1、全场景风险覆盖能力

多类高危行为精准识别：覆盖外卖服/隔离服检测、未戴口罩、抽烟、玩手机、打电话、背包、眼镜等高频风险点，实现从行为到属性的立体监控。

2、多目标并行处理：单帧画面同步识别≥5类行为（如同时检测抽烟+玩手机+未戴口罩），漏检率＜0.5%。

3、主动式安全防控

a)实时告警联动：识别异常行为后3秒内触发声光报警+消息推送，联动闸机闭锁或安保调度。

b)数据驱动决策：生成“区域风险热力图”（如吸烟高发区、违规聚集点），指导安防资源动态调配。

1. 校园考场智能监防

痛点：传统监考难全面覆盖作弊行为（如偷看手机、传递纸条）。方案：AI识别玩手机、交头接耳等动作,实时标记考生位置并告警,录像自动存档取证。实效：考试作弊事件发现率提升300%，监考人力减少50%。

2. 化工园区安全管控

痛点：工人违规吸烟或携带火种易引发爆炸，人工巡检存在盲区。方案：识别抽烟动作 → 触发喷雾降尘系统强制灭火；检测未穿隔离服人员 → 自动关闭高危区域门禁。

实效：某化工厂安全事故下降 67% 。

3. 医院实验室准入管理

痛点：非授权人员进入高危实验区，防护装备穿戴不规范。

方案：隔离服检测 → 未达标者禁入核心区；打电话行为识别 → 触发实验室电源保护（防电磁干扰）。实效：北京某三甲医院实验室污染事故归零。

1、细粒度识别引擎

a)多模态融合分析：YOLOv9目标检测 + Transformer行为时序建模，抽烟动作识别准确率＞98%。

b)小样本迁移学习：仅需100张隔离服样本即可适配新场景，训练效率提升5倍。

2、边缘-云端协同架构

a)端侧实时推理：轻量化模型部署至摄像头（算力要求≤2TOPS），响应延迟＜500ms。

b)云端风险建模：百万级行为数据训练风险预测模型。

3、自适应场景能力

a)光照抗干扰算法：CLAHE+低照度增强技术，夜间玩手机识别准确率保持95%+。

b)动态规则配置：管理员自定义预警阈值（如“滞留超10分钟报警”）。

4、隐私合规设计

a)去标识化处理：人脸自动打码存储，仅保留行为特征标签。

b)审计追踪：全流程操作留痕，符合《个人信息保护法》要求。