库房智能安防AI识别监控系统主要应用

库房智能安防AI识别监控系统结合人脸识别、目工标检测等图像识别技术，对库房内的非工作人员闯入、作人员无任务闯入、人数超限预警、周转箱摆放不规范，设备违规放置、吸烟告警等多项视频分析模型异常行为和状态进行主动识别，并建立预警机制，加强对库房现场人员行为的管理，提升库房智能化管理水平。

库房智能安防AI识别监控系统使用边缘计算盒子，运用智能视频分析技术，在计量库房部暑视频采集和视频分析设备，结合人脸识别、目工标检测等图像识别技术，对库房内的非工作人员闯入、作人员无任务闯入、人数超限预警、周转箱摆放不规范，设备违规放置、吸烟告警等多项视频分析模型异常行为和状态进行主动识别，并建立预警机制，加强对库房现场人员行为的管理，提升库房智能化管理水平。

一、核心功能架构

多目标实时检测‌

采用AI算法实现行人、托盘、叉车等目标的毫秒级检测，支持120+类物品识别‌

通过DeepSort跟踪技术实现人员轨迹分析，滞留时间超过阈值自动告警‌

‌异常行为识别‌

吸烟检测：融合烟雾视觉特征与唇部动作识别，误报率<0.5%‌

暴力行为分析：基于HRNet姿态估计识别斗殴、攀爬等危险动作‌

环境安全监控‌

温湿度异常检测：IoT传感器与视觉数据融合分析，精度±0.5℃‌

消防通道占用识别：采用语义分割技术划定禁放区域‌3

二、关键技术实现

技术模块实现方案性能指标
视频分析引擎	TensorRT加速的YOLOv8模型，支持INT8量化	1080P视频处理延迟<50ms‌1
多模态融合	视觉数据+红外热成像+激光雷达点云	夜间检测准确率>92%‌5
边缘计算节点	NVIDIA Jetson AGX Orin部署，支持16路视频并行分析	功耗<30W‌3