的越界/绊線檢測模型。通過行為/事件識別功能，準確識別人員和車輛的越界行為。同時，搭配邊緣盒子實現實時告警，一旦檢測到異常情況，立即發出警報。平台還支持 100% 本地化數據不出場，保障了園區數據的安全。此外，DaoAI World 世界模型提供語義理解功能，進一步提升了平台的智能分析能力。當園區的監控規則需要調整時，可在平台上進行 0 代碼操作，快速完成換型設置。

天眼 SkyVision 平台憑借其強大的功能和高效的性能，為園區的越界/绊線檢測提供了可靠保障。

量化成效：使用天眼 SkyVision 平台後，漏檢率從 15% 降低至 <0.6%，大大提高了檢測的準確性。誤報率從 12% 降低至 −95%，有效減少了不必要的幹擾。同時，換型時間從原來的數小時縮短至 5min，提高了系統的靈活性和響應速度。