行业方案

本文旨在介绍智慧校园视频管理系统的架构设计，为构建高效、智能的校园视频监控系统提供参考为智慧校园的建设贡献更多的力量。

在业务上能满足公安、交通、城管、三防应急等社会管理、公共安全等城市综合治理与大数据库建设应用场景，满足不同职能部门业务拓展需求。

平台具备实时监控和告警功能，能够实时监测系统的运行状态和性能指标。一旦发现异常情况，系统会立即发出告警通知，以便企业及时采取措施进行处理。

卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的优化算法模型，常用于目标跟踪和姿态估计等计算机视觉任务。随机森林是一种集成学习算法模型，能够用于图像分类、目标检测和特征选择等计算机视觉任务。

DeepSORT（Deep Learningand Support Vector Regressor-based Object Tracking）：一种基于深度学习和支持向量回归器的目标追踪算法。

通过高清摄像头捕捉猪舍内的实时画面，利用图像识别算法自动检测工作人员的着装规范、违规行为、周界安全防范、消防安全等，从而实现对养殖环境的实时监控、异常情况识别和安全风险预警。

AI智能视频识别技术可以帮助智慧灯杆实现交通流量的实时监测和分析，可以识别违规行为和交通事故，及时发出警报并通知相关部门进行处理，如车流统计、车辆检测、车牌识别、车辆违停、行人闯红灯、骑车不戴头盔等。

物体检测：使用目标检测算法，如YOLO、FasterR-CNN等，对通道区域的图像进行分析和识别，检测出是否存在物体堵塞。

通过高清摄像头拍摄地面上的垃圾图像，然后将这些图像输入到训练好的深度学习模型中进行处理。模型会自动识别出图像中的垃圾，并生成分析结果。

检测由于摄像机故障、解码库不匹配、视频传输网络等原因导致的视频图像画面呈现出花屏、黑屏、灰屏、绿屏、蓝屏或者半屏杂色覆盖的视频画面异常现象。

具体检测逻辑是先检测叉车是否载货，然后以叉车的重心是否越过检测线，根据检测线箭头方向判断是入库还是出库，空的叉车出入库则不会告警。

特征提取：从预处理后的数据中提取特征，例如关键点位置、移动速度、身体形态等。数据建模：使用机器学习算法或深度学习网络对提取的特征进行建模和训练，以建立一个睡岗状态检测模型。

抽烟检测AI算法主要依赖卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取和分类。CNN能够自动学习图像中的空间层次结构，并提取出与抽烟行为相关的特征。通过不断学习和优化，模型能够逐渐提高对抽烟行为的识别准确率。

多路视频显示：多路实时视频同时显示功能，当视频展示窗口/设备数量少于视频源数量时，具有视频轮循输出至展示设备功能，并且火警视频具有更高占用显示设备的优先级别。

支持对视频采集的人脸照片进行获取、人脸照片特征码提取、入库、比对、报警等，支持以图搜图、人脸轨迹追踪与分析，选择目标人员人脸图片，分析目标人员“从哪里来、到哪里去、沿途经过哪里”。

对内河水质数据、排污企业数据、视频图像比对进行分析与研判，达到提前预警的效能；对水位、泵站排水流量、视频监控等数据分析，实现城区防洪排涝智能化。

支持设备H.264/H.265接入，实现同样画质和码率下，有效降低带宽消耗和存储成本； 支持CDN推流，可以根据具体的现场需求，实时推流至流媒体服务器或者进行CDN转发。

通过人工智能和大数据分析技术，对监控视频进行智能分析和处理，实现对公园内部异常情况的自动识别和预警。例如，当公园内部出现闯入危险区域、火灾等异常情况时，系统会自动发出预警信息，提醒管理人员及时处理。

方案依托智慧城市“一张网”，构建全域覆盖的城市时空感知，多维度检测的“神经元” 智能感知体系；全量汇聚政府、社会等方面的城市治理数据资源，提升对城市治理的精细感知能力。

利用TSINGSEE青犀AI算法中台内部署的AI算法模型，可以监测河道分布的排水口的异常排污情况以及水面漂浮物堆积情况，也可以识别颜色明显异常的水体并进行抓拍和预警。