核心价值

智慧安防是指通过人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术，结合视频监控、出入口控制、实体防护、入侵报警等技术手段，构建的全面立体化社会治安防控体系。智能安防系统提升了公共安全管理水平，有效应对各类风险和挑战。为企业提供了全方位的安全保障，提升了企业运营效率和风险管理能力。

技术特点

• 实时高清监控：智慧安防管理平台通过部署高清摄像头，实现对监控区域的24小时无死角实时监控，确保每一处细节都能被清晰捕捉，为安全防范提供第一手资料。
• 智能行为分析：系统内置AI算法，能够自动识别监控画面中的异常行为，如入侵、徘徊、遗留物等，并即时发出预警，提高安全防范的主动性和精准性。
• 人脸与车牌识别：通过深度学习技术，系统能够快速识别监控画面中的人脸和车牌信息，并与数据库进行比对，为安全管理和追踪提供强有力的技术支持。
• 远程监控与管理：支持通过手机APP或电脑端软件进行远程监控和管理，用户可以随时随地查看监控画面，调整摄像头角度，实现全方位的安全掌控。
• 多传感器融合：系统整合振动传感器、红外传感器、激光探测器等多种传感器，实现对入侵行为的全方位检测，确保不漏报、不误报，提高系统的可靠性。
• 智能分析预警：通过大数据分析和机器学习技术，系统能够对入侵行为进行智能分析，区分真实威胁和误报，并根据威胁等级发出相应的预警信息，提升安全防范的精准度。

应用场景

商业综合体场景

• 智能门禁：通过人脸识别技术+手机APP远程控制，结合楼宇对讲和人脸识别技术，实现无接触式出入管理。
• 无人巡逻：部署低速自动驾驶漫游车、无人巡逻机器人等设备，提升巡逻效率。

工业与特殊场景

• 设备故障预警：利用传感器监测工业设备的振动、温度等参数，预测故障并提前报警。
• 危险区域监控：通过技术手段识别实验室、危化品储藏室等特殊环境的危险因素和危险行为。
• 生物特征识别：在高安全场所，通过指纹、虹膜等技术实现精准身份验证。

业务优势

• 深度学习模型：基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的深度学习模型，能够高效处理图像、视频和语音数据，实现人脸识别、行为分析和异常检测等功能，提升安防系统的智能化水平。
• 实时目标检测：采用AI算法，能够在视频流中实时检测并跟踪目标对象，如车辆、行人和可疑物品，确保安防监控的及时性和准确性。
• 多模态融合：结合计算机视觉和自然语言处理技术，实现对视频、音频和文本数据的综合分析，进一步提升安防系统的预警能力和决策支持能力。