危险区域闯入识别预警系统对事故易发区域进行7*24全天候监测，当监测到人员靠近、闯入时，立即触发报警提示，一旦人群聚集趋势超过安全警戒时，预警系统就会发出声光报警。

预警系统中的图像智能识别装置，将会根据探头捕捉到的人流信息，计算出人群流量、密度和步行速度等参数，并通过软件模型判断出实时人流状态，同时预测未来10分钟这一区域短时人群聚集态势。一旦超出预警标准，立即报警。

传统的保障人群安全的途径主要依靠人工实现，即在容易发生群体性安全事件的地方安装视频监控系统，安排工作人员盯着屏幕进行监控。这种方法具有主观性，不能定量分析，而且耗费人力，尤其当监控人员疲惫的时候，容易忽视监视器上的突发状况，从而造成不可挽回的后果。因而将深度学习的先进理念与算法研究成果，应用于视频的人群分析应用领域当中，是系统的发展趋势。

基于深度学习的人群智能分析系统，突破传统，引入安全指数概念，能够实现大场景人群异常状态监控，大大提高了场景内人数统计的精确性，为相关部门的决策提供强有力的技术支撑。

危险区域闯入识别预警系统通过智能视频分析技术，对危险区域进行实时监测，一旦发现监控画面中出现人员闯入，系统能够以最快和最佳的方式发出报警并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象，切实提高监控区域的安全防范能力。

其不需要一直紧盯屏幕，安全管理人员只需要在系统发出报警时进行确认即可，避免安全管理人员因长时间观看屏幕造成疲劳而降低注意力，提高了安全管理人员实际监控的效果，真正做到7*24全天候监控。