人工盯屏压力大
多路视频依赖人工轮巡，关键事件可能发现滞后。
WHY AI VIDEO ANALYTICS
摄像头越来越多，风险发现不应仍依赖人工盯屏
平台将识别、告警、事件留痕和模型优化放在同一条业务链路上，帮助客户把视频资源转化为可运营的安全与管理能力。
告警处置缺少闭环
截图、视频、时间、地点和处理状态分散，难以追溯。
现场差异影响效果
光照、角度、背景与目标形态变化，可能造成漏报或误报。
OPERATIONS LOOP
从视频接入到模型迭代，形成可持续优化的业务闭环
客户得到的不只是单个识别算法，而是一套可配置、可处置、可沉淀并能持续优化的智能分析平台。
视频接入→AI 识别→告警联动→数据沉淀→训练优化
CORE CAPABILITIES
面向业务现场的一体化 AI 视频分析能力
从视频、算法到告警和训练，各模块可围绕客户当前重点场景分阶段启用，并为后续扩展保留空间。
01
统一视频接入
集中管理摄像机、区域、安装位置与运行状态，为智能分析建立统一入口。
02
场景化算法配置
将设备、模型、类别、阈值和告警规则灵活组合为实际业务场景。
03
实时检测与证据留存
实时展示识别画面，并关联时间、地点、截图和视频片段。
04
告警路由与消息触达
按场景、等级和接收人推送，支持企业微信、钉钉、邮件、短信等渠道。
05
人脸与人员辅助识别
管理人员档案、人脸特征和抓拍结果，辅助重点区域人员管理。
06
在线标注与数据集
把现场样本沉淀为可标注、可审核、可训练的数据资产。
07
全量训练
面对新识别需求，基于新数据训练一个可发布的新算法。
08
增量训练
复用已有算法权重，针对客户现场持续提升识别效果。
MODEL TRAINING LOOP
全量训练扩展新能力，增量训练让算法更懂客户现场
平台支持在线标注、数据集管理、训练任务、结果管理与版本发布，让识别效果能够随客户实际使用持续提升。
全量训练：训练一个新的算法
适用于客户新增识别对象、违规行为或行业专属场景，现有算法库尚无对应能力。
- 基于新数据集与标注样本构建能力
- 训练结果作为新算法进入算法管理
- 用于拓展平台可识别的业务边界
增量训练：对已有算法进行二次训练
复用算法管理中的目标算法及 PT 权重，针对客户自身环境、场景和新增现场样本进行修正。
- 改善识别率低、漏报、误报等实际问题
- 适配光照、角度、背景、着装与目标形态差异
- 无需反复扫描本地图片，在现有方案上持续优化
现场告警反馈→在线标注样本→选择训练模式→验证并发布→场景持续运行
LIVE OPERATIONS
平台运行统计一目了然，辅助日常值守与运营决策
集中查看运行状态、设备指标、资源使用和趋势变化，让平台运行可感知、可管理。
TYPICAL SCENARIOS
从重点业务场景开始，验证 AI 视频分析价值
可从风险高、人工巡检压力大或处置时效要求高的场景优先试点，再逐步扩展覆盖范围。
园区与楼宇
重点区域巡检、周界入侵、门岗与人员管理。
生产与施工现场
安全帽、反光衣、吸烟、烟火、违规行为等风险识别。
仓储与物流
车辆、人员、禁区与现场作业过程的智能巡检。
值班与指挥中心
实时视频、告警趋势、区域统计与事件处置协同。
客户专属场景
以现场数据和增量训练持续适配行业流程与环境差异。
私有化项目
在客户内网管理视频、模型、告警素材与训练数据。
PRODUCT CONSOLE
覆盖接入、规则、告警、训练与版本管理的完整工作台
产品页面使用实际平台截图，帮助客户快速了解日常使用与项目运营方式。
PRODUCT DEMO & MATERIALS
在线查看产品演示，获取售前资料
视频演示适合快速了解平台工作台与核心流程；售前 PPT 可用于项目交流和内部评估。
PRODUCT WALKTHROUGH
AI视频分析平台产品功能演示
通过实际操作界面了解视频接入、算法配置、实时检测、告警闭环与模型训练能力。
AI视频分析平台售前宣讲资料
包含产品定位、核心功能、客户价值、全量训练与增量训练说明、试点建议及联系方式。
下载售前 PPTSTART WITH A REAL SCENARIO
选择一个真实场景，开始验证 AI 视频分析平台的价值
可围绕现有摄像头点位、重点识别目标、告警处置流程和现场样本，共同梳理试点范围与优化路径。