媒体接入 IOT 系统 接入系统 液位仪状态 访问控制 摄像头状态 设备纳管 气体监测状态 鉴权管理 算法系统 卸油流程检测 抽烟行为检测 车流检测 车辆检测 占道检测 车牌检测 客流检测 打电话行为检测 工服检测 车辆定位 车型检测 车辆跨镜头跟踪 应急管理 风险事件管理 作业流程管理 人员行为管理 能耗管理 智慧运营 无感加油 客户画像 车辆管理 运营分析  明火检测 加油区域  抽烟检测  打电话检测  明火检测 出入口  车辆检测，车牌识别  车次统计  车型识别  车辆占道检测  人体检测，人脸识别 周界  周界入侵检测  无关人员检测 重点人员、车辆、 设备布控 多系统报警联动 卸油流程监测  卸油车到位检测  放置灭火器检测  放置锥形桶检测  放置轮挡检测  放置静电夹检测 放置静电夹检测  卸油口状态检测  人员在岗检测  攀高安全帽检测 收银区 / 保险柜  人员身份识别  人员数量确认  人员脱岗检测 敏感区域  便利店热区  顾客进店率  顾客停留时长  顾客关注品类 应急管理：全域实时监控 加油站 作为易 燃 易爆的 危险区 域 ，安全 防范工 作 至关重 要 ，对 人 的行为 管控 、 环 境的安 全监管 是 加油站

........................................................................................44 4.2. 材料检测监管.........................................................................................45 4.2.1 农民工维权....................................................................................112 6.2.2. 材料检测监管................................................................................117 6.2.3. 项目进度管控 成为政府监管部门的 必然选择。 1.2. 各级政府高度重视工地监管信息化 住房和城乡建设部《建筑业发展“十二五”规划》提出的总体发展目标：建 筑市场监管目标。建筑市场监管法规进一步完善；材料检测、工程取样、监理 见证等制度基本健全；个人注册执业制度进一步推进；全国建筑市场监管信息 系统基本完善；有效的行政执法联动、行业自律、社会监督相结合的建筑市场 监管体系基本形成；市场各方主体行为基本规范，建筑市场秩序明显好转。建

.......... 50 4.1.7. 硬件建议........................................................ 56 4.2. 材料检测监管........................................................ 58 4.2.1. 方案简介 ...................... ..............123 6.2.1. 农民工维权 ................................................. 123 6.2.2 材料检测监管................................................132 6.2.3. 项目进度管控 ............................ 台 解 决 方 案 V 3 . 0 1. 方案背景 根据实际情况编制 第 1 页 工地现场 视烦监控平台 表民工擦权平台 材料检测监管平台 特种设备监控平台 扬尘操声监控平台 项目进度管控平台 上网 /定位 /考助平台 够动号面 远程访间 照管 视频监浊 特种设备监放粉尘噪声监拉 u 传输网络 云平台 建认企证

边 端 网络摄像机 串口传感器 泛在链接 以边缘侧计算为基础 ， 前端利旧部署 ，构筑云 、边 、端 、用一体化平 台 融合应用 LoRa 传感器 水文检测站 音柱 API 接口 组件接口 场景赋能 CloudAgent 智能边缘管理平台 中心端 CloudFusion 融合平台 中心端 景观河治理 一体化监测 河道施工检测 水文动态监察 异构平台对接 HTPPS HTPPS 人员翻越检测 周界入侵检测 工程车检测 …… 抛垃圾识别 漂浮物检测 智能告警 RTSP 泛在数据 异构计算 LoRa 通过视频监控 ， 实时分析水库沿线人员 、车辆的风险行为 ，现场触发音频告警 ，视频抓拍实时上报 ，及时推送到管理平 台 ; 通过水文传感器 ， 实时检测水深 、水流速等变化 ，对风险事件提前预知 、水库等缺电缺网场景下水文监测受网络 、 电力的制约难以实现高效监测 ，无法及时发现自然灾害隐患； 通过装配边缘计算一体机 、卫星通讯 、水文检测传感器及太阳能电池板的一体化机站 ， 可独立完成数据采集 、分析 、存储 、 传 一体化监测： 一体化卫星通讯水文检测 站 水文传感器展示平台 u 高太阳能供电 • 高光电转化效率 • 工业宽温工作温度范围 输 、供电 ，提高水文智能化监测能力

房 周界检测 ：越线检测、 区域周界检测。 行为识别 ：人员徘徊滞留检测、超高检测、 目标状态检测、穿越检测、停止检测、人员倒地检测、人员尾随检测。 物品检测 ：物品遗留检测、悬挂条幅检测、张贴涂鸦检测、物品移走检测。 人脸检测 ：人脸识别、人脸检测、人脸遮挡检测。 烟火检测 ：烟雾检测、火焰检测、火花检测。 群体事件检测 ：聚众检测、 区域密度及突然聚集检测、奔跑追逐检测、人员剧烈活动及打架检测。 动及打架检测。 交通事件检测 ：交通拥堵检测、车辆逆行检测、异常停车检测、违章停车检测、车辆超速检测、车辆慢行检测。 大数据支撑平台 - 人工智能技术 智能分析 安防事件 越界检测 车型识别 危险品识别 消防事件诊断 海量视频分 析 u u u u u 运行监测 - 环境智能监 控 运行监测 - 设备智能监 控 运行监测 - 能耗智能监 控 运行监测 - 能耗智能监

智能分析 周界检测：越线检测、区域周界检测。 行为识别：人员徘徊滞留检测、超高检测、目标状态检测、穿越检测、停止检测、人员倒地检测、人员尾随检测。 物品检测：物品遗留检测、悬挂条幅检测、张贴涂鸦检测、物品移走检测。 人脸检测：人脸识别、人脸检测、人脸遮挡检测。 烟火检测：烟雾检测、火焰检测、火花检测。 群体事件检测：聚众检测、区域密度及突然聚集检测、奔跑追逐检测、人员剧烈活动及打架检测。 交 交通事件检测：交通拥堵检测、车辆逆行检测、异常停车检测、违章停车检测、车辆超速检测、车辆慢行检测。  安防事件  越界检测  车型识别  危险品识别  消 防事 件诊断 海量视频分析 大数据支撑平台 - 人工智能技术 运行监测 - 环境智能监控 运行监测 - 设备 智能监控 运行监测 - 能耗智能监控 运行监测 - 能耗智能监控 安防预警 - 智能安防 安防预警 -

智能分析 周界检测：越线检测、区域周界检测。 行为识别：人员徘徊滞留检测、超高检测、目标状态检测、穿越检测、停止检测、人员倒地检测、人员尾随检测。 物品检测：物品遗留检测、悬挂条幅检测、张贴涂鸦检测、物品移走检测。 人脸检测：人脸识别、人脸检测、人脸遮挡检测。 烟火检测：烟雾检测、火焰检测、火花检测。 群体事件检测：聚众检测、区域密度及突然聚集检测、奔跑追逐检测、人员剧烈活动及打架检测。 交 交通事件检测：交通拥堵检测、车辆逆行检测、异常停车检测、违章停车检测、车辆超速检测、车辆慢行检测。  安防事件  越界检测  车型识别  危险品识别  消 防事 件诊断 海量视频分析 大数据支撑平台 - 人工智能技术 运行监测 - 环境智能监控 运行监测 - 设备 智能监控 运行监测 - 能耗智能监控 运行监测 - 能耗智能监控 安防预警 - 智能安防 安防预警 -

........61 4.1.7. 硬件建议........................................................... 67 4.2. 材料检测监管........................................................... 69 4.2.1. 方案简介 ................... ...........135 6.2.1. 农民工维权......................................................135 6.2.2 材料检测监管.................................................. 143 6.2.3. 项目进度管控 ......................... 人员相互交互的方式，极大地提高了交互的明确性、 效率、 灵活性和响应速度。 二、方案采用的主要设备 智慧工地的主要设备包括： 一体化物联网主机，出入口 人脸识别闸机，各种人脸识别终端，高清视频监控系统设备， 各种扬尘及环境检测装置等，已形成完整的产品线。 智慧工地的核心设备， 一体化物联网主机 采用工业级设计，接口丰富，数据安全，省流量设计， 多协议支持，一体化传输，云平台架构。 智慧工地一体化物联网主机是智诺科技为建筑工地定

关惩戒措施 一超四罚 •行政处罚案件移送 •对驾驶员、货运车 辆、运输企业、源头 企业进行处罚 流动治超 •重点车辆识别预 警 •执法人员现场拦 截 固定站联合治超 •车辆引导、检测 •异常车辆暂扣证件 •行政处罚消除违法 •相关处罚信息同步 非现场执法站点 载重货车道路交通事故中有 80% 以上是由超限超载运输引起 2007-2015 年期间全国各地桥梁坍塌事故有 是由超限超载运输引起 超载—运力过剩—压价—再超载”循环往复，严重扰乱运输市场秩序 因车辆超限超载运输导致公路寿命缩短 50%~60% ，每年造成损失超过 300 亿元 入口治超 •车辆入口称重检测 •超限超载精准识别 •治超业务联动及分析 高 速 入 口 Huawei Confidential 4 非现场治超挑战：如何提升非现场精准采集、跨域跨平台实时处置能力 跨区域跨平台协同治超难 交 通 大 脑 运 维 可视 治超运行监测 可管 治超运营分析 可控 治超应急指挥 智 慧 应 用 公路治超智慧运营中心 移动承载 SD-WAN 智能审核 激光雷达 激光检测 车尾 侧前 车头 车尾 侧后 车头 侧前 侧后 治超执法 省级 平台 市县 平台 固定治超站 非现场治超 边缘一体机 治超 站点 源头企业 市 / 县治超一体机 交通大脑

........................................................................................ 34 4.2 威胁检测与研判 ............................................................................................ 37 提供完整的解决方案，未 来技术合作、产品集成、威胁情报共享等生态合作模式将成为主流趋势。 AI 技术深度赋能，应用百场景花齐放。AI 技术正深度渗透并占领安全运营的各个环节，从风险识别、威胁 检测、事件分析、响应到安全管理和报告生成。国内安全厂商积极探索 AI 在不同场景的应用创新，利用大语言 模型（LLM）和 AI Agent 等技术，在智能问答、告警降噪、威胁情报分析、自动化响应、报告生成等方面取得 国内普遍采用“大模型+基础 AI 技术”的混合 AI 架构。大模型（如 LLM）擅长自然语言交互、复杂推理、知识 问答和生成全局视角和智能辅助；基础 AI 技术（基于机器学习/深度学习）则侧重于具体的威胁检测、异常识 别等任务，提供快速、准确的执行能力。两者协同工作，实现优势互补，成为当前 ISOC 建设的主流技术路线。 AI Agent 是关键发展方向，但尚处于初步阶段。AI Agent 具备自主决策、认知、行动、学习的能力，在自