校园厂区翻越围墙监测报警系统前端设备嵌入人体图像识别算法，对人员的检测、跟踪，实现对人体检测分析识别，实时预警周界区域内人员入侵事件。当有可疑人员进入监测范围内可对其自动识别，即对其抓拍并将当时图像传输到管理中心，在管理中心输出报警信号。

　　校园厂区翻越围墙监测报警系统采用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、绊线防护等功能。

　　校园厂区翻越围墙监测报警系统采用机器视觉图像感知技术，通过人工智能机器深度学习能力，对人员的检测、跟踪，实现对人体检测分析识别，在机器视觉图像景中，通过人体识别算法建立人体图像模型，完成自动识别人体，并能以视觉图像智能分析区分人和干扰物体，如其他移动物体，支持手机APP接收报警信息。特别适用于室外的高精度人员入侵预警，可以排除因风吹草动、下雨下雪、刮风树叶摇动、光影变化、猫狗跑动及车辆闯入等等各种室外干扰所产生的误报。

　　运用场所

　　1，非法人员翻越、攀爬围墙识别预警

　　2，人员非法闯入检测预警

　　3，周界防范入侵监测报警系统

　　4，大门人员进入识别报警

　　5，室内人员出入检测识别报警

　　6，人员越界检测识别报警

　　翻越围墙监测预警系统对重要区域内的围墙实时监测，当监测到有人翻越围墙时，立即触发报警，通知相关人员及时制止。

　　传统的周界安防方案为社会平安保障做出了贡献，但受一些客观技术条件等因素所限，还存在着一些共性或个性不足，如防护等级较低，易受地形条件的限制，而且不适合恶劣气候，误报率高；电缆传感的系统功耗很大；电子围栏、电网等方案又有一定危害性。

　　翻越围墙监测预警系统对监控区域内的护栏、围墙设定警戒围墙区域，一旦有可疑人员靠近或翻越围墙时，系统将锁定框标识目标在画面中的具体位置，对可疑人员发出报警，同时语音提醒值班人员注意，及时制止。

　　翻越围墙监测预警系统基于智能视频分析技术，对监控区域的翻越围墙等异常事件进行检测，第一时间报警提醒值班人员，达到提前预防现场的不规范行为和安全隐患，变普通监控的事后查证为智能化的提前预警，变被动监控为主动预防，解决值班人员对于太多视频看不过来及24小时盯着屏幕看的问题，解放值班人员的手和眼，从而做更多的事情，提高效率。

　　翻越围墙监测预警系统实时发现区域内的异常情况，有效协助安全人员处理危机，切实提高监控区域的安全防范能力。