一、 产品概述
华图科技开发有限公司与智能无人车公司合作研发了“园区无人车智能视频分析系统”，是一款基于先进AI算法的智能分析系统，专为机场、工厂园区、高新园区等大型园区设计。该系统通过无人车搭载的高清视频云台，结合深度学习技术，实现对园区内人、车等目标的精准、快速识别与监控。此外，系统还支持其他可定制化的识别目标，以满足不同园区的个性化需求。在机场安防应用中，该系统除了具备标准的人、车识别检测功能外，还增加了护栏网、滚刀刺网破损识别等特色功能，为园区安全提供全方位、智能化的保障。视频智能分析系统可单独使用，也可以结合无人车使用。
二、 核心功能
1. AI算法视频分析：本系统基于深度学习技术，通过训练和优化模型，实现对视频中复杂场景和动态目标的实时分析。这种分析能力远超传统视频监控，可准确区分人、车、物等各类目标，并对其进行跟踪和识别。
2. 高清视频结合无人车：通过定制化巡检路线，系统能够捕捉园区内各个角落的实时高清画面，确保监控无死角，定期智能巡检大大增加监控覆盖频率，节省人力成本。
3. 定制化识别：除了标准的人、车识别外，系统还支持根据园区特定需求进行定制化训练，识别其他目标如特定物品、颜色、破损、动物等，提供高度个性化的安防服务。
4. 实时报警与响应：一旦AI算法检测到异常行为、闯入、破损等安全隐患，系统会立即触发报警机制，并通过预设的通信方式及时通知相关人员进行处理。
三、 功能原理
系统硬件平台采用高性能的Nvidia的Jetson系列产品具有强大的并行计算能力。这使得在车载环境下进行复杂的图像处理和深度学习算法成为可能，低功耗的ARM架构和优化的硬件设计，具有高效能和低功耗的特点。这使得它在车载环境下可以提供足够的计算性能，同时不会过度消耗车辆的电力资源。平台拥有完善的软件生态系统，提供了丰富的开发工具、库和框架，这些工具和框架可以加速开发过程，简化算法的部署和优化，提高系统的性能和稳定性。
采用了轻量级的模型架构Yolov5，具有较高的精度和准确性。具有可调节的模型复杂度和鲁棒性，可以根据具体的应用场景进行灵活的配置和优化。它支持多种输入尺寸和不同大小的目标检测，如根据机场护栏网的特点和需求进行定制化的模型训练和部署。
四、 产品优势
1. 智能化程度高：基于AI算法的视频分析系统能够自主学习和不断优化，提高目标识别的准确性和效率。
2. 误报率低：通过深度学习技术，系统能够区分正常行为和异常行为，有效减少误报和漏报。
3. 可扩展性强：随着园区安防需求的变化，系统可以方便地添加新的识别模块和功能，保持与时俱进。
4. 全天候监控：无人车可全天候巡航，不受时间和天气限制，确保园区安全无间断。
五、 应用场景
（下列场景中包含视频分析结合无人车的场景，也包含单独使用视频分析的场景）
1. 机场场景：
Ø 跑道与停机坪监控：无人车可以自主巡航在跑道与停机坪周边，通过AI算法实时检测任何未经授权的人或车辆进入，确保飞机起降安全。
Ø 安全围界监控：系统实时监控机场围界，一旦发现护栏网、滚刀刺网破损或有人非法攀爬，立即报警并通知机场安全部门。
Ø 航站楼内部监控：在航站楼内，系统可以识别异常行为，如奔跑、斗殴等，并立即报警以维持秩序。
2. 工厂园区场景：
Ø 生产线与仓库监控：无人车可以在仓库和生产线之间巡逻，通过AI算法识别员工是否遵守安全规程，同时检测是否有盗窃行为发生。
Ø 园区周界安全：系统监控工厂围墙和入口，识别非法闯入者，并实时报警。
Ø 危险区域监控：对于工厂内的危险区域，如化学品存储区，系统可以检测人员是否佩戴了必要的防护装备。
3. 高新园区场景：
Ø 研发区域保护：系统确保只有授权人员能够进入研发区域，防止技术泄露。
Ø 数据中心安全：在数据中心周边部署无人车监控系统，识别并阻止任何未经授权的物理访问。
Ø 园区交通管理：通过AI算法分析园区内的交通流量，优化车辆停放和交通路线。
4. 高校园区场景：
Ø 校园安全巡逻：无人车可以在校园内自主巡逻，识别并阻止校园欺凌、协助进行访客轨迹绘制、对井盖电房等设备进行预警巡检、围墙破损监控等功能。
5. 水库区场景：
Ø 水库周边安全：无人车沿水库周边巡逻，通过AI算法识别并阻止非法捕鱼、游泳等危险行为。
Ø 水位与堤坝监控：系统可以实时监控水库水位和堤坝状况，一旦发现异常立即报警。
Ø 生态保护监控：监控水库周边生态环境，识别并报告任何可能对水库生态造成破坏的行为。
六、 总结
园区无人车智能视频监控系统以其先进的AI算法视频分析技术、高清视频监控、定制化识别和实时报警等功能，为机场、工厂园区、高新园区、高校以及水库等多种场景提供了全面、智能的安防解决方案。该系统可广泛应用于各种园区和公共设施，有效保障安全与稳定，是现代化社会不可或缺的智能安防设备。
