人车活动分布在多个点位
停车区域出入口、内部车道和人行通道的管理重点不同,单纯轮巡不容易持续掌握目标活动。
先明确要关注的位置与事件,再为摄像头配置分析任务。
停车区域出入口、内部车道和人行通道的管理重点不同,单纯轮巡不容易持续掌握目标活动。
车辆距离、拍摄角度、夜间灯光与反光都会影响车牌清晰度,需要先判断现有视频是否满足分析条件。
管理人员需要围绕车辆或人员事件查看现场,减少在多路录像之间反复切换的工作。
以下为应用配置示例,可根据现场画面、区域用途和管理流程调整。
组合车辆检测与车牌分析,为管理人员提供进出车辆的画面和识别线索。
围绕需要管理的范围绘制区域,关注车辆进入或离开,并按事件规则触发提醒。
在车辆分析之外配置人员检测,了解停车区域内的人员位置,并按需跟踪画面中的活动轨迹。
把检测能力放进日常工作流程,了解系统提供哪些线索,以及管理人员如何使用。
以下说明一种典型使用流程,具体检测任务、区域规则与通知方式可按现场需求配置。
摄像头检测到车辆进入预先划定的重点关注范围。
车辆目标满足区域进入规则,平台记录对应事件。
按告警配置发送提醒,值班人员查看事件及相关画面。
结合车辆画面和可用的车牌分析结果,安排现场人员跟进。
如何跟进值班人员查看车辆活动与现场通行情况,再决定是否需要现场核查。
了解事件与告警功能结合 2D 平面图或 3D 立体场景配置摄像头位置,集中查看设备状态与 AI 告警信息。
了解各项能力如何配合使用,并查看对应功能的详细说明。
车辆检测与车牌分析
识别停车区域内的车辆目标,输出车辆位置与车牌信息。
人员检测
识别进入停车区域的人员目标,掌握人车活动情况。
停车区域 ROI 分析
围绕停车区域绘制 ROI,检测车辆与人员的进出。
异常事件识别
异常进入等行为按区域规则形成事件,联动智能告警。
本地 AI 分析
支持本地化部署,视频在本地完成 AI 分析,数据不离开企业内部网络。
视频原始数据可在本地完成 AI 分析,配合私有化部署,适配对数据安全有要求的私有停车区域。
摄像头接入
停车区域摄像头接入
AI 分析
车辆 / 车牌 / 人员检测
区域分析
ROI 进出判定
事件告警
异常事件实时推送
让功能配置、摄像头画面和实际管理流程一起接受检验。
确认摄像头覆盖范围、目标类型和日常管理要求,先选择有代表性的点位。
验证视频流连通,为每个点位选择模型、绘制区域并设置事件规则。
检查光照、遮挡和目标大小,核查检测结果,并验证通知及记录查看流程。
根据试点结果评估算力和网络,扩展点位;现场变化后复核分析规则。
重点验证白天、夜间车灯和逆光环境下的画面效果,确认车牌可见范围,并实际走通一次区域进入事件和告警查询。
可先选一处出入口和一段内部通道接入,验证车辆、车牌和人员检测。企业或商业体内部可采用本地部署;跨区域点位较多时,再评估中心加边缘架构及视频访问条件。
本页方案围绕视频中的人员车辆检测、车牌分析、区域事件及告警展开。收费结算、车位引导和道闸控制需单独确认系统需求与对接条件。
需看实际画面。高位全景摄像头适合了解车辆活动,但车牌可能过小或角度不合适。建议先用出入口样例视频验证,再决定点位和任务配置。
可以按摄像头配置相应分析任务,并结合区域规则关注不同目标。具体并行任务数量与视频路数,需要结合硬件性能和现场视频验证。
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。