華夏金安科技傳統監控智能化升級建設方案
華夏金安科技傳統監控智能化升級
建設方案
第1章?項目概況
1.1項目名稱
傳統監控智能化升級建設項目
1.2項目建設單位
項目建設單位：華夏金安（廈門）科技有限公司
1.3項目建設目標
本次項目利舊原有傳統監控，通過部署AIServer-N2智能分析服務器，接入RTSP視頻流進行智能化分析，突出AI技術手段的應用體驗，打造集服務、管理、分析、預警為一體的智慧工地，全面提升工地安全管理體系，實現智慧工地的建設目標。
1.4建設內容
系統：智慧工地管理系統；
監控：常規監控點位：64個；
AI設備：AIServer-N2智能分析服務器；
1.5建設周期
本項目基礎建設從2023年5月份開始設計，2023年7月份完成項目建設和驗收交付。
第2章?必要性分析
2.1必要性分析
工地作為一個重要的生產經營區域，具有較高安全管理要求。傳統工地安全管理模式較難解決安全監管難題，需要借助新技術、新理念實現解決建筑管理難題的破局。通過前期廣泛的現場調研分析，我們總結了目前工地管理主要有以下痛點：
（1）安全隱患多且發現難：工地環境復雜，時常出現各類意外事件，不能夠有效及時發現異常情況。
（2）設備多且監管難：工地現場生產設備多，重要設施設備缺乏不間斷有效監管，而且巡檢記錄停留在紙質形式。
（3）規范操作難落地：工地相關作業規范和流程，在政府層面、行業層面、社會層面都有嚴格的要求。而工地從業人員整體素質、流動性大的特點、導致規范操作要求難落地。
（4）被動防御，預警不及時：安防系統被動防御，難以主動預防，對系統和管理人員的要求過高。而且工地發生突發情況常常是事后處理的情況，很難做到事情預警規避。
第3章?需求分析
3.1業務管理需求分析
3.1.1 業務管理需求：
系統需要滿足工地的環境安全、作業合規、人員合法等多方面的日常管理要求。
3.1.2 組織管理需求：
系統需要滿足工地日常作業工作，安全管控工作，政府合規性檢查等應用場景需求。
3.1.3?AI智慧需求：
系統需要利舊原有的視頻監控資源，增補智能化分析設備，實現智能升級改造，降本增效避免資源的重復建設。。
3.1.4 強化監管需求：
平臺需要強化重點部門的監督執法能力、應急響應能力和自我防護能力。
3.1.5 提升服務需求：
平臺通過數據共享、部門聯動、采用信息化和智能化的手段全面提升園區的服務能力。
3.2非功能性需求分析
系統應具有快速響應的特性，用戶打開界面和提交事務的平均響應時間應低于2秒。用戶進行在線實時查詢業務操作的數據處理時間應低于5秒。系統應具有較高的穩定性，系統中主要設備均采用工業級產品，各類服務器性能穩定可靠。
系統用戶界面應操作簡潔、易用、靈活，風格統一易學。系統的用戶幫助文檔要求齊備，易于進行軟件使用。充分考慮系統的易用性，所有交互系統提供中文圖形界面，符合常規視窗系統的操作模式，對于非專業技術人員，經過短期培訓可熟練地掌握整個系統的操作。系統須具有合理的使用成本，有利于使用者長期穩定使用。
統籌規劃和統一設計系統結構。尤其是應用系統建設結構、數據模型結構、數據存儲結構以及系統擴展規劃等內容，均需從全局出發、從長遠的角度考慮。
系統構成必須采用成熟、具有國內先進水平，并符合國際發展趨勢的技術、軟件產品和設備。在設計過程中充分依照國際上的規范、標準，借鑒國內外目前成熟的主流網絡和綜合信息系統的體系結構，以保證系統具有較長的生命力和擴展能力。保證先進性的同時還要保證技術的穩定、安全性。
系統設計和數據架構設計中充分考慮系統的安全和可靠。系統在設計之初就充分考慮安全可靠的要求，將安全要求貫穿于系統的生命全周期（設計、論證、研發、使用、維護）之中，主要包括硬件使用安全、軟件運行安全、數據安全、鏈路安全、消防安全等。
系統各項技術遵循國際標準、國家標準、行業和相關規范。
系統要采用國際主流、成熟的體系架構來構建，實現跨平臺的應用和集成。
充分利用已有資源，急用先行，在滿足應用需求的前提下，盡量降低建設成本。
第4章?項目建設方案
4.1總體設計方案
4.1.1 總體技術路線：
本次項目利舊原有傳統監控，通過部署AIServer-N2智能分析服務器，接入RTSP視頻流進行智能化分析。其數據鏈路設計大致如下圖：
4.1.2 項目拓撲架構
項目整體架構圖，如下圖。
4.1.3項目主要設備
（1）AIServer-N2智能分析服務器
AIServer-N2智能分析服務器是一款多路數智能分析設備，有64路/128路/256路等多種型號可選，內嵌30余種標配智能算法，適用于智能園區、智慧學校、智慧金融、智慧社區、智慧工地、智慧學校等多種場景。AIServer-N2打造的是一款行業領先的軟硬一體智能分析服務器，支持人臉抓拍識別，機非人結構化要素分析，目標聚類，周界預警、行為分析等多種智能功能，提供可視化操作頁面，支持實時預覽，結構化檢索，1:1目標比對，1:N目標查找，運維管理等豐富的業務功能，同時設備提供豐富的OpenAPI接口，將AI數據推送給業務平臺，為用戶提供高性價比的智能化解決方案。
AIServer-N2智能分析服務器功能簡介如下圖：
AIServer-N2智能分析服務器產品規格說明如下表：
產品功能 | |
實時監控 | |
實時監控 | 支持切換單窗口、四窗口組合預覽，支持全屏預覽； 預覽畫面支持展示結構化目標框和警戒規則框； 支持人臉，結構化，警戒事件信息實時彈窗展示，支持按事件類型過濾； |
事件記錄 | |
人臉記錄 | 支持全量人臉識別記錄展示，包括抓拍圖，底庫圖，比對分值，全景圖，人員姓名，人員組，抓拍設備，抓拍時間； 支持按抓拍設備，人員姓名，抓拍時間查詢； |
結構化記錄 | 支持按抓拍時間，抓拍設備，人臉屬性，人體屬性，機動車屬性，非機動車屬性檢索； 人臉屬性支持性別，年齡（7個年齡段），口罩狀態（4種），眼鏡狀態（4種），胡子狀態（3種），發型（包括光頭，稀疏頭發，短發，長發），鼻子有無遮擋共7種屬性； 人體屬性支持性別，年齡（7個年齡段），上身顏色（12種），下身顏色（12種），上身服飾（長袖，短袖），下身服飾（下衣長，下衣短），全身服飾（有大衣，無大衣），上身紋理（4種），發型（長發，短發），有無戴帽子，帽子顏色（12種），有無帶包，有無騎車，有無打傘，鞋子顏色（12種），有無頭盔，有無安全帽，人朝向（4個方向）共18種屬性； 機動車屬性支持車牌號碼，車輛顏色（6種），車牌類型（一行，兩行），車輛類型（8種），車輛品牌（122種），車身顏色（15種），車身朝向（3種）共8種屬性； 非機動車屬性支持車輛類型（5種），非機動車顏色（12種），車朝向（4種）共3種屬性； |
警戒記錄 | 支持按抓拍時間，抓拍設備，告警類型檢索； 告警類型支持：人員越界，翻墻檢測，人員入侵，人員徘徊，車輛越界，車輛禁停，車輛離開，車輛逆行，抽煙檢測，人員奔跑，摔倒檢測，人員扭打，接打電話，看手機，人員值崗/離崗-離崗，人員值崗/離崗-超員，人員值崗/離崗-少員，睡崗檢測，人員聚眾； |
聚類 | |
聚類記錄 | 支持全量聚類記錄一人一檔查看，展示累計采集次數，最近一次抓拍圖和抓拍時間； 支持查看每個檔案全量抓拍記錄，支持按抓拍時間和抓拍設備檢索； 支持180天內陌生人檔案記錄查詢； |
檢索 | |
1：1 | 支持按人臉，人體，機動車，非機動車4種類型1：1比對，輸出比對分數； |
1：N | 支持按人臉底庫，人臉抓拍庫，人體抓拍庫，機動車抓拍庫，非機動車抓拍庫5種類型1：N比對； 人臉底庫比對結果支持輸出底庫圖，相似度，人員姓名，支持跳轉對應人員的抓拍記錄； 人臉抓拍庫比對結果支持輸出抓拍圖，抓拍設備，抓拍時間，人臉結構化屬性； 人體抓拍庫比對結果支持輸出抓拍圖，抓拍設備，抓拍時間，人體結構化屬性； 機動車抓拍庫比對結果支持輸出抓拍圖，抓拍設備，抓拍時間，機動車結構化屬性； 非機動車抓拍庫比對結果支持輸出抓拍圖，抓拍設備，抓拍時間，非機動車結構化屬性； 支持按閾值，抓拍時間，抓拍設備過濾檢索結果； |
任務 | |
任務管理 | 支持創建人臉識別，結構化分析，區域警戒三種類型任務； 人臉識別支持按人員組布控； 區域警戒包括人員越界，人員入侵，車輛越界，車輛禁停，翻墻檢測，車輛離開，人員徘徊，睡崗檢測，人員值崗-離崗，人員值崗-超員，人員值崗-少員，人員奔跑，摔倒檢測，人員扭打，抽煙檢測，看手機，接打電話，人員聚眾，車輛逆行； 區域警戒默認創建2種規則，規則支持自定義擴展，支持繪制預警線/規則線/規則框； 支持任務開啟/關閉； 支持按設備名稱，任務類型過濾任務列表； |
資源管理 | |
設備管理 | 支持接入符合RTSP標準的高清網絡攝像機； 支持H.264視頻標準； 支持設備新增，編輯，刪除； 支持按設備名稱查詢； |
人員管理 | 支持人員組新增，編輯，刪除，最多支持創建128個； 支持按人員組添加人員信息，最多支持50萬張人臉圖片； 圖片要求：JPG，PNG，BMP格式，大小≤3MB，尺寸<=3840*2160； |
系統管理 | |
存儲策略 | 支持配置人臉記錄，結構化記錄，警戒記錄保存時間，配置范圍1~90天，默認1天； |
運維管理 | 系統信息 支持查看服務器基礎信息：服務器名稱，型號，版本，SN，MAC地址，IP地址，內存使用情況，磁盤空間使用情況， 支持NTP自動校時和手動配置時區，日期時間； 支持服務器手動重啟； |
狀態監控 支持服務器CPU，內存，網速，磁盤IO實時狀態監控，運行情況變化趨勢展示； | |
服務器報警記錄 支持CPU溫度，CPU使用率，內存，磁盤IO異常報警； | |
授權信息 支持當前授權到期時間查詢； 支持查看各個算法包的布控路數，空閑路數，布控占比信息； | |
性能參數 | |
基礎數據 | |
最大人臉數量（張） | 50萬 |
最大的人臉底庫（組）數量（個） | 128 |
算力路數 | |
1：N人員檢索（路） | 64路/128路/256路可選 |
人臉視頻流（路） | 64路/128路/256路可選 |
結構化視頻流（路） | 64路/128路/256路可選 |
周界警戒（路） | 64路/128路/256路可選 |
行為警戒（路） | 64路/128路/256路可選 |
硬件參數 | |
CPU | 1 * AMD EPYC 7542/2.9GHz/128M/32C/64T/225W |
內存 | 8*32G/DDR4/RECC/2666/2933/2Rank |
SATA SSD | 1 * SSD/480GB/SATA 6Gb/2.5寸/直連主板 |
HDD | 4 * 4TB/SATA/3.5"/7200RPM/6Gb/HDD(做raid5) |
RAID卡 | 1 * Raid卡/8口/SAS 12Gb/半高/PCIe 3.0x8/1GB緩存/支持RAID 0,1,5,6,10,50,60,JBOD/超級電容BBU |
GPU加速卡 | 4 * KSGPU卡 |
網絡 | 集成2個千兆網口，萬兆光口*2（SFP+轉光口模塊*2；SFP+轉電口模塊*2） |
電源 | 1 * 800W冗余電源1+1雙模塊 |
（2）AIBOX -T4智能盒子
AIBOX-T4智能盒子是一款基于深度學習算法的智能盒子，該產品采用嵌入式設計，集成高性能NPU模塊，內嵌成熟穩定的各種分析算法，可基于視頻流實現智能分析。設備
總庫最多支持30萬張人臉圖片，支持64個庫。其中人臉識別：支持16路視頻流。視頻結構化：支持16路視頻流。周界警戒：支持16路視頻流。行為警戒：支持8路視頻流。
設備支持人臉抓拍、人臉識別比對報警、陌生人識別告警，支持人臉屬性的識別：性別、年齡、戴帽子、戴眼鏡、戴口罩等，支持人臉、人體、機動車、非機動車、車牌的抓拍及臉人綁定、人-非機動車綁定，支持人上下衣顏色、上下衣款式、背包狀態，是否佩戴安全帽等人體屬性解析，支持機動車分類，顏色、品牌、駕駛方向和非機動車分類等車輛屬性解析，支持車牌識別和車牌-機動車綁定關系，支持拌線越界、區域入侵、車輛違停等智能警戒功能，支持行為警戒：奔跑，摔倒，打電話，看手機，扭打，值崗-離崗，人員聚眾，睡崗檢測等。
AIBOX-T4智能盒子產品規格說明簡介如下表：
系統參數 | |
主處理器 | 高性能嵌入式微處理器，4 x ARM CortexA53@1.3G |
操作系統 | 嵌入式Linux |
內存 | 標準配置：16GB |
eMMC | 標準配置：32GB |
算力 | 28.8INT4 |
設備接入 | |
視頻流輸入 | 視頻分辨率： 1920 x 1080（200萬）、2560 x 1440（400萬）、3840 x 2160（800萬） |
視頻解碼類型 | H.264/H.265 |
人臉抓拍機 | 最大支持32路抓拍機接入（抓拍機需支持GA/T1400協議） |
智能參數 | |
工作模式：視頻流混合模式 （算法并行，可按通道配置，可在人臉、結構化、警戒三種算法之間靈活切換） | 臉人綁定+人臉識別：（最大16路） 人臉抓拍、人臉識別、人臉屬性、人體抓拍、人體屬性、臉人綁定 |
視頻結構化：（最大16路） 1）圖片抓拍：人臉、人體、機動車、非機動車、車牌 | |
智能警戒：（最大16路） 1）周界警戒：人員越界、人員翻墻、人員入侵、人員徘徊、人員值崗/離崗、車輛越界、車輛禁停、車輛離開 2）行為警戒：抽煙、奔跑、摔倒、扭打、打電話、看手機、少員/超員、睡崗、聚集 3）物品警戒：雜物堆放、物品遺留、物品看守、攜帶物品報警 | |
主動上報 | 1）人臉抓拍、人臉識別、人臉屬性結果 2）臉人機非牌的抓拍和屬性、車牌識別結果 3）警戒告警 |
人臉 | 抓拍率 ≥ 99% |
抓拍誤抓率 < 1% | |
白名單識別通過率 > 99.5% | |
識別誤識率：< 0.5% | |
最大底庫：30萬人像庫 | |
人體 | 抓拍率 ≥ 95% |
抓拍誤抓率 ＜ 1% | |
機動車 | 抓拍率 ≥ 90% |
抓拍誤抓率 ＜ 1% | |
非機動車 | 抓拍率 ≥ 95% |
抓拍誤抓率 ＜ 1% | |
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