AI边缘计算高效赋能,打造智慧社区安防管理解决方案

一、背景需求分析

随着信息技术的飞速发展,智慧社区建设已成为提升社区治理和服务水平的重要方向。通过深度整合大数据、云计算和人工智能等前沿技术,致力于构建信息化、智能化的新型社区治理体系。根据《关于深入推进智慧社区建设的意见》的指引,我国计划在2025年前,全面建成网格化管理、精细化服务、信息化支撑、开放共享的智慧社区服务平台,共同迈向智慧共享、和睦共治的新型数字社区时代。


二、社区安防管理痛点

传统的社区安防管理方式由于人力运维负担沉重、效率低下以及高昂的人力成本,往往无法实现全天候、全方位的监测,存在着安防漏洞,同时难以确保巡更人员巡逻到位。这些问题不仅影响了社区的安全系数,也增加了社区安全事故的风险,成为城市居民高度关注的问题。为了提升社区的安全水平,减少安全事故的发生,并响应传统行业数字化转型的强烈需求,万物纵横精心打造了智慧社区安防管理解决方案。

19d951d1f4630de821f1d288eb390b5d.jpeg


三、解决方案

万物纵横智慧社区安防管理方案,以其前瞻性和创新性引领行业潮流。依托安防监控系统的AI机器视觉识别平台和先进的AI边缘计算技术,为小区提供全方位的智慧化安全管理服务。


1、项目实施

将在小区的关键出入口、公共场所及人流密集区域部署人脸识别监控摄像头,并在部分小区出入口安装人脸识别门禁系统。同时,还将引入一体化路灯及云广播系统,并对社区服务监控中心进行全面升级。这些举措将实现对小区内外流动人员、车辆的实时监控,确保社区安全无死角。


2、安全防护

采用人脸识别、车牌识别等先进技术,对社区内人员和车辆进行精准识别和实时监测。通过对监控视频图像的智能分析,能够迅速发现异常情况,并第一时间进行预警和处理,如盗窃、火灾、交通事故等潜在风险。这将大大提升社区的安全性和居民的安全感。


3、社区智慧管理

运用智能算法对社区内的人员流动、车辆流量等数据进行深度分析和预测,为社区管理者提供科学、准确的决策支持。同时,机器视觉系统还能够对社区内各类设施进行实时监测和管理,如公共设施的维护、环境卫生的监测等,从而全面提升社区的管理水平和服务质量。


方案架构图:

9e50e2d77344bc2d84b89ac2ec4734e6.jpeg


三、建设亮点

1、视频监控部署:

为确保视频监控的高清、智能、联动特性,边缘计算盒子负责信号采集、编码和分发,支持告警联动,确保异常及时处理。

2、AI边缘计算盒子应用:

在社区服务中心部署,统一接入AI边缘计算盒子这一前端安防设备,实现数据汇聚、告警上报、算法分析展示,并与机器视觉平台对接,保障数据安全高效传输。

3、硬件与软件升级:

硬件方面,进行数字化、智能化改造,提升管理效率;软件方面,建立“社区一站式综合服务平台”,提供实时、在线服务,同时建立集中式管控后台,提升管理透明度和可追溯性。


ccc93c5d691a801d31512dac42b15909.jpeg


四、算法应用

1、人脸识别门禁:确保居民出入安全,白名单快速通行,陌生/黑名单自动抓拍告警。

2、高空抛物检测:AI算法精准识别高空抛物,记录轨迹并告警,保障居民生命财产安全。

3、电动车进电梯预警:毫秒级响应,精确识别电动车,实时预警电梯内电动车闯入事件。

4、周界入侵防护:AI算法实时监测人员入侵、翻越围墙等行为,筑牢社区安全防线。

5、消防安全监测:智能烟感、烟火识别算法、消防设施检测,24小时守护小区安全。

6、小区环境管理:通过AI算法监测垃圾满溢、暴露等问题,即时告警,提升物业管理效率。

3acf5fa85e3cf7d585477b6041f1c4ba.jpeg


五、方案优势

1、技术领先性:采用前沿的大数据、云计算和AI技术,确保系统高效准确。

2、智能预警与响应:快速响应异常情况,增强居民安全感。

3、综合治理能力提升:数据驱动,实现更高效、精细化的管理和服务。

4、全面覆盖:实现社区内无死角监控,提升整体安全性。

5、可扩展性与可维护性:模块化设计,可根据需求灵活扩展和定制,降低后期维护成本。

6、成本效益优势:数字化改造,提升社区管理效率和服务质量,降低了人力和物力成本。

cc46988ada91a53a39c7b430b6a53a92.jpeg


六、产品推荐

AI机器视觉平台

万物纵横AI机器视觉平台是一款功能强大的智能视觉处理系统,支持多样化的算法接入,能够实时接入高清视频数据,并通过灵活的视频分发功能,将视频流推送至多个终端。同时,平台还提供实时数据共享,确保多用户、多系统间的信息流通与协同。此外,平台还具备精准的告警推送功能,能够实时监测异常情况并及时通知用户,保障安全与效率。万物纵横AI机器视觉平台以其卓越的性能和广泛的应用场景,为各行业提供智能化、自动化的解决方案,推动数字化转型与升级。

fa218200576906ff78b873caf16f23c4.jpeg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/638775.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

泰克TBS2204B示波器如何设置存储时间?

示波器是电子测量领域中不可或缺的重要仪器之一。泰克公司生产的TBS2204B数字示波器是一款广受欢迎的中端市场产品,其中存储时间设置是用户需要掌握的关键操作之一。 TBS2204B示波器的存储时间设置涉及以下几个方面: 1. 存储时间基准 存储时间基准决定…

办公楼智慧公厕解决方案云平台,助力办公环境品质提升

在现代化的办公楼中,智慧公厕解决方案云平台正发挥着至关重要的作用,有力地助力办公环境品质的提升。 一、云平台优势 智慧公厕云平台具有高效的集成性,将各种设备和信息整合在一起,实现了统一管理和调度。云平台还可以和海量的设…

Threes 特效 炫酷传送门HTML5动画特效

基于Three.js的HTML5 3D动画,这个动画模拟了游戏中的一个炫酷的3D场景,支持360度视角查看,也支持鼠标滚轮进行缩放。画面中主要展现了一个游戏中传送门的效果,同时还有路两边的围栏、灯笼、石头,以及星光闪闪的萤火虫&…

第52期|GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找…

重新夺回控制权!原创始人从Synk回购FossID,致力于解决开源许可合规风险

FossID 于 2022 年 9 月被其原始创始人从 Snyk, Inc. 重新收购。为什么 Snyk 在 2021 年收购了 FossID,又在 2022 年将其分拆,以及为什么 FossID 的创始人(Oskar Swirtun 和 Jon Aldama)后来又回购了该公司? 公司背景 …

Transformer详解(1)-结构解读

Transormer块主要由四个部分组成,注意力层、位置感知前馈神经网络、残差连接和层归一化。 1、注意力层(Multi-Head Attention) 使用多头注意力机制整合上下文语义,它使得序列中任意两个单词之间的依赖关系可以直接被建模而不基于传统的循环结构&#…

如何让社区版IDEA变得好用

如何让社区版IDEA变得好用 背景 收费版的idea功能非常强大,但是费用高。社区版的免费,但是功能被阉割了。如何才能让社区版Idea变得好用,就需要各种插件支持了。经过全局配置编码,maven,jdk版本,在加上各…

舵机(结构,原理,控制方法)

介绍 舵机,全称为伺服马达(Servo Motor),是一种能够精确控制角度或位置的电动机。它广泛应用于模型制作、机器人技术、工业自动化等领域。舵机通过接收控制信号,将其转化为机械运动,从而实现精确的控制。 …

AI大模型如何赋能智能座舱

AI 大模型如何赋能智能座舱 从上海车展上,我们看到由于智能座舱配置性价比较高,已经成为车企的核心竞争点之一,随着座舱硬件规模化装车,蔚小理、岚图、极狐等新势力开始注重座舱多模态交互,通过集成语音/手势/触控打造…

Cesium与Three相机同步(2)

之前实现了将Three相机同步到Cesium相机Cesium与Three相机同步(1)-CSDN博客 现在是将Cesium相机同步到Three相机,从而实现了相机双向同步。 <!DOCTYPE html> <html lang="en"><head><title>three.js webgl - orbit controls</title&g…

YTM32的flash应用答疑-详解写保护功能

YTM32的flash应用答疑-详解写保护功能 文章目录 YTM32的flash应用答疑-详解写保护功能IntroductionPrincipleOperation & DemonstrationDemo #1 验证基本的写保护功能Demo #2 编程CUS_NVR设定EFM_ADDR_PROT初值Demo #3 启用写保护后试试块擦除操作 Conclusion Introduction…

MySQL中如何知道数据库表中所有表的字段的排序规则是什么?

查看所有表的字段及其排序规则&#xff1a; 你可以查询 information_schema 数据库中的 COLUMNS 表&#xff0c;来获取所有表的字段及其排序规则。以下是一个示例查询&#xff1a; SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, COLUMN_NAME, COLLATION_NAME FROM information_schema.COL…

小皮面板中访问不了本地的sqli网站---解决方法

今天想在sqli-labs中做题&#xff0c;却发现自己访问不了网站 1、具体的错误原因如下 2、查了一下&#xff0c;可能是因为自己访问的域名不对 3、修改了域名为&#xff1a;http://sqli-labs:81/Less-2/便可以访问了 4、然后接下来我有遇到一个错误&#xff0c;这个问题是php版…

OpenCV:入门(五)

图像梯度 图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分&#xff0c;其灰度值变化较大&#xff0c;梯度值也 较大&#xff1b;相反&#xff0c;对于图像中比较平滑的部分&#xff0c;其灰度值变化较小&#xff0c;相应的梯度值也较小。一般情 况下&#xff0c;图像梯度计…

Linux基础(四):Linux系统文件类型与文件权限

各位看官&#xff0c;好久不见&#xff0c;在正式介绍Linux的基本命令之前&#xff0c;我们首先了解一下&#xff0c;关于文件的知识。 目录 一、文件类型 二、文件权限 2.1 文件访问者的分类 2.2 文件权限 2.2.1 文件的基本权限 2.2.2 文件权限值的表示方法 三、修改文…

Kafka之【生产消息】

消息&#xff08;Record&#xff09; 在kafka中传递的数据我们称之为消息&#xff08;message&#xff09;或记录(record)&#xff0c;所以Kafka发送数据前&#xff0c;需要将待发送的数据封装为指定的数据模型&#xff1a; 相关属性必须在构建数据模型时指定&#xff0c;其中…

近临算法(个人总结版)

背景 近邻算法&#xff08;Nearest Neighbor Algorithm&#xff09;是一种基本但非常有效的分类和回归方法。最早由Fix和Hodges在1951年提出&#xff0c;经过几十年的发展和改进&#xff0c;已成为数据挖掘、模式识别和机器学习领域的重要工具。近邻算法基于相似性原则&#x…

get和post的区别,二者是幂等的吗?

一、什么是幂等 所谓幂等性通俗的将就是一次请求和多次请求同一个资源产生相同的副作用。 维基百科定义&#xff1a;幂等&#xff08;idempotent、idempotence&#xff09;是一个数学与计算机学概念&#xff0c;常见于抽象代数中。 在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执…

git分支常用命令

最近在用git提交代码的时候&#xff0c;发现有些命令不是很会&#xff0c;先记录几个常用分支命令&#xff0c;后续再补充&#xff0c;在执行git push命令提交代码的时候遇到报错&#xff0c;一并记录下。 1.git常用命令 新建分支&#xff1a; git branch <分支名称> 比…

day16|二叉树的属性

相关题目 ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 二叉树的深度与高度 如图&#xff0c; 二叉树的深度表示&#xff1a;任意一个叶子节点到根节点的距离&#xff0c;是从上往下计数的&#xff0c;因此使用前序遍历…