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华夏金安科技传统监控智能化升级建设方案
华夏金安科技传统监控智能化升级
建设方案
第1章 项目概况
1.1项目名称
传统监控智能化升级建设项目
1.2项目建设单位
项目建设单位：华夏金安（厦门）科技有限公司
1.3项目建设目标
本次项目利旧原有传统监控，通过部署AIServer-N2智能分析服务器，接入RTSP视频流进行智能化分析，突出AI技术手段的应用体验，打造集服务、管理、分析、预警为一体的智慧工地，全面提升工地安全管理体系，实现智慧工地的建设目标。
1.4建设内容
系统：智慧工地管理系统；
监控：常规监控点位：64个；
AI设备：AIServer-N2智能分析服务器；
1.5建设周期
本项目基础建设从2023年5月份开始设计，2023年7月份完成项目建设和验收交付。
第2章 必要性分析
2.1必要性分析
工地作为一个重要的生产经营区域，具有较高安全管理要求。传统工地安全管理模式较难解决安全监管难题，需要借助新技术、新理念实现解决建筑管理难题的破局。通过前期广泛的现场调研分析，我们总结了目前工地管理主要有以下痛点：
（1）安全隐患多且发现难：工地环境复杂，时常出现各类意外事件，不能够有效及时发现异常情况。
（2）设备多且监管难：工地现场生产设备多，重要设施设备缺乏不间断有效监管，而且巡检记录停留在纸质形式。
（3）规范操作难落地：工地相关作业规范和流程，在政府层面、行业层面、社会层面都有严格的要求。而工地从业人员整体素质、流动性大的特点、导致规范操作要求难落地。
（4）被动防御，预警不及时：安防系统被动防御，难以主动预防，对系统和管理人员的要求过高。而且工地发生突发情况常常是事后处理的情况，很难做到事情预警规避。
第3章 需求分析
3.1业务管理需求分析
3.1.1 业务管理需求：
系统需要满足工地的环境安全、作业合规、人员合法等多方面的日常管理要求。
3.1.2 组织管理需求：
系统需要满足工地日常作业工作，安全管控工作，政府合规性检查等应用场景需求。
3.1.3 AI智慧需求：
系统需要利旧原有的视频监控资源，增补智能化分析设备，实现智能升级改造，降本增效避免资源的重复建设。。
3.1.4 强化监管需求：
平台需要强化重点部门的监督执法能力、应急响应能力和自我防护能力。
3.1.5 提升服务需求：
平台通过数据共享、部门联动、采用信息化和智能化的手段全面提升园区的服务能力。
3.2非功能性需求分析
系统应具有快速响应的特性，用户打开界面和提交事务的平均响应时间应低于2秒。用户进行在线实时查询业务操作的数据处理时间应低于5秒。系统应具有较高的稳定性，系统中主要设备均采用工业级产品，各类服务器性能稳定可靠。
系统用户界面应操作简洁、易用、灵活，风格统一易学。系统的用户帮助文档要求齐备，易于进行软件使用。充分考虑系统的易用性，所有交互系统提供中文图形界面，符合常规视窗系统的操作模式，对于非专业技术人员，经过短期培训可熟练地掌握整个系统的操作。系统须具有合理的使用成本，有利于使用者长期稳定使用。
统筹规划和统一设计系统结构。尤其是应用系统建设结构、数据模型结构、数据存储结构以及系统扩展规划等内容，均需从全局出发、从长远的角度考虑。
系统构成必须采用成熟、具有国内先进水平，并符合国际发展趋势的技术、软件产品和设备。在设计过程中充分依照国际上的规范、标准，借鉴国内外目前成熟的主流网络和综合信息系统的体系结构，以保证系统具有较长的生命力和扩展能力。保证先进性的同时还要保证技术的稳定、安全性。
系统设计和数据架构设计中充分考虑系统的安全和可靠。系统在设计之初就充分考虑安全可靠的要求，将安全要求贯穿于系统的生命全周期（设计、论证、研发、使用、维护）之中，主要包括硬件使用安全、软件运行安全、数据安全、链路安全、消防安全等。
系统各项技术遵循国际标准、国家标准、行业和相关规范。
系统要采用国际主流、成熟的体系架构来构建，实现跨平台的应用和集成。
充分利用已有资源，急用先行，在满足应用需求的前提下，尽量降低建设成本。
第4章 项目建设方案
4.1总体设计方案
4.1.1 总体技术路线：
本次项目利旧原有传统监控，通过部署AIServer-N2智能分析服务器，接入RTSP视频流进行智能化分析。其数据链路设计大致如下图：
4.1.2 项目拓扑架构
项目整体架构图，如下图。
4.1.3项目主要设备
（1）AIServer-N2智能分析服务器
AIServer-N2智能分析服务器是一款多路数智能分析设备，有64路/128路/256路等多种型号可选，内嵌30余种标配智能算法，适用于智能园区、智慧学校、智慧金融、智慧社区、智慧工地、智慧学校等多种场景。AIServer-N2打造的是一款行业领先的软硬一体智能分析服务器，支持人脸抓拍识别，机非人结构化要素分析，目标聚类，周界预警、行为分析等多种智能功能，提供可视化操作页面，支持实时预览，结构化检索，1:1目标比对，1:N目标查找，运维管理等丰富的业务功能，同时设备提供丰富的OpenAPI接口，将AI数据推送给业务平台，为用户提供高性价比的智能化解决方案。
AIServer-N2智能分析服务器功能简介如下图：
AIServer-N2智能分析服务器产品规格说明如下表：
产品功能 | |
实时监控 | |
实时监控 | 支持切换单窗口、四窗口组合预览，支持全屏预览； 预览画面支持展示结构化目标框和警戒规则框； 支持人脸，结构化，警戒事件信息实时弹窗展示，支持按事件类型过滤； |
事件记录 | |
人脸记录 | 支持全量人脸识别记录展示，包括抓拍图，底库图，比对分值，全景图，人员姓名，人员组，抓拍设备，抓拍时间； 支持按抓拍设备，人员姓名，抓拍时间查询； |
结构化记录 | 支持按抓拍时间，抓拍设备，人脸属性，人体属性，机动车属性，非机动车属性检索； 人脸属性支持性别，年龄（7个年龄段），口罩状态（4种），眼镜状态（4种），胡子状态（3种），发型（包括光头，稀疏头发，短发，长发），鼻子有无遮挡共7种属性； 人体属性支持性别，年龄（7个年龄段），上身颜色（12种），下身颜色（12种），上身服饰（长袖，短袖），下身服饰（下衣长，下衣短），全身服饰（有大衣，无大衣），上身纹理（4种），发型（长发，短发），有无戴帽子，帽子颜色（12种），有无带包，有无骑车，有无打伞，鞋子颜色（12种），有无头盔，有无安全帽，人朝向（4个方向）共18种属性； 机动车属性支持车牌号码，车辆颜色（6种），车牌类型（一行，两行），车辆类型（8种），车辆品牌（122种），车身颜色（15种），车身朝向（3种）共8种属性； 非机动车属性支持车辆类型（5种），非机动车颜色（12种），车朝向（4种）共3种属性； |
警戒记录 | 支持按抓拍时间，抓拍设备，告警类型检索； 告警类型支持：人员越界，翻墙检测，人员入侵，人员徘徊，车辆越界，车辆禁停，车辆离开，车辆逆行，抽烟检测，人员奔跑，摔倒检测，人员扭打，接打电话，看手机，人员值岗/离岗-离岗，人员值岗/离岗-超员，人员值岗/离岗-少员，睡岗检测，人员聚众； |
聚类 | |
聚类记录 | 支持全量聚类记录一人一档查看，展示累计采集次数，最近一次抓拍图和抓拍时间； 支持查看每个档案全量抓拍记录，支持按抓拍时间和抓拍设备检索； 支持180天内陌生人档案记录查询； |
检索 | |
1：1 | 支持按人脸，人体，机动车，非机动车4种类型1：1比对，输出比对分数； |
1：N | 支持按人脸底库，人脸抓拍库，人体抓拍库，机动车抓拍库，非机动车抓拍库5种类型1：N比对； 人脸底库比对结果支持输出底库图，相似度，人员姓名，支持跳转对应人员的抓拍记录； 人脸抓拍库比对结果支持输出抓拍图，抓拍设备，抓拍时间，人脸结构化属性； 人体抓拍库比对结果支持输出抓拍图，抓拍设备，抓拍时间，人体结构化属性； 机动车抓拍库比对结果支持输出抓拍图，抓拍设备，抓拍时间，机动车结构化属性； 非机动车抓拍库比对结果支持输出抓拍图，抓拍设备，抓拍时间，非机动车结构化属性； 支持按阈值，抓拍时间，抓拍设备过滤检索结果； |
任务 | |
任务管理 | 支持创建人脸识别，结构化分析，区域警戒三种类型任务； 人脸识别支持按人员组布控； 区域警戒包括人员越界，人员入侵，车辆越界，车辆禁停，翻墙检测，车辆离开，人员徘徊，睡岗检测，人员值岗-离岗，人员值岗-超员，人员值岗-少员，人员奔跑，摔倒检测，人员扭打，抽烟检测，看手机，接打电话，人员聚众，车辆逆行； 区域警戒默认创建2种规则，规则支持自定义扩展，支持绘制预警线/规则线/规则框； 支持任务开启/关闭； 支持按设备名称，任务类型过滤任务列表； |
资源管理 | |
设备管理 | 支持接入符合RTSP标准的高清网络摄像机； 支持H.264视频标准； 支持设备新增，编辑，删除； 支持按设备名称查询； |
人员管理 | 支持人员组新增，编辑，删除，最多支持创建128个； 支持按人员组添加人员信息，最多支持50万张人脸图片； 图片要求：JPG，PNG，BMP格式，大小≤3MB，尺寸<=3840*2160； |
系统管理 | |
存储策略 | 支持配置人脸记录，结构化记录，警戒记录保存时间，配置范围1~90天，默认1天； |
运维管理 | 系统信息 支持查看服务器基础信息：服务器名称，型号，版本，SN，MAC地址，IP地址，内存使用情况，磁盘空间使用情况， 支持NTP自动校时和手动配置时区，日期时间； 支持服务器手动重启； |
状态监控 支持服务器CPU，内存，网速，磁盘IO实时状态监控，运行情况变化趋势展示； | |
服务器报警记录 支持CPU温度，CPU使用率，内存，磁盘IO异常报警； | |
授权信息 支持当前授权到期时间查询； 支持查看各个算法包的布控路数，空闲路数，布控占比信息； | |
性能参数 | |
基础数据 | |
最大人脸数量（张） | 50万 |
最大的人脸底库（组）数量（个） | 128 |
算力路数 | |
1：N人员检索（路） | 64路/128路/256路可选 |
人脸视频流（路） | 64路/128路/256路可选 |
结构化视频流（路） | 64路/128路/256路可选 |
周界警戒（路） | 64路/128路/256路可选 |
行为警戒（路） | 64路/128路/256路可选 |
硬件参数 | |
CPU | 1 * AMD EPYC 7542/2.9GHz/128M/32C/64T/225W |
内存 | 8*32G/DDR4/RECC/2666/2933/2Rank |
SATA SSD | 1 * SSD/480GB/SATA 6Gb/2.5寸/直连主板 |
HDD | 4 * 4TB/SATA/3.5"/7200RPM/6Gb/HDD(做raid5) |
RAID卡 | 1 * Raid卡/8口/SAS 12Gb/半高/PCIe 3.0x8/1GB缓存/支持RAID 0,1,5,6,10,50,60,JBOD/超级电容BBU |
GPU加速卡 | 4 * KSGPU卡 |
网络 | 集成2个千兆网口，万兆光口*2（SFP+转光口模块*2；SFP+转电口模块*2） |
电源 | 1 * 800W冗余电源1+1双模块 |
（2）AIBOX -T4智能盒子
AIBOX-T4智能盒子是一款基于深度学习算法的智能盒子，该产品采用嵌入式设计，集成高性能NPU模块，内嵌成熟稳定的各种分析算法，可基于视频流实现智能分析。设备
总库最多支持30万张人脸图片，支持64个库。其中人脸识别：支持16路视频流。视频结构化：支持16路视频流。周界警戒：支持16路视频流。行为警戒：支持8路视频流。
设备支持人脸抓拍、人脸识别比对报警、陌生人识别告警，支持人脸属性的识别：性别、年龄、戴帽子、戴眼镜、戴口罩等，支持人脸、人体、机动车、非机动车、车牌的抓拍及脸人绑定、人-非机动车绑定，支持人上下衣颜色、上下衣款式、背包状态，是否佩戴安全帽等人体属性解析，支持机动车分类，颜色、品牌、驾驶方向和非机动车分类等车辆属性解析，支持车牌识别和车牌-机动车绑定关系，支持拌线越界、区域入侵、车辆违停等智能警戒功能，支持行为警戒：奔跑，摔倒，打电话，看手机，扭打，值岗-离岗，人员聚众，睡岗检测等。
AIBOX-T4智能盒子产品规格说明简介如下表：
系统参数 | |
主处理器 | 高性能嵌入式微处理器，4 x ARM CortexA53@1.3G |
操作系统 | 嵌入式Linux |
内存 | 标准配置：16GB |
eMMC | 标准配置：32GB |
算力 | 28.8INT4 |
设备接入 | |
视频流输入 | 视频分辨率： 1920 x 1080（200万）、2560 x 1440（400万）、3840 x 2160（800万） |
视频解码类型 | H.264/H.265 |
人脸抓拍机 | 最大支持32路抓拍机接入（抓拍机需支持GA/T1400协议） |
智能参数 | |
工作模式：视频流混合模式 （算法并行，可按通道配置，可在人脸、结构化、警戒三种算法之间灵活切换） | 脸人绑定+人脸识别：（最大16路） 人脸抓拍、人脸识别、人脸属性、人体抓拍、人体属性、脸人绑定 |
视频结构化：（最大16路） 1）图片抓拍：人脸、人体、机动车、非机动车、车牌 | |
智能警戒：（最大16路） 1）周界警戒：人员越界、人员翻墙、人员入侵、人员徘徊、人员值岗/离岗、车辆越界、车辆禁停、车辆离开 2）行为警戒：抽烟、奔跑、摔倒、扭打、打电话、看手机、少员/超员、睡岗、聚集 3）物品警戒：杂物堆放、物品遗留、物品看守、携带物品报警 | |
主动上报 | 1）人脸抓拍、人脸识别、人脸属性结果 2）脸人机非牌的抓拍和属性、车牌识别结果 3）警戒告警 |
人脸 | 抓拍率 ≥ 99% |
抓拍误抓率 < 1% | |
白名单识别通过率 > 99.5% | |
识别误识率：< 0.5% | |
最大底库：30万人像库 | |
人体 | 抓拍率 ≥ 95% |
抓拍误抓率 ＜ 1% | |
机动车 | 抓拍率 ≥ 90% |
抓拍误抓率 ＜ 1% | |
非机动车 | 抓拍率 ≥ 95% |
抓拍误抓率 ＜ 1% | |
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联系电话
17859125612（微信同号）
17850161198（微信同号）
邮箱
892979531@qq.com
公司地址
福建省厦门市软件园三期A区华夏金安科技大厦
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