边缘AI盒子智能视频行为识别-瞭望环保

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边缘AI盒子智能视频行为识别

方案概述：

AI视频行为识别基于边缘盒子的人工智能运算和识别能力，利用传统的视频监控设备叠加边缘盒子的算法与分析功能，通常可与多种环保物联网设备联合使用，实现AI环保场景的自动识别，如道路扬尘、工地扬尘、运渣车带尘、油罐车卸油、运渣车环保违规、店外经营等，可自动识别、判断、抓取违规事件并标注，无需人工时刻盯守视频监控，还可自动录制环保违规现象的视频证据。

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边缘AI盒子智能视频行为识别

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边缘AI盒子智能视频行为识别解决方案

人工智能的应用在环保、住建、安全领域备受重视，2025年4月《国家生态环境监测网络数智化转型方案》提出“生态环境监测网络数智化转型，加强人工智能大模型研究应用”。2024年《“数字住建”建设整体布局规划》要求“运用大数据、云计算、区块链、人工智能、大模型等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新”。2023年9月《安全应急装备重点领域发展行动计划（2023-2025年）》指出“推动5G、人工智能、机器人、北斗、新材料等在安全应急装备领域的集成应用及规模应用”。
目前环保行业污染得到控制，但仍需精细化管控，数据孤岛严重，污染溯源效率低；住建行业工地监管人力投入较大，违规行为发现滞后，工地监管纳入数字化，但需新质生产力提升；应急安全装备智能化率不足，现场响应依赖经验判断，跨部门协同低效。三大领域对构建监测领域AI大模型，加强现场智慧监管，加速传统装备智能化发展等有强烈市场需求。

方案构成

方案特点

预期成效

应用案例

四川瞭望“AI技术+”触角延伸至各行各业，通过数据分析、模式识别、预测预警等高级功能，实现对复杂场景的高效监管与精准决策。系统采用 “端-边-云”三层架构，深度融合多模态AI感知能力，包含听觉（声纹识别）、视觉（图像违规场景）、触觉（振动状态感知）、嗅觉（仿人工嗅觉气体识别）四大AI识别图谱。感知层布设智能环境监测设备，结合边缘计算、图像分析、声纹检测及数据融合技术，全时侦测违规、超标、安全等相关事件，实现污染源追踪、设备异常预警与风险智能评估，提升实时监测精度与应急响应效率，同时可联动环境监测设备，实时取证、留样智能标记上传至云平台，助力构建自动化防控体系。

1）多模态感知融合
 视觉：识别扬尘、黑烟、安全装备佩戴等20+常用场景；
 听觉：噪声AI盒子支持50+声源类型，如汽车鸣笛、广场舞噪声、冲击钻声、鸟叫；
 嗅觉：气体传感器精准量化恶臭、VOCs等污染物；
 触觉：仪器振动状态的智能感知与告警。
2）边缘智能决策
算力下沉至终端，低延迟、高效率。自动上传含时间戳的场景违规视频，与声纹数据、环境传感器等多源信息，构建监管证据闭环。
3）行业场景深度适配
 环保：联动多类传感器构建智能监测网络，识别工地起尘、火焰烟雾、黄土裸露、露天堆放、非道路移动机械黑烟、渣土车清洁度、河道漂浮、垃圾满溢8种复杂场景。
 住建：深度融合住建监管需求，包括安全防控、环境治理、人员管控三大类核心监管维度，实现13类施工场景全要素感知。
 安全：专为安全作业相关场景设计，搭载智算芯片，实时精准识别未佩戴安全帽/安全带、人员闯入禁入区、群体聚集、跌倒意外等8类安全隐患，秒级触发告警并同步推送至管理平台。
4）深度定制能力
 500+CV专业算法，以标准化模块自有结合，可定制开发全新行业算法；算法库持续训练以提高识别准确率。
 兼容利旧设备，降低部署成本。

1）提升监管效能
改变现有视频资源仍需人眼监管的旧模式，实现机器帮人监控、AI帮人判断、算法帮人取证的人工智能管理新模式。提升环保污染事件识别效率，违规行为发现时效从“小时级”缩短至“秒级”。
1）提高处置效率
提升城市管理效率（各管理部门的视图源数据共享），提高城市安全性（如人脸识别、人员聚集等），优化城市环境（如扬尘排放、垃圾对方、运渣车违规的监管），提高城市交通效率（道路拥堵、车辆调度等监管）。
3）驱动模式创新
 环保：实现自动监测数智化、手工监测自动化、遥感监测智能化；
 住建：打造智联协同的数字工程，推进建筑市场与施工现场两场联动、智慧监管；
 安全：推动实现从事后救援向事前防控的转变，加速传统救援装备的智能化发展。

2022成都龙潭工业机器人产业功能区高空瞭望系统建设项目

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