聚焦多领域“场景专属”AI视频解析需求，攻克传统视频处理效率低、适配难痛点，以精准算法能力，为安防、传媒、教育、医疗等行业视频应用升级赋能。通过人工智能技术对视频数据进行智能处理与分析，实现从“被动存储”到“主动理解”的升级，广泛应用于安防、影视、自动驾驶、医疗等领域，解决传统视频处理效率低、场景适配差的问题。核心目标是提升处理效率（实时分析）、挖掘深层信息（行为预测）、优化交互体验（智能剪辑）。实行一站化、个性化、自动化，打造高效、智能、融合、开放的智慧城市。
视频采集设备：支持海康威视、ONVIF协议IPC ，兼容大华等不同品牌摄像头，200万像素及以上即可接入分析，无需新建专属设备，降低硬件适配门槛。
智能边缘AI分析设备：搭载第四代智慧芯片BM1684X与边缘算法AI盒子，集视频采集、智能分析于一体，实现前端轻量级智能处理，减轻后端压力。
传输协议：支持各品牌摄像头 RTSP 流接入，内置压缩优化算法，降低传输带宽达 50% ，节省传输成本，适配不同网络环境。
边缘智能功能：具备双网口，支持内外网切换，适配内网、专网场景视频上云；可拓展接入多个 SATA 硬盘，本地存储视频数据，保障取证安全。
云端处理平台：云端视频 AI 分析平台与边缘节点协同，汇聚多前端智能分析结果，深度挖掘数据价值；云视频存储边缘端，灵活调度资源，支撑大规模视频数据管理。
多领域应用端：面向安防、传媒、教育、医疗等行业，输出场景化 AI 视频分析能力，如安防实时预警、传媒智能剪辑、教育课堂行为分析、医疗手术流程监管等，对接用户 / 第三方应用系统，推动业务智能化升级。
基于第四代智慧芯片BM1684X与边缘算法AI盒子，为安防、传媒、教育、医疗等领域定制视频解析算法。从“异常行为识别”到“内容结构化分析”，重构视频处理逻辑，将视频数据转化为精准决策依据，助力行业高效运营与创新。可利用云端、分布式部署的池化资源优势，进行更高层级的感知和认知层面的计算，并且按需进行大数据关联性分析。可提供人脸/人体检测、行为分析和机物分析等智能视频应用，具备二次开发接口。
兼容海康、大华等不同品牌摄像头，200万像素及以上即可接入分析，无需新建硬件，复用既有设备资源，控制项目成本。
支持各品牌摄像头RTSP流接入，内置压缩优化算法，降低传输带宽达50% ，显著节约网络传输成本。
搭载领先人脸及车辆识别算法，可同时支持9路人脸识别比对、9路行为分析 ，赋予普通摄像头智能分析能力，增强边缘计算能效，降低网络传输负载，精准识别异常行为、特征对象。
设备配备双网口，支持内外网切换，灵活适配内网、专网环境，实现不同网络场景下视频云端化管理，保障数据传输安全与业务连续性。
支持拓展接入多个SATA硬盘，本地存储视频数据，确保数据安全性、可追溯性，满足安防取证、医疗溯源等场景需求。
为直观展现本 AI 视频算法解决方案在解决 “传统视频处理效率低、场景适配差” 问题上的优势，从处理效率、适配场景数量、成本三个核心维度，与传统方案对比：
| 对比维度 | 本 AI 视频算法方案 | 传统视频处理方案 |
|---|---|---|
| 处理效率 | 搭载智能算法，支持多路（9 路及以上）人脸、行为并行分析，边缘端轻量处理 + 云端协同，大幅缩短视频分析耗时 | 依赖人工或简单规则引擎，单路分析耗时久，多路并发易卡顿，整体处理效率低 |
| 适配场景数量 | 覆盖安防、传媒、教育、医疗等多领域，通过算法迭代可快速适配新场景需求，兼容多品牌摄像头 | 场景定制化程度高，不同场景需单独开发适配，跨领域复用难，适配新场景周期长 |
| 成本 | 复用既有摄像头（200 万像素及以上即可），视频压缩降 50% 传输带宽成本；边缘智能减少云端算力依赖，长期运维成本低 | 需为不同场景购置专用设备，传输带宽成本高；依赖云端 heavy 计算，算力投入大，运维复杂 |
实时预警：精准识别穿越围栏、持械行为，及时触发报警；检测吸烟行为，管控违规风险；开展人群密度分析，为大型活动、公共场所风险管控提供数据支撑。
案例：茂县应急集中管理平台项目（监督行政管辖区内加油站、化工厂、五金冶炼等重点企业危险作业区域的安全行为识别。）
国能金堂电厂智慧园区项目（监管人员进场不佩带安全帽、补着工作服问题；监控室人员值守；口罩识别。）
智能剪辑：自动识别影片高光片段，高效提取精彩内容；内容审核：智能过滤违规画面，降低人工审核成本，提升内容生产合规性。
案例：四川高速ETC视频直播项目（建立四川高速ETC出入口以及部分高速路段摄像头直播平台，使用者通过四川ETC微信小程序可随时查看高速路况）
光谱分析（基于无人机光谱数据的地物深度学习分类识别）
课堂行为分析：识别学生专注度、举手互动等行为，辅助教师优化教学；远程实验安全监控：实时监管实验操作，预警危险行为，保障教学安全。
案例：西安建筑科技大学智慧课堂平台建设（通过安装在教室的摄像头对课堂教学以及学生学习质量进行分析和评估；通过摄像头和部署在教室内的拾音设备对视频和音频进行教学现场进行记录。）
成都市智慧校园规划二期（全天候24小时对校区异常行为进行及时检测，自动告警，异常预计和视频画面相融合，实时语音提醒。）
手术流程监管：标记手术关键步骤，规范操作流程；病区护理监督：识别护理异常行为，提升医疗服务质量与患者安全保障。
实例：识别术中出血点（通过视频中 “红色区域动态变化”），及时提醒医生处理，降低手术风险。
识别呼吸频率（胸廓起伏速度）、意识状态（是否睁眼、对呼唤的反应）、肢体活动（如是否无法站立），结合生命体征数据快速划分分诊等级（如优先处理呼吸窘迫、意识模糊的患者）。
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