优质案例
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哈尔滨工业大学（深圳）
哈尔滨工业大学始建于1920年，1951年被确定为全国学习国外高等教育办学模式的两所样板大学之一，1954年进入国家首批重点建设的6所高校行列，被誉为“工程师的摇篮”。学校于1996年进入国家“211工程”首批重点建设高校，1999年被确定为国家首批“985工程”重点建设的9所大学之一，2000年与同根同源的哈尔滨建筑大学合并组建新的哈工大，2017年入选“双一流”建设A类高校名单，2022年8个学科入选新一轮“双一流”建设名单。哈尔滨工业大学深圳校区由哈工大与深圳市政府合作共建，以全日制本科生与研究生教育为主、非全日制教育为辅，是国家“985工程”建设高校和“双一流”建设A类高校首个在深圳市举办的本硕博培养体系齐全的高水平校区。校区在办学过程中始终坚持扎根深圳，面向国家重大需求，立足国际学术前沿，紧密结合广东省、深圳市经济社会发展战略目标，贯彻落实哈工大“一校三区”融合发展要求，开展党建思政、人才培养、师资队伍建设、学术研究、国际合作交流等各项工作。
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深圳中学
深圳中学（Shenzhen Middle School），简称“深中”，创办于1947年，是深圳市的一所公办完全中学，是广东省一级学校、国家级示范性普通高中、国家新课改样板校、第一届全国文明校园和第二批全国心理健康教育特色示范校等。
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算法识别
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面对业务
· 提高通行管理效率，节约人力物力成本
· 配置安防联动，完善预警机制，提高响应速度
· 监管物业员工，提升员工工作质量
· 完善能耗管理系统，减员增效
烟雾识别
烟雾识别算法基于大规模白色烟雾数据识别训练，配合摄像头实时识别监控区内室内和室外白色烟雾情况，检测到白色烟雾立刻发出警报。适用于工厂、商场、蒸汽作业等任何有火灾隐患的场所，并可用于室内多种复杂环境
安全帽识别
安全帽识别算法基于大规模安全帽数据识别训练，配合现场摄像头，实现自动识别现场作业人员的安全帽佩戴情况，准确率高于90%，达到高效率监督监管
越界检测
越界检测算法基于计算机视觉识别技术，配合现场摄像头，自动识别危险区域，如人员越界可立即报警，确保员工的人身安全以及人工监管效率
宠物识别
宠物识别算法基于AI视觉分析技术，检测到特定区域内存在猫、狗自动进行告警，适用于白天、晚上、室内、室外的各种场景以及各种天气条件
垃圾堆放识别
垃圾堆放识别算法基于人工智能视觉分析技术，通过摄像头视频流识别具备一定规模成堆的袋装垃圾
人脸识别
人脸识别算法基于人工智能视觉技术，对人脸进行1:1, 1:N, M:N身份验证与识别，与预置人脸库进行比对，识别人身份信息
车牌识别
车牌识别算法采用深度学习的方式可对车牌的颜色、车牌信息进行识别分析，把分析的数据信息直接呈现在系统平台上，可查询区域内的车牌、出入时间等历史信息，适用于货车、面包车、轿车等多种车型。
人手持刀检测
人手持刀检测算法基于人工智能深度学习技术，通过摄像头实时识别人、菜刀、水果刀，检测到人手持菜刀或水果刀则进行告警
玩手机识别
玩手机识别算法基于监控摄像头画面，使用计算机视觉技术检测识别人员玩手机的行为，包括单手/双手拿着手机向前看/向下看的玩手机动作，并可以设置当检测到玩手机行为超过大概多少秒时需要进行报警。
行业痛点
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人员翻墙行为检测
摔倒识别算法可对进入检测区域的人员进行自动识别：若检测到人员有摔倒行基于监控视频，根据需求提前设置区域框，在区域框周围识别是否有人员，当检测人员进入区域框进行人员追踪，并检测人员异常行为（人员翻墙），一旦检测人员翻墙行为，进行告警提示。输出事件发生时间，违规事件发生地点，摄像头编号，事件类型，置信度，违规图片（框出人员翻墙行为）。
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传统园区管理粗放
依赖人工管理，巡检效率低，事故响应慢，业主投诉多
管理效率低，人力成本上升，资源配置不合理
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安全隐患多
生产操作过程规范监管难，违章操作易引发安全事故
劳动强度大，影响注意力集中，易忽视个人安全防护
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传统视频监控效率低下
海量监控视频数据，缺少智能提示和实时监管
事故后只能回放检索，事发无预警无追踪，效率低
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人工监管难，治理压力大
监控区域面积广，人员复杂，难以有效全局管控
监管人员较少，主要依赖人力监管
核心优势
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网格管理模式
科学封闭的管理机制，不仅具有一整套规范统一的管理标准和流程，而且发现、立案、派遣、结案四个步骤形成一个闭环，从而提升管理的能力
接入平台信息标准化
现有社区平台杂乱，地址及人员数据不齐全，或错乱，通过管控平台将各区域数据接入呈现。
数据通路
打通现有社区视频数据通路,数字系统中，将各个子系统通过数据总线连接形成的数据传送路径