近日魅视科技助力福建某烟草局进行园区安全管理升级引入 AI 边缘计算技术落地升级智能化安全管理预警系统方案实现对重点区域人、车的精准抓拍更将传统监控管理依赖人工 24 小时盯屏的被动模式转变为“机器盯屏、人做研判”的人机协同——系统负责发现与提醒安保人员负责判断与处置让异常情况实现早发现、早预警。PART 01 客户痛点系统能识别通知到人还差“最后一公里”福建某烟草局现有前端监控能“看得见”只能安排专人 24 小时值守盯屏后续向内预警和事件处置反馈全靠人工完成闭环。值班人员一旦疲劳或短暂离岗关键警情便可能漏看、迟报。形成了“重值守、轻闭环”的被动模式让前端智能化投入难以真正转化为处置效率。客户传达个性化诉求厂区监控要能自主判断和捕捉到目标要实现移动化、多渠道的实时的准确的提醒事件要能闭环PART 02 连通预警“最后一公里”让报警信息主动触达责任人针对福建省某烟草局“减少指挥中心专职盯屏人员”的管理痛点魅视科技 AI 边缘智能系统复用现有监控设备搭载边缘 AI 识别能力对办公楼、园区出入口等重点区域开展 7×24 小时自动感知。一旦识别到可疑人员、嫌疑车辆系统自动触发告警同步输出事件时间、发生位置、目标对象等核心要素并推送至管理人员移动端。整套系统完整实现“告警触发 → 移动端复核 → 处置归档”全链路工单闭环大幅降低指挥中心人工盯守压力。边缘智能采集分析系统支持短信与微信小程序两种推送渠道识别到可疑人员或嫌疑车辆时即时触发告警向管理人员下发包含时间、地点、对象等关键信息的通知。点击告警消息可直接调取告警前后数秒的视频片段及抓拍图像通过手机即可完成现场复核与证据固定无需返回指挥中心调取录像。形成从“告警触发 → 移动端复核 → 处置归档”的工单处理闭环。PART 03 人机协同五个维度见证效率提升烟草园区出入口、办公楼点位分散人员车辆流动复杂传统安防人工盯屏模式矛盾突出。福建某烟草局最终选择魅视科技 AI 边缘计算系统是基于业务痛点、成本、技术能力、使用体验、落地运维五个维度综合评估后的选择。01 解决核心业务诉求减轻指挥中心盯屏压力原有安防依赖人员紧盯大屏海量监控画面容易漏报、迟报风险事件很难持续保持高度注意力。项目核心目标就是减少专职盯屏人员把人从重复看画面的工作释放出来转向风险处置。系统实现风险主动识别告警不再靠人工在海量画面里找异常真正落地人机协同的安防模式。02 最大化利旧现有监控资产控制项目投入与工期若整体替换全部前端摄像头设备采购、施工调试成本高、改造周期长。魅视采用加装 AI 边缘计算节点的轻量化改造方案兼容现有已部署摄像头在原有硬件基础上赋予智能分析能力避免已有视频设备资源浪费以较小投入完成智能化升级。03 边缘本地分析保障识别时效与数据安全AI 分析在边缘节点本地完成视频抓拍、识别研判不需要全部回传云端告警生成时延低可疑人员、嫌疑车辆出现后可以快速输出告警信息同时视频数据本地处理流转减少大量视频流传输带来的带宽压力更适配烟草单位内部网络安全管控要求。04 多渠道告警推送 移动端闭环打破工位限制传统告警只能在指挥中心平台查看管理人员必须守在工位。系统支持短信、微信小程序等多渠道告警推送手机端可直接调阅告警前后录像片段、抓拍图片现场完成复核、证据留存不用返回指挥中心调取录像实现告警触发 → 移动端复核 → 处置归档完整工单闭环提升事件处置效率。05 适配园区多场景统一管理便于后续扩展一套边缘智能方案覆盖办公楼、园区出入口等多个重点安防区域实现集中管理。架构灵活后期可按需新增识别算法、扩展监控点位不用推翻现有建设成果具备良好的业务扩展性匹配烟草单位未来安防迭代升级的需求。PART 04 以边缘智能筑牢安全管理新防线综合业务目标、成本投入、网络安全、处置效率、可扩展性多重因素魅视 AI 边缘计算方案帮助客户完成从“人盯屏、被动等待报警”到“AI 主动感知、人机协同处置”的安防数字化转型。
