【人车跨界】AI实时监测重要场所，禁止人车跨界进入

算法介绍

在现实生活中，人车跨界行为经常发生，有些区域既不能让车辆进入，也不能让人员进入，如危化品区域、重要仓库、涉密场所等。

AI监测系统“人车跨界”算法通过对各类车型、人形、ROI区域来精准分析各个区域的车辆和人员跨界情况。

所需算法：人形识别算法、车辆识别算法、车辆跟踪算法、ROI区域

功能原理

图像识别：划定ROI区域（即禁止进入和停车区域），并设定跟踪时间，通过分析视频流数据，算法能够识别出目标物体（如人员、车辆）。

行为分析：通过实时对目标区域进行监测分析，判断是否有可能出现人车跨界行为。

预警机制：一旦监测到人车跨界行为后进行跟踪，跟踪时间超过设定时间，系统将立即启动预警机制，通知相关人员采取措施。

应用场景

“人车跨界”算法用于监测工厂、车间、仓储、危化品区域等禁止人员或车辆进入的区域，防止跨界行为带来的安全隐患。

核心作用

降低风险：有效降低因人车跨界行为带来的风险，保障企业和组织的安全生产。

提高效率：自动化监测可减少人工巡检的工作量，提高安全管理的效率。

智能决策：通过大数据分析，可为企业和组织在安全管理方面提供智能决策支持。例如，根据监测数据预测潜在的威胁，提前做好防范措施。

预警功能：通过对人车跨界行为的实时监测和预警机制，能够将潜在的安全隐患及时传达给相关人员，从而迅速做出反应，避免事故的发生。

可追溯性：通过对监测数据的存储和分析，企业和组织可以实现对人车跨界安全事件的追溯和回溯，为事件处理和责任追究提供有力支持。

节约成本：采用“人车跨界”算法可以降低人力成本和物资投入，同时减少因人为因素导致的误判和漏判情况，为企业和组织节约不必要的开支。