周界防范主要在园区周界，如围墙、栅栏、树林、边界、河边等场景中，通过各种技术手段一旦发现布防区域中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安保人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象，切实提高布放区域的安全防范能力，是园区安防系统的第一道防线。建设石油化工厂区全时空感知、全要素联动、全周期迭代的智慧大脑，发挥大数据、物联网、云计算、人工智能等技术在矿山的深度应用，助力信息化与自动化深度融合，实现矿井智能化转型升级。检测实时视频中的人体目标，并通过人体目标特征分析，准确地识别目标物体目标。通过对人体特征的学习，对视频中的人体目标进行轮廓检测，系统采用目前的基于深度学习的目标检测算法。工业级网关，对上连接云平台，对下连接工业设备，将设备的不同的协议转换成云平台能够理解的协议和数据，进行信息的上传下达，具有数据采集、数据交互、协议转换、无线/有线大数据传输、通讯管理和边缘计算等功能。

　　视频监控系统在大部分情况下，视频源的视频画面并没有被安全人员看到，很可能在这些时间内就有值得注意的异常现象出现。人不可能24小时不间断的盯着监视器，研究表明，人连续监视某个画面22分钟以后，会丢失90%以上的画面信息。采用AI算法,通过大量真实的场景样本训练后,能够在各种应用场景下及时准确的对场景中发生的人员入侵行为发出告警信息。通过对实时视频图像进行AI智能分析识别,可实现图像全屏周界防护、划定区域周界防护等功能。学校周界周边环境复杂，安全保卫工作受到长期挑战。现有的安防系统例如校园视频、门禁等子系统都还不能进行联网联动，孤立运作无疑让安防处警效率下降。校园安防在事前预警和防范工作方面还需加强。校园周界部署监控摄像头，部署周界入侵功能，当有可疑人员进入划定的敏感区域，立即触发告警。周界入侵检测是利用运动目标的智能视频分析原理，在摄像机监视的场景范围内，根据监控需要和目的设置警戒区域，系统可以自动检测入侵到警戒区域内的运动目标及其行为，采用了以物联网传感技术为基础的智能入侵探测设备，缺乏具备先天无源、适应超长等特点的振动入侵探测器。

　　如果发现监控画面中的异常情况，视频监控智能分析系统能够以高效率的方式发出警报并提供抓拍有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度地降低误报和漏报现象。周界报警系统有抗干扰能力强的特点，表现在红外周界报警系统前端的探测设备在不良的天气下也能正常的工作，所以红外周界报警系统前端的探测设备抗干扰能力强。校园围墙和门口人员进入识别报警系统，机场、港口、油田、矿区智能分析人员入侵预警系统，铁路、地铁、隧道、电力、通信基站人员入侵识别预警摄像头，人体自动监测识别摄像机，高铁站、商场、广场、地铁站、火车站自动识别人体报警系统，高铁站台人员越界检测识别实时报警系统，传统烟雾颗粒感应系统需要烟雾颗粒进入传感器才能引起报警，红外及激光技术也需要烟雾遮挡才能引发报警。视频分析烟火自动检测预警系统正是弥补传统火灾报警设备的不足，完全适应于室外场合，而且可以远程提供实时视频，使得集中管理变为可能，具有非常广阔的市场空间。