壹合原码智能化楼宇自控施工系统_视频监管预测系统_建筑工地视频监控系统-云巴巴 -云巴巴

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壹合原码智能化楼宇自控施工系统

壹合原码智能化楼宇自控施工系统，基于多年沉淀的深度学习技术及强大的专家团队，针对多个工业垂类场景进行算法优化，打造最优的工业AI算法模型，提供更加精准的工业AI模型库，客户可直接选择适合自己业务场景的模型，快速实现业务落地。

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智能化系统楼宇自控施工系统 icon

伴随科学技术与信息化技术不断发展，许多建设工程企业也加入了数字化转型的队伍。由于处在转型初期，数字化程度还相对较低，工程企业依然面临着诸多问题。

信息不对称
施工现场的实际进度和变更无法及时反馈回公司，领导无法掌控全局，也就无法及时控制风险。

计划与实际利润落差
很多项目在初期预估都有不错的利润，但是做下来，却发现没有利润，甚至亏损工程企业的账目都混乱不清，无法真正采集到现场详细情况以及劳务人员实际工作情况。

现场变更难以管控
复杂的交叉关系，决定了每个工程企业所处的商业环境都是独立无二的工程涉及多方合作，关系复杂，造成往来结算不清、责任划分不清。

系统整体架构图

方案功能介绍

核心模块

功能介绍

摄像头管理模块用于多种终端设备、智能设备的接入及管理。平台支持包括摄像头等终端感知设备接入，为整个平台提供数据接入底座。各类老旧摄像头，不限制品牌可通过GB28181，RTSP协议接入AI视频监管平台，无需更换摄像头，无需施工改造，降低企业智能化升级成本。

功能介绍

针对企业内部署的摄像头装置，可以按照需求调取场景视频流。支持一屏、二屏、四屏、八屏同时预览，降低人工巡逻时间成本，有效提升厨房卫生监管效率。

功能介绍

关联相应AI技能的设备会根据配置的AI技能运行时间进行实时监测，当发生违规行为，设备异常、环境异常等事件时，会产生相应的风险告警。告警会生成预警事件图片及事件视频用于回看。告警管理中可查看整体预警事件的数量，告警详情。对每一个预警事件进行全流程的处理跟踪，以及预警的全生命周期管理。告警事件总览：统一展示全部预警事件及告警数据统计；告警事件处理：下发预警处理通知，记录处理意见；错误预警修正。

功能介绍

一个AI技能对应一个业务场景，算法模块可基于已有原子模型库快速编排出一个业务上所需的AI技能，如“未带安全帽检测”、“未穿工服检测”等。接入的设备仅需通过关联AI技能即可将完成智能化升级，具备多种场景的AI能力。在算法管理中用户可根据自身业务逻辑设置自定义的预警逻辑，并根据需要将技能下发至多种智能设备。各类检测算法可通过接口方式接入AI管理平台，摄像头配置后可按照预设检测频率进行识别。针对不同区域的摄像头，可按照实际监管需求人工配置不同的算法，灵活多变，快速适应不同需求改变。

功能介绍

针对告警数量、告警位置、告警类型等参数进行统计，并做可视化处理，便于管理员对场景内的生产及安全情况作统计。

产品优势

采用最新基于图像智能AI识别的人员、设备、环境异常报警的智能摄像头。

产品优势人工智能AI+无人值守智能巡检 icon

平台优势

基于领先的工业AI算法，通过全感知设备接入实现多模态综合预警；云边端多形态交付、打通应用-训练闭环。

多场景全感知设备接入
支持多种类型包括摄像头、传感器、巡检机器人、无人机等设备的接入，实现对于不同业务场景环境24h的全感知监测，提升企业安全生产、安全管理的水平和效率。

一站式模型训练与应用
端到端智能巡检应用，可一站式管理、分析应用中沉淀的业务数据，基于工业智能视觉训练框架、高性能推理引擎进行一站式的模型训练优化。

业内领先的工业AI算法
基于多年沉淀的深度学习技术及强大的专家团队，针对多个工业垂类场景进行算法优化，打造最优的工业AI算法模型，提供更加精准的工业AI模型库，客户可直接选择适合自己业务场景的模型，快速实现业务落地。

云边端多形态交付
灵活的模块化设计，可根据客户业务形态灵活选择交付形态：软硬件分开/软硬一体、私有云/边缘盒子等多样化产品方案，从而经济、高效的满足不同规模、不同应用方式的多种类型客户需求。

产品优势

业务原生的模型自迭代能力，样本库智能生成方案，打通数据收集+模型迭代闭环。

产品优势

结合视觉+大数据能力，基于多模态深度学习和多源数据分析，实现高精度预警。

产品优势

与安全卫生业务深度融合的厨房监测预警平台。

应用场景

伴随科学技术与信息化技术不断发展，人们对于建筑施工质量关注力度逐渐加大，而在智能建筑施工当中，楼宇自控系统因自身诸多优势而得到广泛应用，促使社会和谐发展的需求得到充分满足，并且通过自动化控制的特性，促使智能建筑得到进一步发展。智能化系统楼宇自控施工系统是采用摄像头等硬件设备和计算机视觉技术相结合，对建筑物类的施工进度进行控制，对信息资源进行管理。为建筑商提供信息服务，它是建筑技术适应现代社会信息化要求的结晶。

Demo展示

落地案例｜中化集团HES行为监测 icon

场景痛点
中化农业全国各地种子培育基地针对供电车间，物资仓库，办公室等场景下，每天需要安排8个人员进行监控室的24小时管理及厂区安全巡逻，人员成本高，安全管控能力低，无法及时有效的管理组织险情。

方案功能
针对园区异常情况自动实时报警，定位区域，自动抓拍，针对园区内老旧摄像头完全接入安全管理平台，降低海康、大华软件成本。

方案效果
1，摄像头利旧，自由配置算法，监控集中化管理；2，算法具备增量能力，摄像头持续采集图像，算法准确率持续提升；3，算法自动抓拍，监控系统日期自动储存问题图片，方便追溯。

解决方案
通过深度学习视觉检测算法，现场采集真实场景下的吸烟动作，路面积水，安全帽，安全马甲进行初步的监测模型框架搭建，通过真实场景部署，完成算法迭代，准确率持续提升。

落地案例｜韩国工厂安全行为监控平台 icon

场景痛点

1.实时监控范围过广，监控范围需遍布工厂各处。识别潜在的危险行为。各区域同时监控难度大，如需报警反应缓慢，难以控制实时报警监督行为。 2. 管理效率低。多区域多场景监控人力成本高，巡查需要人看，效率低，智能自动化程度低，需24小时轮岗值守，对人力消耗过高。 3. 数据割裂严重。运营数据和行为数据割裂，无法统筹多维度数据为工业厂区业务和管理赋能，无法实时同步监控等。 4. 监管区域信息化水平低。潜在危险难以溯源，无法预防降低危险发生概率。报警区域不精准，影响处理时间及效率。

方案功能

1，通过深度学习算法，采集监控范围内工厂的日常数据。 2，构建数据分析模型，及时回传各系统监控监测数据进行分析反馈响应，并生成全量日志，提供打通全渠道数据的接口。 3 ，监控连锁厂区实时数据，基于数据分析问题，以便更加科学地指导监督报警，持续提升连锁厂区管理效率。