AI视频智能分析平台AI Vision Analytics

面向真实场景的 AI 视频分析方案

先找到你的应用场景，再了解可以使用的功能。围绕人车管理、区域巡查和作业安全，为园区、工厂、停车场、仓储、工地与社区规划视频分析方案。

按场景查看方案
从需求出发

你希望从监控中发现什么？

先确定管理目标，再选择检测能力。一个项目可以组合多种功能，为不同点位设置不同任务。

六大应用场景

从你的现场，找到具体应用方式

每个方案包含典型点位、功能配置思路、事件使用方式，以及部署前需要准备的信息。

智慧园区应用场景示意图智慧园区 人员与车辆智能管理，进出人员识别、车辆检测与区域管控。人员识别车辆检测区域管控查看应用与落地建议 智能工厂应用场景示意图智能工厂 安全生产与人员管理，实时掌握重点区域的人员活动情况。安全生产人员管理重点区域查看应用与落地建议 智慧停车场应用场景示意图智慧停车场 面向园区、商业体等私有停车区域，本地识别车辆、人员及其他目标并实时框选标注。车辆检测人员识别本地分析查看应用与落地建议 智慧仓储应用场景示意图智慧仓储 实时监控仓储区域人员与车辆活动，结合区域规则识别异常进入，保障仓储作业安全。人员监控车辆监控区域管控查看应用与落地建议 智慧工地应用场景示意图智慧工地 施工现场人员与车辆智能监管，针对危险区域、作业区域实时检测，并识别安全帽、反光衣等个人防护装备的穿戴情况。人员监管车辆监管危险区域个人防护装备查看应用与落地建议 智慧社区应用场景示意图智慧社区 覆盖社区出入口、公共区域与重点场所，实现人员与车辆智能感知，提升社区安全管理能力。人员识别车辆检测智能安防查看应用与落地建议

所有解决方案基于同一套平台能力构建，详见 核心功能  ·  技术架构  ·  技术文章

方案对比

按点位和管理重点，找到试点起点

从少量代表性画面验证，再扩展到更多区域。以下是各场景可优先评估的方向。

场景、典型点位、关注事件及试点建议
应用场景典型点位重点关注建议试点
智慧园区大门、楼宇入口、设备区域人车进出、身份识别、区域活动一个出入口 + 一处重点区域
智能工厂生产区、厂区道路、设备周边人员车辆、区域进入、烟火线索一个厂房或一条生产通道
智慧停车场车行出入口、内部车道、人行通道车辆车牌、人车活动、区域进出一处车辆入口 + 一段内部通道
智慧仓储库区入口、装卸口、仓内通道非预期进入、人车活动、烟火线索一个重点库区或装卸口
智慧工地作业区入口、危险区域、运输通道安全穿戴、区域进入、人车活动一个画面稳定的作业点位
智慧社区社区出入口、楼宇周边、公共区域人员识别、车辆信息、重点区域一个出入口 + 一处公共区域
日常使用流程

从摄像头画面，到可以跟进的事件

不同场景共用视频接入、分析任务和事件管理能力，具体规则按现场需求配置。

  1. 01

    接入现场视频

    确认摄像头或录像设备的视频流地址，验证分析节点能够访问，选择有代表性的点位开始。

  2. 02

    配置分析与规则

    按点位选择检测任务，绘制关注区域，明确哪些事件需要生成提醒以及通知谁。

  3. 03

    查看事件与告警

    结合事件时间、摄像头和现场画面核查情况，按照已有现场管理流程跟进。

  4. 04

    验证后逐步扩展

    结合真实画面调整规则，再按视频数量、模型任务与网络条件评估算力和部署规模。

功能组合

了解方案背后的产品能力

从区域配置、事件通知到可视化监控，查看各项功能如何配合使用。

配置关注区域 在视频中划定重点范围，让人员与车辆检测围绕实际管理边界运行。查看事件与告警 了解事件记录、告警等级和通知方式，串联发现、查看与现场核查。搭建可视化监控场景 通过 2D / 3D 场景配置摄像头位置，集中展示设备状态与 AI 告警。
部署选型

点位规模与网络条件，一起考虑

运行架构决定算力如何分配，部署环境决定系统在哪里运行。两者可按现场需求组合。

  • 明确现有视频流与网络访问条件
  • 确认检测任务、数据存储和通知需求
  • 通过实际视频评估算力与分析效果

少量点位，先从单节点开始

一台服务器承载视频接入、分析与事件管理，适合先验证代表性场景。

多区域点位，评估中心加边缘

边缘节点就近分析视频，中心统一管理任务与事件，按规模扩展节点。

企业内部部署，按网络配置服务

在企业基础设施处理视频和业务数据，本地运行与外部通知分别确认服务条件。

常见问题

开始之前，你可能想了解

同一个项目涉及多种场景，应该选择哪个方案？

可以按实际点位组合。例如园区项目可能同时包含厂房、仓库和停车区域，各点位分别配置适合的任务，再集中查看事件与告警。方案页用于说明典型应用，不限制项目只能采用一种功能组合。

接入前需要更换现有摄像头吗？

可先评估现有设备的视频流协议、访问条件与画面质量。平台支持主流摄像头和网络视频流；具体识别任务还需要确认目标大小、角度、光照和遮挡，建议以实际视频试点验证。

服务器配置和支持路数怎样确定？

需要结合视频路数、分辨率、所选模型、并行任务及实际硬件进行评估。先明确重点点位和检测目标，再通过试点确认处理能力，避免仅按摄像头数量估算。

方案沟通时准备什么资料比较有帮助？

建议提供场景与点位说明、摄像头数量、典型画面、希望关注的事件、现场网络条件，以及数据存储和通知方式需求。可以先从少量代表性点位开始讨论。

从你的现场需求出发， 找到合适的分析方案

先在线体验，再结合摄像头数量、网络环境和关注的事件，沟通功能配置与部署方式。