视频AI识别系统
视频AI识别系统：在革新传统的安全监管模式，以应对复杂且充满不确定性的生产环境。该体系在现有信息化基础设施之上，引入违章智能识别前置分析设备，融合AI智能化视频识别技术、边缘计算与大数据深度挖掘，搭建监察监管端与煤矿企业端双层架构，实现对煤矿关键区域与设备的全时空、无缝隙监控预警。通过自动筛选并锁定异常情况，固定证据，辅助监察员做出精准判断，达成隐患自动识别与关键信息自动归档的目标。
系统功能
基础服务与应用技术服务
(1)采集现场图像并通过AI模型进行智能识别和分析。
(2)采集现场语音和声纹，利用多模态分析算法实现协同报警。
识别结果管理
（1）分析结果可以推送到相关业务单元，实现融合监测报警和业务处置闭环。
（2）管理报警规则，根据不同的规则进行报警计算、输出，并存储和处置报警信息。
（3）展示和统计分析报警类型、时间、详情、处置流程等运营数据。
识别反馈
（1）具备人工确认模型识别结果的准确性，并提供反馈处置结果查询功能。
（2）提供模型误检、漏检的在线反馈能力。
智能配套设备
（1）AI模型推理服务器支持物体检测、实例分割、目标跟踪等图像识别技术。
（2）流媒体服务器的存储空间可以满足30天以上的历史切片视频数据存储要求，并满足1年以上的报警证据视频存储要求。
模型部署监控
对训练好的模型进行本地化推理，支持感知场景的创建、模型部署及运行监控。
AI报警模块
（1）系统自动检测潜在的危险或异常情况，支持异常告警信息配置如危险区域非法闯入、皮带异物、安全帽佩戴异常等。
（2）当系统识别出异常时，立即触发报警，并将相关信息（如报警时间、类型、位置、截图、视频等）推送到管理平台，提醒相关人员及时处理。
（3）AI报警功能能够显著提升报警的准确性和响应速度，有效减少误报，并确保安全管理的高效性和全面性。
系统特点
多模态融合分析: 通过图像、语音、声纹等多模态数据的结合，实现更加精准的识别和报警，提升了系统的智能化水平和应用场景的广泛性。
实时推理与边缘计算: 系统利用边缘计算技术进行本地化推理，确保在低延迟和高效能的条件下对实时数据进行处理，支持即时报警和快速响应。
灵活的规则配置与闭环管理: 用户可以根据实际需求灵活配置报警规则，并通过闭环管理实现自动化的报警处理和业务联动，确保操作的精准性和效率。
全流程模型管理: 系统支持从数据标注、模型训练到部署监控的全流程管理，提供可视化和自动化的模型优化工具，保障模型的高效开发和持续改进。
大容量存储与长期数据保存: 系统的流媒体服务器具备强大的存储能力，能够长期保存历史视频和报警证据数据，确保数据的安全性和可追溯性。
用户友好的反馈与优化机制: 内置的识别结果人工确认与在线反馈功能，便于用户对识别准确性进行审核和反馈，助力模型的迭代优化。这是测试文本，单击 “编辑” 按钮更改此文本。
高扩展性与灵活部署: 系统采用模块化设计，支持多场景下的灵活部署和扩展，能够适应不同规模和复杂度的应用需求，为未来的技术升级提供保障。
应用场景
