边缘计算盒子助力仓库AI监控升级

为了保障仓库内货品安全，在已安装监控摄像头通过 AI 边缘计算盒子深度学习和边缘算法，能够做到自动分析，人脸识别、车辆识别、工服识别等，对识别出的异常事件（如抽烟、入侵、烟火等）进行智能告警，从而实现对仓库生产及管理的全面、高效、智能监管，减少安全隐患，打破传统人工监管的不足，助力生产监管效率提升。

温度监测： 对危险品仓库重点区域的实时温度监控，同时对这些区域实现全程或重点实时监控，全面监测和记录仓库的一切温度变化情况。

周界侵入： 一般，仓库都存在禁止人员进入的重点安防区域，借助视频结构化技术，可在摄像头监控画面中实时标识并预警人员侵入的情况。

区域检测： 实现人员入侵、绊线入侵、区域入侵等多种行为检测，由传统的被动应对转变为主动发现，更多的监管问题类别纳入智能系统监管。

行为识别： 在仓库中，不规范作业行为(摔倒、吸烟、异常聚集、攀爬等)以及物资设备的不规范存放，都有可能导致人员受伤、物资损坏;基于视频结构化技术的视频监控系统的部署就尤为必要，自动识别异常行为，并及时提醒相关管理人员，将危险消灭于萌芽状态。

烟火识别： AI 烟雾识别，基于计算机视觉和深度学习技术，以自研 AI 烟火检测深度学习算法为基础，提供高识别率、高效率的算法引擎和业务应用。

着装识别： 仓库装卸工未着反光背心、未戴安全帽、突然闯入，这些违规行为是引发事故的重要原因。支持报警回看、报警截图，可全方位规避风险，加强仓库安全管理，防患于未然。

人脸识别： 确保进出仓库人员的安全，做到可控可防，因为外来人员的信息未录入系统，抓拍照片与数据库新识别比对，没有发现该人员信息就会预警，提示管理人员处理。

智慧仓库预警系统通过 AI 边缘计算盒子识别分析，自动识别目标，做到事前预警、事中管控、事后取证，节省人力成本，降低安全隐患，提升管理效率。