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案例介绍

案例介绍 / 智慧医院安全保障项目

医疗健康

智慧医院安全保障项目

客户:北京等地多个三甲医院
安防消防一体化,消防处置全流程从30分钟压缩至5分钟内,效率提升80%以上。

智慧医院安全保障项目

智慧监所系统架构图 (4).jpg

AI管控平台产品大纲

  • 平台核心架构与技术底座
    • 大模型认知+小模型感知”异构融合架构
      • CV视觉小模型作为前端感知单元,负责边缘侧特征提取与定位
      • 多模态大模型负责深层语义理解与逻辑推理
      • 建立大模型调度小模型的协同工作机制
      • 核心优势:算力消耗降至行业平均水平50%,实现感知效率与认知深度最优平衡
    • 全栈自主可控与国产化适配
      • 坚持纯软件算法栈研发路线,核心技术完全自主可控
      • 全面适配华为昇腾(Atlas)、海思等国产主流AI芯片及操作系统
      • 构建从底层硬件到上层应用的全栈国产化解决方案
    • 非结构化视频数据的结构化重构
      • 支持历史存量视频全量结构化解析,转化为可检索、可分析的数字资产
      • 结合LLM自然语言交互能力,自动生成多维度态势感知报告与决策建议
      • 核心优势:将视频数据从被动事后查证升级为主动情报挖掘与认知研判平台
  • 设备管理
    • 摄像机管理
      • 摄像机注册、编目与全生命周期状态监控
      • 设备在线/离线管理与分组标签体系
    • 视频接入
      • 实时视频流与历史存量视频统一接入
      • 多协议、多品牌设备兼容适配
    • 算法模型调度
      • CV视觉算法调度:按场景/区域分配视觉算法,支持多算法并行运行
      • 零样本算法调度:零样本模型快速部署与切换,实现新场景即时响应
      • 多模态大模型调度:推理任务分配、与CV小模型协同调度、算力资源动态分配
    • 智能体驱动的业务编排
      • 内置智能体引擎,连接CV、NLP、语音及结构化数据等多模态能力
      • 支持用户自定义工作流,实现感知→分析→决策→执行的自动化闭环
  • 模型管理
    • 模型配置管理
      • 服务端模型参数配置:推理参数设置、服务端资源分配
      • 客户端参数配置:前端展示参数、交互与告警阈值配置
    • 模型调度
      • 针对指定模型选择分析对象,支持指定摄像机或视频片段
      • 调度策略配置:定时触发、事件触发、持续运行三种模式
    • 样本采集
      • 实时接入多路摄像机,支持按标签批量多选
      • 灵活采集参数设置,支持每分钟/每半小时等任意自定义采集频率
      • 采集任务全生命周期管理与运行状态监控
    • 样本标注
      • 支持矩形边框标注(Bounding Box)
      • 支持不规则多边形标注(Polygon)
      • 在线协作标注能力与标注工具扩展接口
    • 模型训练
      • 训练方式:强化学习、迁移学习、轻量级训练、从0到1完整训练
      • 任务类型:目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计、方向性模型训练
    • 模型下发与升级
      • 训练完成后模型自动下发至边缘/终端节点
      • 模型版本管理、在线升级、灰度发布与版本回滚
    • 零样本构建
      • 场景构建:支持事件场景与空间场景自定义构建
      • 零样本识别:标注单个目标物即可自动识别同类别目标,无需大量样本
      • 核心优势:突破海量标注数据依赖,实现场景自适应智能体,解决复杂环境泛化难题
    • 数据飞轮效应
      • “数据-训练-部署-运营”全链路闭环,模型性能随应用深入持续增强
  • 智能研判
    • 场景构建
      • 自定义研判场景、总体要求、输出原则与研判标准
    • 任务配置
      • 单场景下支持多任务并行配置
      • 任务参数精细化设定:分析对象、时段、执行频率等
    • 研判推理
      • 分析对象灵活选择:支持视频文件一次性执行与摄像机实时流持续执行
      • 多模态大模型驱动持续化、逻辑化深度推理
    • 结果查看与报告
      • 研判结果在线可视化查看
      • 多维度态势感知报告导出与决策建议自动生成
    • CV+零样本+大模型协同研判
      • 大模型负责持续化逻辑推理,CV小模型负责小目标精准识别,零样本负责新场景快速适配
      • 核心优势:解决大模型对小目标识别不足的问题,实现感知与认知的能力互补
  • 告警管理
    • 告警管理
      • 实时告警弹窗推送与多渠道通知
      • 告警分级分类处理与标准化处置流程(确认/派单/归档)
    • 告警分析
      • 多维度统计分析:时间、区域、类型、频次等维度
      • 告警趋势可视化展示与态势感知报告自动生成
    • 误报管理与数据闭环
      • 告警复核判定为误报后自动进入误报库
      • 误报库内支持样本标注与人为修正
      • 修正后数据回流模型训练,形成“告警→复核→修正→再训练→模型优化”完整闭环
      • 核心优势:误报即训练数据,实现模型越用越准的正向迭代
  • 智能问答
    • 知识库智能问答
      • 基于领域知识库的自然语言问答,支持规章制度、操作规范快速检索
    • 视频智能问答
      • 针对实时/历史视频的自然语言提问与语义理解回答
    • 语音智能问答
      • 语音输入→语义理解→智能回答,支持语音交互操控
    • 文本智能问答
      • 文本文档智能检索与问答,支持报告、方案自动生成
    • 历史视频语义化与纵向分析
      • 历史视频转换为图像语义库,支持纵向时间维度大模型提问分析
      • 典型应用:各区域/班组特征分析、安全风险评估、优化方案生成
      • 核心优势:海量非结构化视频转化为可推理的结构化数字资产,充分释放数据潜在价值
  • 核心技术优势
    • 极限小目标检测
      • 支持4×4 / 8×8像素级超小目标精准识别
      • 兼容8K、10K乃至10000×10000超高分辨率画面
      • 动态尺寸+滑动窗口检测技术,有效克服下采样导致的微小特征丢失
    • 隐蔽目标推理与概率判定
      • 对伪装、遮挡目标进行全局属性推断,输出类别概率分布
      • 适配复杂对抗环境下的侦察情报获取需求
    • 零样本与极速迁移能力
      • 零样本快速构建与小样本迁移学习能力
      • 主动挖掘低置信度样本,实现现场级迭代与场景自适应
    • 全链路闭环平台
      • 采集→标注→训练→部署→运营→反馈→再训练全流程一体化
      • 单一平台完成AI应用完整孵化与持续迭代
    • 智能体业务编排
      • 多模态能力统一调度与自定义工作流编排
      • 感知→分析→决策→执行全流程自动化闭环,AI深度融入业务流程
  • 多维场景赋能
    • 国防/特种领域:隐蔽目标侦察、军用物资检测、战场态势感知
    • 公共安全:智慧监所、智慧监狱、校园安全、园区安全等主动预警与认知研判
    • 工业制造:军品产线检测、材料表面瑕疵精密检测
    • 能源基建:国家电网、油田、轨道交通、铁路、地铁安全运行保障
    • 城市治理:智慧园区、智慧交通、航空管理效能提升
    • 农业领域:农情监测、产量预估
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