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| 品牌：伟视科 | 是否进口：否 | 类型：分析终端 |
| 型号：AIBOX-368/**R-** | 是否支持加工定制：是 | 是否批发：是 |
| 安装环境：前端中心通用，室外要做防水 | 材质：金属黑 | 是否支持电脑监控：是 |
| 电压：12 | 分辨率：200 | 供电方式：DC12V3A |
| 视频输入：4路 | 像素：200 | 颜色：黑 |
| 用途范围：行为分析 | 云台控制：无 |
网络高清视频分析盒
本模式为局域网环境下典型应用，所有设备都接入在同一个局域网下,AI系统服务器可以接入各式各品牌的网络摄像头和硬盘录像机，也可以对接一些报警设备和传感器设行。
客户端管理电脑登录连接主服务器，在客户端软件用户界面统一管理系统。
一台主AI服务器支持接入多台从AI服务器，实现堆叠接入管理，便于系统扩容。
2.1.2 多分部本地AI系统互联网应用
备注: 本模式为多个分散在各地的分部AI系统，将报警事件统一上传云平台，通过IE客户端连接云服务器访问，本地AI系统架构为局域网模式，只要将本地AI服务器设置指向云管理服务器地址信息即可完成联网。本模式特点：两级架色，本地局部单元系统（本地运算),中心系统统一所有分部的本地系统的接警记录
2.1.3 互联网/大型多级局域网后台分析模式
备注:将分布在各地的视频源通过***GB28181协议上传到云端流媒体服务器，再提供rtsp、rtmp等流媒体协议推送后端AI服务器分析识别。
2.2 AI-MIS算法中间件
2.2.1 AI-MIS算法中间件简介
AI-MIS采用人工智能机器视觉“深度学习”技术底层架构，结合应用级算法，采用组件化设计，方便扩展算法类型，同时具备强大的样本处理能力，样本自动化生产标签能力，可以高效研发新算法组件。
2.2.2 算法模块
序号 | 名称 | 备注 |
1 | 对象类别识别能力 | 人,跌倒的人,吸烟,眼镜,背包,安全带,反光衣,帽子,厨师帽,安全帽,手机,口罩,手提包,路面坑洞,蒙面,人脸正面,人脸侧面,举手,持刀,持枪,持棍,小汽车,自行车,摩托车,面包车,大客车,中巴车,火车,出租车标志,挖掘机,自卸货车,灌式货车,货柜车,渣土车,飞机,风筝,狗,猫,牛,马,鸟,老鼠,蟑螂,壁虎,行李箱,打包箱,手,三轮车,轮椅,火,烟柱,蛇 |
2 | 拌线探测 | 本算法规则在视频内划线，***布控对象类别，系统检测当布控对象经过线条时，触发抓拍事件;对象长时间停留在线条上，则每隔N秒后触发一次抓拍事件，由用户***检测哪一种对象或多个对类别 本算法规则通常应用于检测某种对象经过，如人员越界，车辆进出， 动物出入等。 |
3. | AB线探测 | 本算法规则在视频内划两条线，***布控对象类别，系统检测当布控对象经过A线条再经过B线条时，触发抓拍事件;反之则不触发 本算法规则通常应用移动方向要求的某种对象经过，如人员越界，车辆进出， 动物出入，逆行，不按方向行驶等。 |
4 | 对象滞留侦测 | 本算法规则在视频内绘制一个矩形或多边形布控区域，设定某种对象长时间滞留在布控区域内(设定超过***的N秒后)，产生抓拍事件 本算法规则通常应用于周界预警，车辆违停，人员排徊 |
5 | 区域入侵侦测 | 本算法规则在视频内绘制一个矩形或多边形布控区域，***某种对象经过布控区域内，跟踪并产生抓拍事件 本算法规则通常应用于周界预警 |
6 | 对象移走探测 | 本算法规则在视频内绘制一个矩形或多边形布控区域，设定必须有某种对象存在于布控区域内，如果在设置的时间范求没有检测到该对象，则产生抓拍事件 本算法规则通常应用于保安离岗或卫兵离岗、贵重物品看护 |
7 | 进入AB区域探测 | 本算法规则在视频内绘制两个区域，***布控对象类别，系统检测当布控对象经过A区再经过B区时，触发抓拍事件;反之则不触发 本算法规则通常应用移动方向要求的某种对象经过，如人员越界，车辆违规变道，不按方向行驶、逆行等。 |
8 | 人群聚集探测 | 本算法规则在视频内绘制区域，设置区域内人数超过N人时，产生人群聚集抓拍事件 |
9 | 车辆拥堵探测 | 本算法规则在视频内绘制区域，设置区域内车辆数量超过N时，产生车辆拥堵抓拍事件 |
10 | 区域人流统计 | 本算法规则在视频内绘制区域,跟踪进入区域的人员，当人员离开区域时产生一次抓拍记数事件本算法规则应用于区域性人数统计 |
11 | 有人跌倒 | 本算法规则在视频内绘制区域,跟踪进入区域的人员，当人员在区域内跌倒时产生一次抓拍事件；本算法规则通常应用于敬老院、社区、看护老人是否跌倒预警。 |
12 | 对象静止探测【警门睡岗】 | 本算法规则在视频内绘制区域,跟踪进入区域的人员，当人员处于静止状态时产生一次抓拍事件；本算法规则通常应用于识别警/门卫是否正在睡觉的行为 |
13 | 烟火探测 | 本算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内产生火苗或烟柱时产生抓拍事件 本算法规则通常应用于消防安全场所 |
14 | 打电话 | 本算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内人员打电话时产生抓拍事件 本算法规则通常应用于石油化工，防止打电话时的无线电流触发火灾; 另外防止一些安全生产区域，防止员工因打电话造成安全事故 |
15 | 未戴安全帽识别 | 本算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内人员未戴安全帽时产生抓拍事件 本算法规则通常应用于工地、安全生产车间，防止员工戴安全帽，以免引发安全事故 |
16 | 对象快速移动探测 | 本算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内人员快速移动时产生抓拍事件 本算法规则通常应用于***，当有人快速移动时，及时预警 |
17 | 黑名单人脸识别预警 | 本算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内人员是否为黑名单人员，如果为黑名单人员则产生抓拍事件，及时预警通知安全人员处置等 本算法规则通常应用于单位或社区，或公安布控,及时发现黑名单人员便于工作人员及时处置 |
18 | 行人结构化 | 本算法规则在视频内绘制区域,跟踪识别进入区域内的人员是否有戴安全帽、是否骑电动二轮车、是否骑自行车、是否戴帽、是否持手机、是否吸烟、是否正脸、是否骑三轮车、男女（正脸识别）、性别（正脸识别）、是否提行李箱、是否抱打包箱等 |
19 | 出入人流计数 | 本算法规则是在视频内绘制两条线，即A线和B线，当人员从A线再到B线时，触发一次人流计数抓拍事件，通常应用于具有方向性的人流计数统计场所 |
20 | 未戴手套识别 | 本算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内人员未戴手套时产生抓拍事件 本算法规则通常应用于需要戴手套的工作场景，防止员工不戴手套，以免影响卫生或其它安全事件 |
21 | 吸烟识别 | 本算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内人员吸烟时产生抓拍事件 本算法规则通常应用于消防安全场所 |
22 | 有人持刀识别 | 本算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内人员有人持刀时产生抓拍事件,及时预警 本算法规则通常应用于校园安全监控 |
23 | 未戴口罩识别 | 本算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内人员未戴口罩时产生抓拍事件 本算法规则通常应用于厨房或其它需要戴口罩的工作场景，防止员工不戴口罩，以免影响厨房卫生或其它安全事件 |
24 | 未戴厨师帽识别 | 算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内人员未戴厨师帽时产生抓拍事件 本算法规则通常应用于厨房工作场景，防止员工不戴厨师帽，以免影响厨房卫生环境 |
25 | 外来人员人脸识别 | 算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内人员不是内部人员时产生抓拍事件 本算法规则通常应用于单位或社区，防止闲杂人员进入 |
26 | 白名单人脸识别 | 算法规则在视频内绘制区域,识别布控区域内人员是否为内部人员，如果为内部人员则出入口通行放行、联动开门、考勤记录、会议签到等 本算法规则通常应用于单位或社区，防止闲杂人员进入 |
27 | 打架行为识别 | 本算法规则支持识别有人打架行为，及时预警 |
28 | 未穿反光衣识别 | 检测人员是否穿反光衣,或同行人中是否有人穿反光衣 |
29 | 未戴安全带识别 | 检测人员是否未戴安全带 |
30 | 石油石化工人工服识别 | 检测人员是否有穿工装，一般需要定制开发，因为每个单位的工服可能不同 |
31 | 骑车不戴头盔 | 支持检测骑自行车、电动车、三轮车的人员未戴头盔 |
32 | 举手求救 | 支持检测人员举手方式发出求救信号 |
33 | 货车违规载人 | 支持检测各类货车违规载人，或家用三轮车载人抓拍 |
34 | 汽车车牌识别 | 支持各种汽车号牌识别，兼容新能源汽车车牌识别,兼容香港车牌识别 |
35 | 两轮电动自动车车牌识别 | 支持各种自动摩托车/自行车白牌、黄牌、蓝牌号牌识别 |
36 | 人数限定 | 支持设置视频场景内小于***的人数参预警或大于***的人数预警 |
37 | 车位统计 | 支持设置统计停车区有个车位，已经使用了车位 |
38 | 骑车载人 | 支持检测骑两轮摩托车、电动摩托车载人抓拍，自动过滤骑自行车的事件 |
39 | 未穿防护服 | 支持检测防疫***防护服，设定检测区，发现有未穿防护服时抓拍预警 |
40 | 交通事故-车辆相撞 | 支持检测道路上车辆相撞事件，产生抓拍预警事件 |
41 | 交通事故-车辆倾翻 | 支持检测道路上车辆倾翻事件，产生抓拍预警事件 |
42 | 交通事故-电动车倾翻 | 支持检测道路上摩托车或电动自行车倾翻事件，产生抓拍预警事件 |
43 | 骑三轮车未戴头盔 | 支持检测道路骑三轮车人员未戴头盔行为，产生抓拍预警事件 |
44 | 区间测速 | 支持检测单视频场景内，设定A段和B段，检测车辆或其它对象从A到B的速度 (米/秒或千米/小时)，支持设定超速预警 |
45 | 电动车闯红灯 | 电动识别红绿灯状态，在红灯状态下识别抓拍电动二轮车闯红灯行为,支持识别电动车号牌，联动录像取证 |
46 | 视频遮挡 | 当视频黑屏或补遮挡时，产生预警 |
47 | 垃圾分类检测 | 系统自动识别垃圾堆放、垃圾袋、盒子、瓶子、打包箱、包装箱等 |
48 | 路面病害检测 | 系统支持检测道路面各类路面病害检测，如路面各类裂纹，坑洞等 |
49 | 煤矿传输带检测 | 支持识别传送皮带有煤、无煤、多煤少煤状态、皮带偏移等 状态识别，识别皮带上的锚杆、矸石、木板、编织袋等异物 |
50 | 煤矿传输带检测 | 支持识别传送皮带有煤、无煤、多煤少煤状态、皮带偏移等 状态识别，识别皮带上的锚杆、矸石、木板、编织袋等异物 |
51 | 大型车路口右转不停车抓拍 | 自动抓拍货车在十字路口右转时不停车观察的行为，并识别车牌号码 |
52 | 手提垃圾 | 自动识别识别手提垃圾行为，通常用于可能扔垃圾前语音提示或联动开关垃圾桶盖 |
53 | 电磁线圈测试（美的定制） | 用于生产测试环节，异常产品，不能放入合格产品收纳箱 |
54 | 加油站卸油异常检测 | 实时分析识别加油站内人员不良行为（如抽烟、打电话、自燃等）和卸油时工作人员是否离岗、是否连接静电夹、灭火器是否摆放,导油管是否连接等动作自动予以识别，异常时报警 |
55 | 玩手机 | 自动识别抓拍上班时间，员工玩手机的行为 |
56 | 污水厂下沉池刮泥臂移动停止 | 自动识别污水厂下沉池刮泥臂移动停止N秒后产生预警事件 |
57 | 煤矿传输带移位 | 自动识别传输皮带移位N秒后产生预警事件 |
58 | 煤矿传输带流量 | 自动识别传输皮带运煤的流量，以***比结果输出 |
59 | 煤矿传输带阻塞 | 自动识别传输皮带阻塞后产生预警事件 |
2.2.3 算法定制能力
AI-MIS中间件采用组件化架构，因此具有强大的可扩展性，完备的生产工具组件，使得AI-MIS中间件可以支持快速的定制新业务算法，在不需要太多改动上层业务代码的情况下，高效的研发和训练生产***算法规则。
2.3 系统环境说明
本系统采用跨平台主式编写底层算法，和上层应用软件，理论上可以适配支持任何操作系统，目前经过测试的操作系统为ubuntu 18.04 和Windows 7/8/10/12/16 ,本系统数据库为了更好的适配算法，提高查询速度和大数据存储，采用了自研数据库 AIDB。
一．功能模块
3.1 实时预览
3.1.1 AI通道实时预览
客户端预览功能界面，支持实时预览AI节点通道实时视频，该视频带有分析叠加效果，支持云台控制、支持预置位管理、捕图、画面双击放大、全屏等操作。
3.1.2 监控通道实时预览
客户端预览功能界面，支持实时预览监控摄像头节点通道实时视频，该视频不带有分析叠加效果，支持云台控制、支持预置位管理、捕图、画面双击放大、全屏等操作。
3.1.3 视图管理
在客户端预览功能界面内，支持将已经打开的视频保存为视图模板，支持创建9999个视图，可以设定客户端启动后自动加载模板。
3.1.4 云台控制
在客户端预览功能界面内，支持将已经打开的视频进行云台操作，默认支持向左、向左、向上、向上、左上、右上、左下、右下、拉远、拉近、转到预置位等操作，支持创建自动定时执行预置位计划。
3.2 数据查询
客户端具有数据查询功能界面，支持选中某个通道、事件类型、时间范围查询系统智能抓拍通道产生的报警抓拍数据，支持将查询到的数据(含图片)下载到客户端 本地磁盘。
3.3 统计分析
系统内器海量统计分析模块，自动计数每一种事件类型数据，统计粒度***小单位为小时，支持按每日、月、年、时间段、通道等方式快速查询统计数据。
3.4 档案管理
系统支持人员档案管理和车牌档案管理，人员档案管理主要应用人脸识别黑白名单和访客管理应用，黑名单人员主要应用于人脸识别发现黑名单人员预警，白名单人员主要应用于单位内部人员出入口通行管理、考勤和会议签到管理。
车辆与号牌管理主要应用于出入口车辆通行管理（不涉及收费）。
3.5 系统配置
在系统配置功能模块内，管理员用户可以操作设置如下功能：
AI通道相应的摄像头及分析识别算法应用规则
监控通道相应的摄像头，及设置是否录像等
上传第三方平台http协议配置
联动邮件发送配置
系统维护操作（系统重启、时间同步）
3.6 二次开发
本系统提从如下二次开发协议接口：
l 第三方Http 请求协议 ,由用户向本系统发起http post请求响应操作，系统接收到命令后，执行相应的操作，主要包含：请求系统通道列表，查询通道的抓拍事件记录，拉取图片，添加人员（人脸），查询人员，删除人员，检测人脸，检测对象等接口
l 系统主动上传抓拍事件Http协议, 由用户在系统配置添加第三方接收ip地址和端口信息，系统将抓拍事件记录实时上传到此第三方ip地址端口，具体协议请查阅相应的文档
l 实时视频点播和抓拍事件实时接收协议， 系统由通过网页无插件式点播放实时视频（含分析叠加效果）、订阅接收报警事件，详情可查阅对应的DEMO程序。
二．系统性能参数
4.1 常见目标对象检测识别率
v 行人检测率: 光照环境理想环境下99.***以上，夜间光照效果差的环境下可达***以上，目标对象***小像素40*40
v 小汽车、面包车、中巴车、大巴车、渣地车、货柜车、普通货车检测率: 光照环境理想环境下99.***以上，夜间光照效果差的环境下可达98%以上, 目标对象***小像素50*50
v 自行车、电单车、摩托车检测率：光照环境理想环境下99.9%以上，夜间光照效果差的环境下可达95%以上, 1080p视频场景下目标对象***小像素50*50
v 火车(含动车、高铁）检测率：光照环境理想环境下99.***以上，夜间光照效果差的环境下可达98%以上, 1080p视频场景下目标对象***小像素50*50
v 飞机检测率：光照环境理想环境下99.***以上，夜间光照效果差的环境下可达95%以上, 1080p视频场景下目标对象***小像素80*80
v 风筝检测率：光照环境理想环境下99.9%以上，夜间光照效果差的环境下可达95%以上, 1080p视频场景下目标对象***小像素60*60
v 安全帽检测率: 光照环境理想环境下99.9%以上，夜间光照效果差的环境下可达95%以上, 目标对象***小像素50*50
v 牛、马、猫、狗常见较大动物检测率：光照环境理想环境下99.9%以上，夜间光照效果差的环境下可达95%以上, 1080p视频场景下目标对象***小像素80*80
v 老鼠、鸟、蟑螂、壁虎常见较小动物检测率：光照环境理想环境下95.9%以上，夜间光照效果差的环境下可达***, 1080p视频场景下目标对象***小像素50*50
v 背包检测率：光照环境理想环境下99.9%以上，夜间光照效果差的环境下可达95%以上, 1080p视频场景下目标对象***小像素80*80
v 烟检测率: 光照强烈环境下75%以上，非强光环境识别率***，夜间光照效果差的环境下可达95.***以上，1080p视频场景下目标对象***小像素80*80
v 火检测率:光照强烈环境下85%以上，非强光环境识别率95%以上，夜间光照效果差的环境下可达***以上，1080p视频场景下目标对象***小像素80*80
v 抽烟检测率:光照强烈环境下95%以上，非强光环境识别率***以上，夜间光照效果差的环境下可达85%以上，1080p视频场景下目标对象（烟）***小像素50*50
v 打电话检测率::光照强烈环境下98%以上，非强光环境识别率***，夜间光照效果差的环境下可达***，1080p视频场景下目标对象（烟）***小像素50*50
v 行车箱、打包箱检测率：光照环境理想环境下99.9%以上，夜间光照效果差的环境下可达95%以上, 1080p视频场景下目标对象***小像素80*80
v 厨师帽检测率:光照环境理想环境下99.9%以上，夜间光照效果差的环境下可达95%以上, 1080p视频场景下目标对象***小像素80*80
v 口罩检测率:光照环境理想环境下99.9%以上，夜间光照效果差的环境下可达95%以上, 1080p视频场景下目标对象***小像素80*80
v 人脸检测率:光照环境理想环境下99.9%以上，夜间光照效果差的环境下可达95%以上, 1080p视频场景下目标对象***小像素60*60
v 人脸识别率:人脸质量合格且为正脸的图像，1080p视频场景下识别率可达99.6%
v 车牌识别率:车牌图像质量合格且为45度视角以内的图像，识别率可达99.5% ,1080p视频场景下车牌***小像素120*50
4.2 系统性能率
v 检测速度: GTX 1050 60ms/帧;RTX 2060S 25ms/帧;RTX 2070S 20ms/帧;RTX 2080S 18ms/帧;RTX 2080TI 15ms/帧
v 并发能力: 系统支持多AI服务器堆叠管理，每台单元服务器可以按配置算力不同分别可以处理1路/2路/4路8路/12路/16路1080p或双倍的D1/VGA格式视频, 整个平台支持9999路视频接入分析检测识别
v 单路视频算法规则堆叠能力：每路视频支持8个算法规则并发运算，互不干涉，且多算法同时并行流畅运行
v 流媒体转发能力：系统支持普通监控视频接入存储转发，并支持二级流媒体转发，支持集群模式部署多转发服务器。
v 海量数据存储管理能力:支持亿级海量数据存储管理，秒级查询和秒极数据统计图形展示
v 算法快速定制能力：本平台具备***算法训练生产系统，支持按客户现场要求，快速采集样本和批量自动生产样本，定制检测算法。
v 视频源接入能力: 支持RTSP(UDP/TCP),RTMP,HTTP协议的实时视频流接入
