安科高新院“AI视频分析”实现业务保证和数据保护

1.技术方向

基于TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，结合OpenCV等视觉库开发。

模型优化：针对特定场景（如工厂、医院、交通）定制轻量化模型（如MobileNet、EfficientNet），适配边缘计算设备。

多模态分析：可能集成红外、热成像、声音等传感器数据，增强复杂环境下的分析能力。

功能模块

实时目标检测：识别人员、车辆、设备等，支持跨摄像头追踪。

行为识别与预警：如工厂中的违规操作（未戴安全帽）、医院的患者跌倒监测。

数据可视化：通过仪表盘展示分析结果（如人流量统计、异常事件热力图）。

2. 典型应用场景

场景1：工业安全生产

危险行为监测：识别工人是否佩戴防护装备、是否进入危险区域。

设备状态监控：通过视频分析机械运转异常（如冒烟、震动）。

流水线质检：检测产品外观缺陷（如裂纹、划痕）。

场景2：智慧医疗

患者监护：实时监测ICU患者生命体征（通过肢体动作分析呼吸频率）。

手术辅助：分析手术视频，提供操作规范性评估。

场景3：智慧园区/城市

车辆管理：车牌识别、违停检测、交通流量预测。

安防预警：周界入侵检测、人群聚集预警、遗留物识别。