【车辆跨界】AI实时监测与智能告警，有效管理车辆跨界行为

算法介绍

“车辆跨界”算法是基于深度学习框架的一种图像识别技术，通过大量数据进行训练，能够准确地识别车辆是否越界。有些区域不能让车辆靠近，尤其是危化品区域，车辆跨界可能会导致严重的安全隐患。

“车辆跨界”算法主要通过分析视频流数据，通过对各类车型、ROI区域精准分析，判断车辆是否越过预设的边界线，一旦发现车辆跨界立即发出告警。

所需算法：车辆识别算法、车辆跟踪算法、ROI区域

功能原理

图像采集：划定ROI区域（即禁止停车区域），并设定跟踪时间，通过视频监控系统，实时采集视频流数据，对目标区域进行监测。

边界线设定：根据实际需求，在监控画面中预设边界线。

越界判断：根据车辆特征和预设边界线，判断车辆是否越界。

预警机制：当监测到车辆后进行跟踪，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

应用于工厂、车间、仓储、危化品区域等禁止车辆越过道路边界或非法闯入禁行区域。

核心作用

提高安全：通过实时监测，能够及时发现并阻止潜在的安全威胁。

提高效率：自动化监测可减少人力投入，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：通过对车辆越界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。

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车辆越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“车辆跨界”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。