為網絡攝像機、抓拍機等設備提供實時視頻分析能力，無需更換老舊攝像頭。面向人員監控、規范作業、異常檢測等場景，提供標準與定制算法倉庫，適用于城市管理、工廠、工地、園區等多場景。
支持告警記錄、數據推送、AI算法倉庫管理、模型導入與訓練，并可將告警信息通過云平臺、企業微信推送或聲音提示。
配合裔龍AI數據分析盒與訓練平臺，實現多設備管理與企業全攝像頭接入，集成大數據分析，提供工業AI全場景巡檢服務。
采用分層設計架構，從底層硬件到上層應用形成完整生態。邊緣計算層負責實時數據處理，云端平臺提供模型訓練與管理，應用接口層支持快速集成各類業務系統。
高性能AI芯片與傳感器集成，提供強大算力支持
深度學習框架與計算機視覺算法庫
標準化API與SDK，支持快速集成與二次開發
遠程監控、模型更新與數據分析管理中心
搭載業界領先的計算機視覺算法，結合深度學習與傳統視覺技術優勢，實現高精度、高效率的視覺分析
基于改進的YOLOv8與SSD算法融合架構，實現多類別目標的實時檢測與定位，支持500+類識別，檢測精度達98.5%。
結合DeepSORT與特征匹配技術，實現跨攝像頭、遮擋下的目標持續追蹤，支持同時追蹤100+目標，ID保持率達92%。
基于時空特征學習的識別技術，可識別30+種行為，包括跌倒、奔跑、聚集等，響應時間小于0.5秒，準確率達95%。
采用輕量化U-Net++架構，實現像素級場景理解與分割，支持20+場景分類，在復雜背景下仍保持90%以上的分割精度。
結合多尺度Retinex與注意力機制，實現復雜光照下的圖像質量優化，在低光、逆光環境下提升圖像清晰度300%以上。
基于學習框架的模型優化技術，可在保護數據隱私的前提下實現跨設備模型協同進化，新場景適配時間縮短60%。
根據不同場景需求提供多樣化部署方案，從單機到集群，從本地到云端，滿足各類應用場景
利舊IPC單機使用，功能豐富的本地客戶端，適用小型場景或邊緣節點，本地分析結果，支持離線運行模式。
無需復雜網絡配置，即插即用
支持本地存儲，保障數據隱私
適合中小規模監控場景（1-8路攝像頭）
通過Open API 集成第三方業務系統，開發接口適用于大范圍部署應用場景。
設備負載均衡，提高系統穩定性
方便對接業務平臺，響應速度快
適合大規模部署（16-128路攝像頭）
通過裔龍視覺分析盒+AI訓練+AI巡檢平臺，本地處理實時數據，云端進行全局分析與管理，適合分布式場景。
全局數據匯總分析，優化決策
支持遠程管理與模型更新
適合分布式場景與多區域管理
| 部署方式 | 適用規模 | 網絡要求 | 數據存儲 | 管理方式 |
|---|---|---|---|---|
| 端對端獨立部署 | 小型（1-8路） | 可離線 | 本地存儲 | 設備本地管理 |
| 本地集群部署 | 中大型（16-128路） | 局域網 | 本地服務器 | 本地管理平臺 |
| 云邊協同部署 | 超大型（128+路） | 專網/互聯網/5G | 本地+云端 | 云端管理平臺 |
AI視覺分析盒廣泛應用于多個行業，通過智能視覺識別技術提升效率、降低成本、增強安全性
針對重點位置前端監控位置進行計算，分析社會治理要素算法。人員聚集、人員熱區、人員徘徊、人員越界、火情、煙霧分析等。
城市市容行為分析、井蓋移位識別、攤位等統計分析
異常行為檢測、區域入侵預警、人臉識別比對
車輛識別計數、交通事件檢測、違章行為、違停行為（包括人行道電瓶車）分析
利用邊緣計算、人工智能、流媒體等技術，打造出集上級監管、餐飲信息透明化、廚房流程管理閉環監管于一體的“慧食安食品安全監管平臺
人員進出分析、離崗行為監測、吸煙檢測、防火檢測等智能管理
養殖物放出計數、統計、護欄警戒等
人員行為分析、人員安全管理、人員特征分析
智能
客服