项目编号： 基于 AI 大模型警民共治与社会视频智能 识别系统 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标...................................................................................................................................... 意愿 提升（2023 年问卷调查显示 87%受访者愿意参与群防群治），但 缺乏有效的技术支撑平台；另一方面政府部门建设的多个智能系统 存在功能重叠，某省调研显示 11 个地市的 17 套人脸识别系统互不 兼容，造成年均 2700 万元的重复建设投入。技术架构层面，现有 系统普遍采用传统云计算架构，在处理日均超过 1.2PB 的视频数据 时面临三大瓶颈：计算资源利用率不足 30%、关键目标检索耗时超 92%，较人工巡查效率提升 8 倍。核心算法已通过华为 Atlas 500 智能边缘设备的适配验证，单设备可并行处理 16 路 1080P 视频 流。 3.1 多模态数据采集标准 多模态数据采集标准是构建视频智能识别系统的首要环节，需 确保数据来源的多样性、规范性和可扩展性。数据采集范围涵盖公 共安全场景中常见的视频监控、红外热成像、音频信号、结构化日 志四类核心数据，所有采集设备需符合 GB/T 28181-2016《公共安

算法能够实时分析火灾蔓延趋势，准确率高达 90%以上， 显著提升了指挥决策的科学性。  通过多机协同作业，无人机可以在复杂地形中实现全覆盖监 测，减少盲区。 基于以上背景，本项目旨在设计一套低空无人机消防部署 AI 识别系统，通过整合无人机飞行控制、AI 图像识别、实时数据传输 和智能决策支持等技术，构建一个高效、智能的消防应急响应平 台。该系统将重点解决火灾现场的实时监测、火情分析、路径规划 和资源调度等问题 实时共享给多个消防指挥中心和相关单位，实现信息互通和协 同作战。这不仅提高了整体响应效率，还减少了信息传递中的 延迟和误差。 为量化效率提升效果，以下表格展示了传统监测手段与无人机 AI 识别系统的对比： 指标 传统监测手段 无人机 AI 识别系统 提升效果 火灾识别时间 10-30 分钟 1-5 分钟 减少 80%-95% 响应时间 15-45 分钟 5-10 分钟 减少 60%-80% 火源定位精度 100-500 一个核心目标。通过引入无人机和 AI 技术，可以有效降低消防人 员在火灾现场的直接暴露，从而减少伤亡风险。具体而言，无人机 可以在火灾初期迅速进入危险区域进行侦察，获取实时火情信息， 而无需消防人员冒险进入。AI 识别系统则能够对火灾现场进行智能 分析，识别火源、火势蔓延方向以及潜在的危险区域，为消防指挥 提供科学依据。 为了实现这一目标，项目将采取以下措施：  无人机侦察与监控：无人机配备高清摄像头和红外热成像仪，

解决方案........................................................................................13 3.3.1 识别系统..................................................................................13 3.3.2 装配工具自动化控制 统计、危险区域的人员误闯统计、区域工作人员统计等。利用报表统计功能结 合图形化界面呈现最终的结果，这种图文并茂的展现可以更加直观的呈现系统 结果。 3.3 解决方案 3.3.1 识别系统 工厂现有识别系统需要手动使用扫描仪扫二维码，每天会有数百乃至数千 次重复工作。 解决方案： 生产线上与仓库的每台机器都放上标签，并且它们的数据信息会被实时报 告。调度系统自动辨别设备。 结论：

备状况等，提高各部门协同作业效率。 智慧工厂建设内容 ——智能安防 智能安防实施内容： 智能安防检测识别系统包括以下设备：前端摄像机、人员检测识别服务器、重点区域检测识别服务器、火焰 检测服务器、点位报警终端。智能安防检测识别系统通过对前端摄像机视频流中的视频进行图像实时采集，实现对 各前端监控点的实时监控。 智能安防检测识别系统根据监控点数量设计为并行机群，主要实现人形识别，智能火焰识别，对重点区域、 易腐

等设备，对 RFID 标签进行编写、识别和流通状态处理。 系统有准确的声音和画面的操作提示，处理各种流通资料借还、续借、处理 罚金、检测修改标签安全状态等业务。 集 RFID 识别系统、各种类型的读者证识别系统、条码枪、显示器等设备于 一体。 设备整合程度高。具有可扩展性和可维护性，具备可扩充的无线网络连接功 能，满足个性化需求 . 可以将流通资料的相关信息快速写入标签。通过识别 RFID

权车辆、无法识别车牌车辆，可统计车流量； 可将 进出车辆底盘实景并同步到平台进行监控， 有效防止车底藏匿各种危险物品。 高清扫描 智能补光 图像采集率 100% 支持图像智能拼接 车辆识别系统 车底扫描系统 17 应用场景 6 ：外场管理 临时停车管理 -- 车辆排队叫号，公平公正轮候 司机在进入作业前需要临时停车，停车区安装显示大 屏 看板直观显示货台排队装卸情况，以及任务节点操作指引；

营区大门采用自动访客机进行访客登记，同时发放访客RFID电子标签，访客进入大门及办公 楼各门时，信息自动采集显示；对访客的行程进行跟踪处理，对超时、场所不一致的进行告警处 理。二代身份证识别系统可定期更新公安系统公布的恐怖或犯罪分子信息，给营门的处置提供数 据依据。 设计方案 Ø 进门登记、出门登 记、人像拍照、随 身物品登记 Ø 与门禁相结合严防 随意通行 Ø 具备严格的审核流

系统概述（用途）：监室和放风场；对被监管人员日常行为进行智能识别，防止监室内出现打架违规、攀高逃脱，保障安 全。 系统功能：剧烈运动、人员攀高、单独滞留、人员倒地等。 Part 03 智慧监管应用类子系统介绍 - 人脸识别系统 系统概述（用途）：出入口、走廊、门禁、 AB 门等等，实现人脸门禁、出入口人脸识别、民警巡视、区域合 法性等。 系统功能：黑白名单，区域合法性等等。 Part 03 智慧监管应用类子系统介绍

电子围栏 光纤震动 探测器 视频线 控制线 图例 电视墙 对 接 光纤 端存储、中心管理显示的系统架构，实现营区军事目标周界的智能防护。整体架 构由以下几个部分组成： 前端采集识别系统：支持通过 ONVIF、RTSP、GB28181 等协议的高清警 戒摄 像机，采集实时视频流，同时检测入侵目标，进行视频判定。 后端存储系统：可通过视频存储服务器将前端报警图片、视频以及实时图像 ” 行分析，得到每一辆车唯一的车牌号码，并以 车牌号码 作为车辆进出的唯一 凭证，对进出营区出入口的车辆进行识别、验证、放行的车辆识别管理系统。 该车牌自动识别系统采用高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，与传统的 车牌识别系统不同，设备无需计算机即可实现车牌图像的采集和识别，具有识别 性能高、环境适应性强、安装维护简单等特点。 4.1.3.4.2 系统组成 4.1.3.4 般包括触发设备(监 测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的 处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算 法等。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部 分。 当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图 像。牌 照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割 出来进行

3.3.2.3 特殊场景应用 在监区，AB 门作为监管民警出入、犯人押送、货物运输的必经通道，是监管场所内部 与外部连通的唯一通道，安全防范必须重点关注。 AB 门的门禁控制系统结合生物识别系统，通过民警刷卡、密码输入、掌纹输入、指纹 输入、值班民警手动控制等一系列安全操作来实现门禁安全管理，可完全杜绝误开门操作、 民警卡被在押人员拾到而导致在押人员开启大门实施脱逃的情况发生。 1 户 选择需要检索的人脸后进行相似度、时间段等参数设置后开始检索，最后检索出的相似人脸 的结果会在界面上显示出来。 u 车辆抓拍 车辆抓拍识别系统有车牌识别、车型判别、车底抓拍、车流量统计等多种功能，可分为 车牌识别系统和车底抓拍系统。车牌识别系统可从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割 字符，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果。当 车轮碾过地感线圈