化工行业安全生产形势严峻，特殊原料繁多、工艺流程复杂，对安全监控、应急管控要求高，依靠人员传统管控方式，准确性和时性都难以保证。

　　动火等特殊作业缺少智能化监管，极易造成严重事故。

　　对于易燃、有毒等危险品做不到及时、有效的监管，突发危险，缺乏行之有效的实时通知机制。

　　危险区域闯入检测系统对塔吊、围栏等易发生事故的危险场所检测，当有人员闯入时系统会自动实时告警，并可联动现场语音提示。

　　传统建筑工地行业属于劳动密集型产业，粗放式的管理使工地的劳动力、材料、机械设备的利用都存在严重的浪费。“施工地点分散、农民工安全意识淡薄、监管难度大、人员管理难、安全隐患无法杜绝”是亿鑫鸿深入客户需求，重点钻研且针对性逐一突破的问题。

　　亿鑫鸿危险区域闯入检测系统不仅能监控实时工作情况，更可以及时对工地危险区域闯入进行检测，在事故发生前采取有效措施，降低事故发生，有效提高工程质量监控，助力工地智能化管理。

　　1. 告警精确度高

　　智能视频分析系统内置智能算法，能排除气候与环境因素的干扰，有效弥补人工监控的不足，减少视频监控系统整体的误报率和漏报率。

　　2.实时识别报警

　　基于智能视频分析和深度学习神经网络技术对危险监控区域的人员进入实时识别预警，告警信号可显示在监控客户端界面，也可将报警信息推送到移动端， 联动驱动警灯和警号提示用户及时处置。

　　3.全天时运行 稳定可靠

　　智能视频监控系统可对监控画面进行7×24不间断的分析，大大提高了视频资源的利用率，减少人工监控的工作强度。

　　4.告警存储功能

　　对危险监控区域的人员进入实时识别预警及时存储到服务器数据库中，包括时间、地点、快照、视频等。人员入侵检测算法主要针对出现在视频画面中特定区域的人员进行检测，为已有视频监测赋能，检测高危区域、特定区域的人员误入行为，实时报警。该算法有效避免财产损失、安全事故等事件的发生，减少人力监管误差，减少人力监管成本。

　　1.配合现场摄像头，自动识别危险区域，如人员闯入预先设置好的危险区域（禁止进入区域）即可立 即报警，确保员工的人身安全。

　　2.算法自动检测分析区域内人员数量，如果监控区域的工作人员离开岗位，则立即生成报警记录，并推送给相关管理人员，节省大量的人力物力，提高管理效率。

　　基于人工智能视觉分析技术配合现场摄像头自动识别危险区域如人员闯入预先设置好的危险区域(禁止进入区域)即可立即报警,确保员工的人身安全。危险区域可包括如输煤皮带、碎煤机等等。此算法准确率高于90%。对提高人工监管效率有极好的效果。

　　人员闯入识别系统对监控区域进行智能分析，实现人员徘徊、滞留、翻越检测，当在敏感区域有即将发生的禁止行为时提前预警，让安全管理人员能提前出警制止危险事件的发生，把潜在的危害扼杀在萌芽状态，防止事故和人员伤害的发生；翻越界线的行为发生可快速的告警，防止视频监控人员的疏忽或是忙不过来而事后很久才知道。

　　视频周界入侵检测系统是基于视频流的智能图像识别系统，利用最新的深度学习与大数据技术，通过在监控区域内划定虚拟界限并检测是否有人员闯入，为现场安防监督提供有力保障。

　　危险区域闯入检测系统基于视频流的智能图像识别系统，利用最新的深度学习与大数据技术，代替人眼，对危险监控区域视频画面进行实时检测，当发现监控区域有人员闯入等异常行为时，系统主动触发告警提示。