随着高速铁路大规模投入运营，高铁周界安全问题日益凸显。针对高铁沿线及相关设施的破坏活动时有发生，给高铁运行安全带来了严重的威胁。在铁路安防监控领域，我们通过铁路单位周界入侵现有方案应用的反馈得知，其运用的技术误报率过高、全天候监测结果日夜差异较大、无人值守区域作为监控盲点发生入侵报警时，由于监测设备功能范围有限无法立即识别现场情况等，因此在草案中强调更多的是人员闯入与大型动物区域入侵的识别监测问题、误报问题。

　　在铁路安防监控领域，我们通过铁路单位周界入侵现有方案应用的反馈得知，其运用的技术误报率过高、全天候监测结果日夜差异较大、无人值守区域作为监控盲点发生入侵报警时，由于监测设备功能范围有限无法立即识别现场情况等，因此在草案中强调更多的是人员闯入与大型动物区域入侵的识别监测问题、误报问题。针对此问题我们进行了大量调研，建议铁路系统运营的监控系统采用可以对人、车、动物能够进行有效的分类识别并且支持分类报警的热成像系统作为主要监测设备。在监测区域内，当人、车、动物同时存在于区域内，热像系统可根据用户设定在宽视场大纵深视野环境中进行对象分类识别并报警提示，通过采用智能影像识别系统将分析结果分类汇报可以有效避免大量误报，减小安保工作压力。

　　人员闯入入侵识别系统 危险区域AI智能分析预警对自动对视频图像进行分析识别，人员闯入入侵识别系统 危险区域AI智能分析预警系统对护栏、围墙进行实时监护，当系统检测到有人入侵时，立即抓拍图片推送给后台，并启动语音功能进行驱离。人员闯入入侵识别系统 危险区域AI智能分析预警可以帮助后台管理人员能提前出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。人员闯入入侵识别系统 危险区域AI智能分析预警可以广泛应用在学校、园区、工地、火车站台、地铁、厂区等场所。

　　目前随着国家城市化进程在不断的加速，各种危害公共系统破坏事件频繁发生，传统的安防监控设备已不能满足各行各业日益智能化、复杂化的安防需求。后台监控平台人力防范往往受时间、素质和精力等因素的影响，人力自身难免出现漏洞和失误。人员闯入入侵识别系统 危险区域AI智能分析预警应运而生，人员闯入入侵识别系统 危险区域AI智能分析预警可对监控画面进行7×24不间断的分析，减少人工监控的工作强度。

　　人员闯入入侵识别系统 危险区域AI智能分析预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内的人员闯入实时识别预警，报警信息可显示在监控客户端界面，也可将报警信息推送到移动端。人员闯入入侵识别系统 危险区域AI智能分析预警能排除外在因素的干扰，提升监控效率，减少现场监控的误报率和漏报率。

　　全程跨度大、环境复杂、用户众多、建设周期长、施工难度大、建设成本高、站点数量少、站点间距大、稳定性和安全性要求高等特点。在高速铁路作业通道门、桥梁救援疏散通道、隧道口或隧道竖斜井及通风口重点防护对象采用热成像设备支持进行人、动物、车辆的鉴别报警、不受过多气象条件干扰产生误报、漏报。系统支持自动事态分析鉴别人员、动物、车辆的入侵行为并报警。以具备分析人员入侵行为的可见光或热成像前端设备为辅的联动报警及影像追踪的系统。

　　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。自动识别行人闯入轨道，警报并且及时提醒管理人员。

　　自动识别矿井现场危险区域，自动警报。

　　人员入侵检测算法主要针对安全敏感区域的越界闯入进行检测检测.若在视频画面中的特定区域检测到人员入侵,可立即告警.该算法极大地提升了特定区域人员非法闯入的管控效率。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。随着社会和科技水平的提高，各种高科技违规偷盗、破坏公共系统事件频繁发生，传统已有的安防措施已不能满足安防智能化、系统化的需求。人员闯入识别监测 闯入识别检测报警系统对重要区域进行实时监测，如系统监测到有人员靠近或者违规闯入时，人员闯入识别监测 闯入识别检测报警系统立即告警及时通知安全管理人员及时处理。