产品功能
功能概述
安全生产视频智能监控系统通过端、边、云三层管理相结合，主要包含以下功能。
设备接入及管理
支持多种设备接入：摄像头、声光报警器语音住等；
支持对设备进行统一的分类管理、预警规则配置；
AI盒子接入及管理：AI盒子技能下发、预警信息上报、AI盒子监控；
AI模型配置
提供监测预警等AI应用，利用AI技术多方位助力安全生产管控。
支持第三方平台对接，帮助用户实现应用统一管理、分布式建设。
监控及预警管理
支持实时监控设备状态及视频画面；
预警事件的详细信息、事件视频及基本信息展示；
完整的预警事件管理及处理；
AI模型库的扩展与优化
面向油气、电力、水务、化工、矿山等多个行业提供丰富的场景化AI模型；
支持原子模型编排生成技能，灵活适应业务场景；
支持模型的增量训练和再部署；
支持图像大模型用于报警复检
AI盒子和计算单元的功能
AI盒子或计算单元作为系统的最低一级平台，主要承担基本的抓拍、识别、告警功能，同时它又是一个完整的自管理系统，能够独立使用。
功能主要包括：
1.视频接入
2.模型规则配置
3.抓拍报警存储
4.模型扩展
系统有足够的内存空间可以添加新的模型。
5.系统升级
模型添加或优化后，可以方便更新到计算单元中。
6.第三方数据对接
提供灵活的API来和第三方平台对接，HTTP，MQTT，websocket方式都可以对接。
7.系统配置
本地集中管理平台的功能
本地集中管理平台提供大屏数据看板、工作台、报警管理、实时监控、系统设置等功能。
大屏看板
工作台
工作提供整个平台多元的数据展示，用户可直观查看当前的资产情况、预警情况、预警统计、消息通知，可通过工作台快速进入计算单元，支持对每个通道的直接布控设置。同时提供GB28181视频接入配置、AI模型管理、人员档案管理、车辆档案管理等功能。
报警管理
报警管理模块提供警戒抓拍、结构化抓拍、人脸识别、车辆识别、报警弹窗、大模型复检、大模型应用等功能。
警戒抓拍
警戒抓拍页面提供根据时间、计算单元、通道、报警类型查询报警情况，处理报警等功能。
结构化抓拍
结构化抓拍提供人脸、人形、机动车、非机动、车牌各种抓拍目标的检索功能，支持情绪识别，支持人脸以图搜图。
人脸识别
记录所有抓拍到的人脸，提供检索功能。
告警大模型应用
在本地集中管理平台中内置图像大模型，对报警图片进行复检，以减少误报。大模型应用支持任意编排告警模型，对计算单元上报的人、车、抓拍等各种图片根据编排的告警规则进行检测，产生告警后记录在数据库，并可以推送到第三方平台。
统计分析
统计分析模块提供可视化查看预警数据的统计数据，基于不同维度的分析直观展示安全运行态势，突出重点问题，提升监管效率，支持不同时间维度的筛选汇总及结果导出。
实时监控
实时监控模块是日常生产过程中的监控界面，通过实时监控进行场景监测，支持单屏/多屏切换。同时可以支持AI视频画面，可以查询所有通道的告警录像和图片。
远程AI边缘管理中台
AI边缘管理中台，包括：用户管理、设备管理、视频调度管理，抓拍告警消警管理，AI算法训练、优化部署，云存储等功能
该系统可以管理到我们公司自主研发的所有产品，包括AI摄像机、AI边缘服务器、AI边缘一体机产品。
系统基于互联网技术、分布式部署，可以快速小规模部署管理几十到几百台摄像机设备，也可以大规模部署，管理几千到几万台摄像机设备，可以适合各种不同层级的项目需求。
系统可以完全私有化部署，作为各种不同应用系统的底层支撑平台。
从应用角度来看，该设备管理中台主要用于管理AI边缘服务器、AI摄像机等设备的接入、远程控制、告警、消警、参数设置、推流等。管理中台又分为用户端和管理端。
AI边缘管理中台用户端功能
基本功能说明
用户端用于用户自己的设备。
功能列表
管理中台用户端主要功能如下：
操作界面展示
首页看板
这里也可以看到最新的报警消息，并且可以及时处理。
告警抓拍
这里可以处理告警、查看抓拍图片以及消警管理。
其他页面参考使用手册。
AI边缘管理中台管理员端功能
基本功能说明
管理端用于管理所有的设备。
功能列表
管理中台用户端主要功能如下：
操作界面展示
首页看板
其他页面参考使用手册。
增量训练平台
数据误报与解决
告警流程与增量训练
当边缘端监管设备发现异常后，分析结果上传至企业监控室值班人员，值班人员结合现场情况进行判断，如果为实警则进入报警处置流程，如果为虚警则进入增量训练平台数据库。增量训练平台会定期对虚警数据进行整理、标准与训练，将更新后的模型下发至边缘设备中。
新模型创建流程
模型算法选型1
对用户算法需求进行深度分析，将问题与行业专家，和算法工程师进行讨论，总结国内外行业经验，正确选择对应模型和模型移植解决方案。
模型算法选型
模型精度验证、模型量化、裁剪、前处理和后处理加速。建立训练、测试、嵌入式移植工程docker模版，开启自动训练和部署自动流水线。
模型增量训练
数据自动标注
在标注平台界面选择数据集，点击标注图标即可进入到数据集标注的界面，在文件列表中选择要标注的图片，选用对应的标签实现标注功能。
建立数据集
在标注平台对数据集完成标注后，可选择将标注好的数据集推送到训练模型中准备开始进行算法模型的自适应开发训练。
自动增量训练
数据管理界面对推送过来的已完成标注的数据集按照一定比例自动分配训练数据和测试数据，然后在模型管理界面选择训练适配显卡，提交训练。
模型评价
模型管理界面可查看训练在成功的模型的版本信息，如工作流的完成情况，模型训练时长，通过模型过程评价和模型再评估可查看模型的关键指标如准确率、召回率等。
模型管理与下发
模型管理界面选择模型验证，可以选择上传验证的图片数据，对训练成功的模型进行效果验证，确认是否能够识别检出目标。
对训练成功后的模型进行入仓操作。并可直接推送至相应的设备中。
