隨著時代科技的進步，更新換代的事越來越多了，安防行業也面臨了這樣的問題，究竟是推翻重來呢還是原基礎升級呢？今天常州安防監控公司的小編就帶大家來了解一下。

    根據監控攝像頭實時監控核心范圍，基于人體人臉識別技術，判定是不是有人員私闖;可進一步切合人臉識別系統判定個人身份信息，事先定義白名單面部庫，當私闖人員不在白名單里，才進行告警信息，預防危險發生。解決了安裝具體安全圍欄的不便和安裝成本。

    基于AI周界報警系統工藝，可以開發多種多樣應用領域。目前關鍵應用領域：安全頭盔佩戴合規管理監測、陌生人監測、煙火監測、人流過密預警信息、課堂教學專注度解析、攀高監測、車輛違停解析、離崗監測、睡崗監測等。

    安全頭盔佩戴合規管理監測：面對施工工地、工廠車間、科技園區等公共場合，若監測到有建筑工人未佩戴安全頭盔(含拿在手上等情形)，則發出告警信息提示，降低安全隱患。

    陌生人監測：在園區、施工工地/工廠、校園等公共場合布控，事先定義白名單面部庫，發現不在白名單中的陌生人則告警信息提示(監測不到面部的人員亦視作陌生人)，提升環境安全管理監管。

    煙火監測：在建筑工地、工廠車間、餐館餐廳廚房、室外林地等情景下，監控是不是有煙火出現，及時性告警信息提示，降低人身安全財產安全受損。

    人流過密預警信息：實時監控機場、車站、展廳、旅游景區等公共場合的客流量，當人次超出設定上限時告警信息提示，及時發現人群出現異常聚集等情形，合理疏散、導流，規避安全事故。

    課堂教學專注度解析：面對幼兒園、K12、在線課堂等教育情景，基于人臉檢測、人物屬性解析、專注度估計工藝，監控解析學生聽課狀態，對每個學生的面部進行專注度打分，并輸出課堂教學的整體專注度分數。

    攀高監測：基于周界報警系統，實時監控樓房、施工工地、社區等公共場合的高風險范圍，發現攀高情形則及時性告警信息提示，預防出現異常攀高造成安全事故。

    車輛違停解析：基于周界報警系統實時監控，發現車輛違規停放時告警信息提示，可自定義違停時間周期(如連續停放1分鐘才算違停，預防誤傷路過車輛);若監測到車牌，可進一步識別車牌信息。

    離崗監測：面對工廠車間、門店前臺接待等情景，基于人體識別、周界報警系統，判定職工是不是在崗位上;可切合面部進一步精確判定離崗情形，若崗位上有人、但不在職工面部庫中，也視作離崗。

    睡崗監測：面對前臺接待、柜面等情景(需能夠監測到面部)，解析這段連續時間段內，能不能同時監測到人體、面部，判定職工是不是睡崗，提高人員管理水平?？勺远x圖片告警信息閥值，如連續二十張圖片未監測到面部才算是睡崗。