華夏金安科技傳統監控智能化升級
建設方案
第1章?項目概況
1.1項目名稱
傳統監控智能化升級建設項目
1.2項目建設單位
項目建設單位:華夏金安(廈門)科技有限公司
1.3項目建設目標
本次項目利舊原有傳統監控,通過部署AIServer-N2智能分析服務器,接入RTSP視頻流進行智能化分析,突出AI技術手段的應用體驗,打造集服務、管理、分析、預警為一體的智慧工地,全面提升工地安全管理體系,實現智慧工地的建設目標。
1.4建設內容
系統:智慧工地管理系統;
監控:常規監控點位:64個;
AI設備:AIServer-N2智能分析服務器;
1.5建設周期
本項目基礎建設從2023年5月份開始設計,2023年7月份完成項目建設和驗收交付。
第2章?必要性分析
2.1必要性分析
工地作為一個重要的生產經營區域,具有較高安全管理要求。傳統工地安全管理模式較難解決安全監管難題,需要借助新技術、新理念實現解決建筑管理難題的破局。通過前期廣泛的現場調研分析,我們總結了目前工地管理主要有以下痛點:
(1)安全隱患多且發現難:工地環境復雜,時常出現各類意外事件,不能夠有效及時發現異常情況。
(2)設備多且監管難:工地現場生產設備多,重要設施設備缺乏不間斷有效監管,而且巡檢記錄停留在紙質形式。
(3)規范操作難落地:工地相關作業規范和流程,在政府層面、行業層面、社會層面都有嚴格的要求。而工地從業人員整體素質、流動性大的特點、導致規范操作要求難落地。
(4)被動防御,預警不及時:安防系統被動防御,難以主動預防,對系統和管理人員的要求過高。而且工地發生突發情況常常是事后處理的情況,很難做到事情預警規避。
第3章?需求分析
3.1業務管理需求分析
3.1.1 業務管理需求:
系統需要滿足工地的環境安全、作業合規、人員合法等多方面的日常管理要求。
3.1.2 組織管理需求:
系統需要滿足工地日常作業工作,安全管控工作,政府合規性檢查等應用場景需求。
3.1.3?AI智慧需求:
系統需要利舊原有的視頻監控資源,增補智能化分析設備,實現智能升級改造,降本增效避免資源的重復建設。。
3.1.4 強化監管需求:
平臺需要強化重點部門的監督執法能力、應急響應能力和自我防護能力。
3.1.5 提升服務需求:
平臺通過數據共享、部門聯動、采用信息化和智能化的手段全面提升園區的服務能力。
3.2非功能性需求分析
3.3.1 性能要求
系統應具有快速響應的特性,用戶打開界面和提交事務的平均響應時間應低于2秒。用戶進行在線實時查詢業務操作的數據處理時間應低于5秒。系統應具有較高的穩定性,系統中主要設備均采用工業級產品,各類服務器性能穩定可靠。
3.3.2 易用性要求
系統用戶界面應操作簡潔、易用、靈活,風格統一易學。系統的用戶幫助文檔要求齊備,易于進行軟件使用。充分考慮系統的易用性,所有交互系統提供中文圖形界面,符合常規視窗系統的操作模式,對于非專業技術人員,經過短期培訓可熟練地掌握整個系統的操作。系統須具有合理的使用成本,有利于使用者長期穩定使用。
3.3.3 統一設計原則
統籌規劃和統一設計系統結構。尤其是應用系統建設結構、數據模型結構、數據存儲結構以及系統擴展規劃等內容,均需從全局出發、從長遠的角度考慮。
3.3.4 先進性原則
系統構成必須采用成熟、具有國內先進水平,并符合國際發展趨勢的技術、軟件產品和設備。在設計過程中充分依照國際上的規范、標準,借鑒國內外目前成熟的主流網絡和綜合信息系統的體系結構,以保證系統具有較長的生命力和擴展能力。保證先進性的同時還要保證技術的穩定、安全性。
3.3.5 高可靠、高安全性原則
系統設計和數據架構設計中充分考慮系統的安全和可靠。系統在設計之初就充分考慮安全可靠的要求,將安全要求貫穿于系統的生命全周期(設計、論證、研發、使用、維護)之中,主要包括硬件使用安全、軟件運行安全、數據安全、鏈路安全、消防安全等。
3.3.6 標準化原則
系統各項技術遵循國際標準、國家標準、行業和相關規范。
3.3.7 成熟性原則
系統要采用國際主流、成熟的體系架構來構建,實現跨平臺的應用和集成。
3.3.8 適用性原則
充分利用已有資源,急用先行,在滿足應用需求的前提下,盡量降低建設成本。
第4章?項目建設方案
4.1總體設計方案
4.1.1 總體技術路線:
本次項目利舊原有傳統監控,通過部署AIServer-N2智能分析服務器,接入RTSP視頻流進行智能化分析。其數據鏈路設計大致如下圖:

4.1.2 項目拓撲架構
項目整體架構圖,如下圖。

4.1.3項目主要設備
(1)AIServer-N2智能分析服務器
AIServer-N2智能分析服務器是一款多路數智能分析設備,有64路/128路/256路等多種型號可選,內嵌30余種標配智能算法,適用于智能園區、智慧學校、智慧金融、智慧社區、智慧工地、智慧學校等多種場景。AIServer-N2打造的是一款行業領先的軟硬一體智能分析服務器,支持人臉抓拍識別,機非人結構化要素分析,目標聚類,周界預警、行為分析等多種智能功能,提供可視化操作頁面,支持實時預覽,結構化檢索,1:1目標比對,1:N目標查找,運維管理等豐富的業務功能,同時設備提供豐富的OpenAPI接口,將AI數據推送給業務平臺,為用戶提供高性價比的智能化解決方案。
AIServer-N2智能分析服務器功能簡介如下圖:


AIServer-N2智能分析服務器產品規格說明如下表:
產品功能 |
實時監控 |
實時監控 | 支持切換單窗口、四窗口組合預覽,支持全屏預覽; 預覽畫面支持展示結構化目標框和警戒規則框; 支持人臉,結構化,警戒事件信息實時彈窗展示,支持按事件類型過濾; |
事件記錄 |
人臉記錄 | 支持全量人臉識別記錄展示,包括抓拍圖,底庫圖,比對分值,全景圖,人員姓名,人員組,抓拍設備,抓拍時間; 支持按抓拍設備,人員姓名,抓拍時間查詢; |
結構化記錄 | 支持按抓拍時間,抓拍設備,人臉屬性,人體屬性,機動車屬性,非機動車屬性檢索; 人臉屬性支持性別,年齡(7個年齡段),口罩狀態(4種),眼鏡狀態(4種),胡子狀態(3種),發型(包括光頭,稀疏頭發,短發,長發),鼻子有無遮擋共7種屬性; 人體屬性支持性別,年齡(7個年齡段),上身顏色(12種),下身顏色(12種),上身服飾(長袖,短袖),下身服飾(下衣長,下衣短),全身服飾(有大衣,無大衣),上身紋理(4種),發型(長發,短發),有無戴帽子,帽子顏色(12種),有無帶包,有無騎車,有無打傘,鞋子顏色(12種),有無頭盔,有無安全帽,人朝向(4個方向)共18種屬性; 機動車屬性支持車牌號碼,車輛顏色(6種),車牌類型(一行,兩行),車輛類型(8種),車輛品牌(122種),車身顏色(15種),車身朝向(3種)共8種屬性; 非機動車屬性支持車輛類型(5種),非機動車顏色(12種),車朝向(4種)共3種屬性; |
警戒記錄 | 支持按抓拍時間,抓拍設備,告警類型檢索; 告警類型支持:人員越界,翻墻檢測,人員入侵,人員徘徊,車輛越界,車輛禁停,車輛離開,車輛逆行,抽煙檢測,人員奔跑,摔倒檢測,人員扭打,接打電話,看手機,人員值崗/離崗-離崗,人員值崗/離崗-超員,人員值崗/離崗-少員,睡崗檢測,人員聚眾; |
聚類 |
聚類記錄 | 支持全量聚類記錄一人一檔查看,展示累計采集次數,最近一次抓拍圖和抓拍時間; 支持查看每個檔案全量抓拍記錄,支持按抓拍時間和抓拍設備檢索; 支持180天內陌生人檔案記錄查詢; |
檢索 |
1:1 | 支持按人臉,人體,機動車,非機動車4種類型1:1比對,輸出比對分數; |
1:N | 支持按人臉底庫,人臉抓拍庫,人體抓拍庫,機動車抓拍庫,非機動車抓拍庫5種類型1:N比對; 人臉底庫比對結果支持輸出底庫圖,相似度,人員姓名,支持跳轉對應人員的抓拍記錄; 人臉抓拍庫比對結果支持輸出抓拍圖,抓拍設備,抓拍時間,人臉結構化屬性; 人體抓拍庫比對結果支持輸出抓拍圖,抓拍設備,抓拍時間,人體結構化屬性; 機動車抓拍庫比對結果支持輸出抓拍圖,抓拍設備,抓拍時間,機動車結構化屬性; 非機動車抓拍庫比對結果支持輸出抓拍圖,抓拍設備,抓拍時間,非機動車結構化屬性; 支持按閾值,抓拍時間,抓拍設備過濾檢索結果; |
任務 |
任務管理 | 支持創建人臉識別,結構化分析,區域警戒三種類型任務; 人臉識別支持按人員組布控; 區域警戒包括人員越界,人員入侵,車輛越界,車輛禁停,翻墻檢測,車輛離開,人員徘徊,睡崗檢測,人員值崗-離崗,人員值崗-超員,人員值崗-少員,人員奔跑,摔倒檢測,人員扭打,抽煙檢測,看手機,接打電話,人員聚眾,車輛逆行; 區域警戒默認創建2種規則,規則支持自定義擴展,支持繪制預警線/規則線/規則框; 支持任務開啟/關閉; 支持按設備名稱,任務類型過濾任務列表; |
資源管理 |
設備管理 | 支持接入符合RTSP標準的高清網絡攝像機; 支持H.264視頻標準; 支持設備新增,編輯,刪除; 支持按設備名稱查詢; |
人員管理 | 支持人員組新增,編輯,刪除,最多支持創建128個; 支持按人員組添加人員信息,最多支持50萬張人臉圖片; 圖片要求:JPG,PNG,BMP格式,大小≤3MB,尺寸<=3840*2160; |
系統管理 |
存儲策略 | 支持配置人臉記錄,結構化記錄,警戒記錄保存時間,配置范圍1~90天,默認1天; |
運維管理 | 系統信息 支持查看服務器基礎信息:服務器名稱,型號,版本,SN,MAC地址,IP地址,內存使用情況,磁盤空間使用情況, 支持NTP自動校時和手動配置時區,日期時間; 支持服務器手動重啟; |
狀態監控 支持服務器CPU,內存,網速,磁盤IO實時狀態監控,運行情況變化趨勢展示; |
服務器報警記錄 支持CPU溫度,CPU使用率,內存,磁盤IO異常報警; |
授權信息 支持當前授權到期時間查詢; 支持查看各個算法包的布控路數,空閑路數,布控占比信息; |
性能參數 |
基礎數據 |
最大人臉數量(張) | 50萬 |
最大的人臉底庫(組)數量(個) | 128 |
算力路數 |
1:N人員檢索(路) | 64路/128路/256路可選 |
人臉視頻流(路) | 64路/128路/256路可選 |
結構化視頻流(路) | 64路/128路/256路可選 |
周界警戒(路) | 64路/128路/256路可選 |
行為警戒(路) | 64路/128路/256路可選 |
硬件參數 |
CPU | 1 * AMD EPYC 7542/2.9GHz/128M/32C/64T/225W |
內存 | 8*32G/DDR4/RECC/2666/2933/2Rank |
SATA SSD | 1 * SSD/480GB/SATA 6Gb/2.5寸/直連主板 |
HDD | 4 * 4TB/SATA/3.5"/7200RPM/6Gb/HDD(做raid5) |
RAID卡 | 1 * Raid卡/8口/SAS 12Gb/半高/PCIe 3.0x8/1GB緩存/支持RAID 0,1,5,6,10,50,60,JBOD/超級電容BBU |
GPU加速卡 | 4 * KSGPU卡 |
網絡 | 集成2個千兆網口,萬兆光口*2(SFP+轉光口模塊*2;SFP+轉電口模塊*2) |
電源 | 1 * 800W冗余電源1+1雙模塊 |
(2)AIBOX -T4智能盒子
AIBOX-T4智能盒子是一款基于深度學習算法的智能盒子,該產品采用嵌入式設計,集成高性能NPU模塊,內嵌成熟穩定的各種分析算法,可基于視頻流實現智能分析。設備
總庫最多支持30萬張人臉圖片,支持64個庫。其中人臉識別:支持16路視頻流。視頻結構化:支持16路視頻流。周界警戒:支持16路視頻流。行為警戒:支持8路視頻流。
設備支持人臉抓拍、人臉識別比對報警、陌生人識別告警,支持人臉屬性的識別:性別、年齡、戴帽子、戴眼鏡、戴口罩等,支持人臉、人體、機動車、非機動車、車牌的抓拍及臉人綁定、人-非機動車綁定,支持人上下衣顏色、上下衣款式、背包狀態,是否佩戴安全帽等人體屬性解析,支持機動車分類,顏色、品牌、駕駛方向和非機動車分類等車輛屬性解析,支持車牌識別和車牌-機動車綁定關系,支持拌線越界、區域入侵、車輛違停等智能警戒功能,支持行為警戒:奔跑,摔倒,打電話,看手機,扭打,值崗-離崗,人員聚眾,睡崗檢測等。

AIBOX-T4智能盒子產品規格說明簡介如下表:
系統參數 |
主處理器 | 高性能嵌入式微處理器,4 x ARM CortexA53@1.3G |
操作系統 | 嵌入式Linux |
內存 | 標準配置:16GB |
eMMC | 標準配置:32GB |
算力 | 28.8INT4 |
設備接入 |
視頻流輸入 | 視頻分辨率: 1920 x 1080(200萬)、2560 x 1440(400萬)、3840 x 2160(800萬) |
視頻解碼類型 | H.264/H.265 |
人臉抓拍機 | 最大支持32路抓拍機接入(抓拍機需支持GA/T1400協議) |
智能參數 |
工作模式:視頻流混合模式 (算法并行,可按通道配置,可在人臉、結構化、警戒三種算法之間靈活切換) | 臉人綁定+人臉識別:(最大16路) 人臉抓拍、人臉識別、人臉屬性、人體抓拍、人體屬性、臉人綁定 |
視頻結構化:(最大16路) 1)圖片抓拍:人臉、人體、機動車、非機動車、車牌 2)屬性輸出:人臉、人體、機動車、非機動車、車牌 3)車牌識別 4)關聯關系:臉人綁定、車-車牌綁定、人-非機動車綁定 |
智能警戒:(最大16路) 1)周界警戒:人員越界、人員翻墻、人員入侵、人員徘徊、人員值崗/離崗、車輛越界、車輛禁停、車輛離開 2)行為警戒:抽煙、奔跑、摔倒、扭打、打電話、看手機、少員/超員、睡崗、聚集 3)物品警戒:雜物堆放、物品遺留、物品看守、攜帶物品報警 |
主動上報 | 1)人臉抓拍、人臉識別、人臉屬性結果 2)臉人機非牌的抓拍和屬性、車牌識別結果 3)警戒告警 |
人臉 | 抓拍率 ≥ 99% |
抓拍誤抓率 < 1% |
白名單識別通過率 > 99.5% |
識別誤識率:< 0.5% |
最大底庫:30萬人像庫 |
人體 | 抓拍率 ≥ 95% |
抓拍誤抓率 < 1% |
機動車 | 抓拍率 ≥ 90% |
抓拍誤抓率 < 1% |
非機動車 | 抓拍率 ≥ 95% |
抓拍誤抓率 < 1% |
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