首页 > 其他分享 >构建铁塔基站安全防护网:视频AI智能监控技术引领智慧化转型

构建铁塔基站安全防护网:视频AI智能监控技术引领智慧化转型

时间:2024-07-30 17:53:13浏览次数:16  
标签:视频 防护网 AI 智能 基站 监控 铁塔

一、背景现状

随着通信技术的快速发展,铁塔基站作为重要的通信基础设施,其安全、稳定、高效的运行对于保障通信网络的畅通至关重要。然而,铁塔基站大多分布在公路边、高山、野外等区域,巡检难度大,维护效率低,且面临着非法闯入、被盗、私挂设备等管理风险。铁塔基站通常分布广泛,且环境复杂多变,传统的巡检方式不仅效率低下,而且难以做到实时监控。同时,基站设备众多,监控方式单一,管理风险高。

因此,通过建设智能AI视频监控系统,实现对铁塔基站的远程监控和智能化管理成为行业迫切需求。针对这些问题,TSINGSEE青犀铁塔基站视频智能监控与管理方案应运而生,通过结合视频监控、物联网、边缘计算、AI等数智化手段,实现对基站运维生产的智能化管理。

需求分析:

  • 远程视频监控:实现对通信铁塔的远程监管,做到无人值守,提高维护效率。
  • 智能化运维:结合视频监控、物联网、边缘计算、AI等技术,实现视频自动巡检、录像调阅与回放、视频资料存储、风险异常自动识别与告警等运维生产的智能化。
  • 预警与告警:通过视频分析算法,对区域入侵、人员规范作业、烟火识别等事件进行自动检测,实现全场景多功能预警。

二、系统组成与功能

铁塔基站视频智能监控系统主要由前端设备、传输网络、监控中心三部分组成。

  • 前端设备:包括摄像机(IPC)、硬盘录像机(NVR)、编码器、视频服务器等,用于实时采集各站点的视频流。
  • 传输网络:通过有线或无线网络将前端设备采集的视频流传输至监控中心。
  • 监控中心:采用安防监控EasyCVR可视化视频汇聚管理系统,实现对分散基站的集中管理、安防视频监控、录像回放、视频多端分发、视频集中存储等功能。
  • 边缘计算智能分析网关:利用AI智能分析网关V4对监控视频流进行实时分析,及时发现入侵、烟火、人员闯入等违规及危险事件,并实时告警。

系统功能:

1)视频安防监控:利用前端设备实时采集视频流,通过视频汇聚网关或EasyCVR平台实现对基站的全面监控。EasyCVR支持7/24小时实时高清视频监控,能同时播放多路监控视频流,视频画面1、4、9、16个可选,支持自定义视频轮播,能监控到更多的铁塔现场。

2)视频集中存储与分发:EasyCVR平台支持多协议的设备视频接入、采集、处理、分发,并提供录像与回放、视频云存储、视频流分发等功能,实现视频资源的有效利用和扩展。

3)区域入侵检测:通过AI智能分析网关V4的视频分析算法,实时监测铁塔周边警戒区域内的人员入侵、闯入、越界、可疑人员徘徊等行为,并抓拍、发出告警提醒。

4)烟火识别:支持对监控场景中的明火、明烟等进行检测识别,并及时发出告警,有效预防火灾等安全事故。AI智能分析网关V4支持识别红色、橙色和黄色火焰,支持识别白烟、灰白烟、黄烟、彩烟、黑烟、灰黑烟等不规则的烟雾。

5)反光衣/工装识别:基站需要人员定期去给设备做维护和检测,平台自动检测与识别工装、防护服、反光衣等穿戴情况,对未按照指定要求穿戴的人员自动抓拍与告警提示、语音喊话。

6)未佩戴安全帽识别:对人员是否佩戴安全帽进行识别,平台可自动检测画面内的人员是否佩戴安全帽,未戴则触发告警。

三、应用场景

1、县域自然资源“天空地网”全方位监测

县域铁塔视频建设项目可覆盖县内集中连片耕地、重要林区、矿区、河湖水域、自然保护地等重点区域。通过铁塔视频智能监测系统,构建起自然资源“天空地网”全方位监测体系,在耕地保护、违法用地“早发现早制止”、森林防灭火、环境监测等领域发挥了重要作用。在应用中,系统共智能生成告警卡501个,其中涉及违法用地及耕地“非农化”“非粮化”问题共247个,全部通过系统将问题线索向乡镇村组干部推送,核实率达到了100%,及时制止违法行为134起。

2、高压输电铁塔智能视频监控

针对高压输电铁塔附近施工车辆及人员可能造成的安全隐患,可利用高压输电铁塔智能视频监控系统实现远程视频监控,通过引入AI智能分析技术,识别画面里的人、车、物、事件等,并抓拍和告警。在高压输电铁塔的应用场景中,一旦有危险的大型车辆进入视频画面,系统立即产生报警信息,并通过高音喇叭或录音播放的方式通知管理人员,有效制止大型工程车辆进入安全区域,保证电力设施的安全。

四、结语

TSINGSEE青犀EasyCVR视频平台铁塔基站视频智能监管方案通过结合多种数智化手段,实现了对基站运维生产的智能化管理,提高了维护效率和安全性。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,EasyCVR铁塔基站视频智能监控方案将在更多领域发挥重要作用,为通信网络的稳定运行提供有力保障。

标签:视频,防护网,AI,智能,基站,监控,铁塔
From: https://www.cnblogs.com/TSINGSEE/p/18333026

相关文章

  • AI绘画教程+变现,这泼天的富贵终于轮到你了
    公司一计算机大佬,用AI画画一个月搞钱2w+,画着画着都已经超过本职工资了。卖了个人情,问了点内部信息才整理了这一篇文章:我有个朋友学设计的,今年找了大半年工作,累得像牛马一个月4.5k;反观那位大佬纯纯绘画设计小白,AI工具刚火起来就摸索了一套路子,一个月除了主业还有2w+收入。......
  • Stable Diffusion|用AI制作电商产品视觉
    今天分享一个用StableDiffusion制作“电商视觉海报”和“电商产品视觉”的小分享,以双十一为例,这个分享或许可以给你提供一些创作灵感,也有可能可以帮助你更高效的完成视觉海报的制作。1双十一视觉在开始之前,需要先准备一张双十一的字体图片。(图片来自网络,如有侵权,请联......
  • Codeforces Round 929 (Div. 3)---->E. Turtle vs. Rabbit Race: Optimal Trainings
    https://codeforces.com/contest/1933/problem/E#include<bits/stdc++.h>#definexfirst#defineysecondusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedef__int128i128;typedefpair<int,int>pii;constintN=2e5+10,M=110;intn,q;inta[N];ll......
  • 12. kubernetes调度——污点Taint和容忍Toleration
    kubernetes调度——污点Taint和容忍Toleration一、通过节点属性调度1、节点名称2、节点标签2.1查看节点标签2.2添加标签2.3修改标签2.4删除标签2.5通过节点标签进行调度二、污点Taint和容忍Toleration1、污点Taint1.1查看Master节点的污点1.2添加污点1.3删除污......
  • [rCore学习笔记 019]在main中测试本章实现
    写在前面本随笔是非常菜的菜鸡写的。如有问题请及时提出。可以联系:[email protected]:https://github.com/WindDevil(目前啥也没有批处理操作系统的启动和运行流程要想把本章实现的那些模块全部都串联在一起以实现运行一个批处理操作系统,回顾本章内容,思考批处理操作......
  • 我用文心快码 Baidu Comate关联了自己的API文档,一键生成代码
    为了让大家快速掌握文心快码BaiduComate智能代码助手的高效使用技巧,我们为你准备了以下简易实操步骤,让你轻松地基于业务API文档生成符合业务规范的新代码。以某银行订单系统的支付业务为例:Step1:上传银行支付系统的API文档Step2:参考关联的API文档,BaiduComate智能代......
  • [POI2008] POC-Trains 题解
    前言题目链接:洛谷。时间复杂度和输入同阶的做法。题意简述有\(n\)(\(n\leq10^3\))个长\(m\)的字符串,\(q\)(\(q\leq10^5\))次操作,交换两个字符串的两个字符。问每个字符串在所有时刻,最多有几个和它相等。题目分析套路做法看到字符串相等,想到使用哈希。但是要支持修改,怎么......
  • 国内AI大模型的发展趋势与未来展望
    政策与市场驱动中国高度重视人工智能的发展,自2017年《新一代人工智能发展规划》发布以来,国家层面不断推出支持政策,如2022年《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》以及2024年《政府工作报告》中提出的“人工智能+”行动,这些政策为AI大模型产业提......
  • RAG+AI工作流+Agent:LLM框架该如何选择,全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anythi
    RAG+AI工作流+Agent:LLM框架该如何选择,全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐1.MaxKBMaxKB=MaxKnowledgeBase,是一款基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识,并提供智能问答功能。想象一......
  • 工信教考 | AI智能体应用工程师(模拟试题)
    关于AI智能体工程师的模拟试题,下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能,设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务?(单选)A.回归分析B.聚类分析C.分......