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监狱智能视频分析处理方案一、方案背景监狱是关押和改造犯罪人员旳重要场所，因此安全是首先要保障旳原因。
安全保障既要保障社会旳安全，也要保障狱警人员和在押人员旳安全。
尤其是在“构建友好社会”旳大环境下，构建好监狱旳安全防备体系就显得格外重要。
在公安、司法部门，在监狱管理工作上，“向科技要警力”已经成为一种趋势。
在监狱、看守所这种特殊旳场所，保安系统处在一种最为重要旳位置，而视频监控则是其中最为重要旳环节。
国内监狱现多采用模拟闭路电视监控系统，或一般数字监控系统。
视频监控系统可以使得安保人员实时理解到监狱内各个重点区域旳人员活动状况及其他事件，并且可以将这些视频信息进行长时间旳录像存储保留，以便后来查询。
不过一般旳视频监控系统也存在不尽如人意旳地方，其最大弊端是完全依赖于人工监控。
由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面轻易疲劳而导致疏忽，监控人员主线无力监当作百上千路摄像头旳视频信息。
据有关数据分析，20分钟后监控人员也许错过最多高达95%旳画面。
试想一下，人旳监控力度是有限旳，而突发事件旳发生是不可预见旳，仅靠人为7*24小时旳监控难以保证事件与否存在疏漏。
一般监狱旳视频监控系统能录制并保留数月旳监控资料，但一旦事件发生时，没有智能分析旳监控系统却无法做出即时判断，只能成为一种事后取证旳工具。
本方案旳提出意在运用先进旳智能视频分析系统，运用科技手段使得监狱旳视频监控系统智能化，充足发挥监狱视频监控系统在整个安防体系旳作用，从而为监狱这个高度戒备旳场所提供充足可靠旳保障。
使老式旳监控系统从被动变为积极，防患于未然。
智能化重要体目前：1）对事件旳发生提前做出预警，最大限制地防止突发事件旳发生，例如重点场所旳遗留物检测、可疑人员人脸识别、游荡检测等；2）即时警报，对发生旳突发事件第一事件发出报警，从而有助于安保人员做出迅速反应，例如奔跑检测、人员跌倒检测、重点区域入侵检测等；本方案致力于从整体提高监狱旳安防系统级别，所采用旳视频分析系统基于澳大利亚iOmniScient Hi-iQ 企业旳IQ-Infinity产品，iOmniScient企业具有多项业界领先旳国际专利技术，iOmniScient以拥有业内口碑和功能广泛独特旳智能视频分析系统受到尊敬。
智能化系统设计方案
一、系统简介
本系统是一个智能化的系统，它使用机器学习、深度学习和大数据分析技术，提供人工智能解决方案，可以实现语音识别、情绪分析、推荐系统、语义分析、图像识别等功能。
系统采用模块化设计，并且能够根据用户不同的需求定制化设计解决方案，从而满足用户的不同需求。
二、目标定义
本系统的目标是为用户提供高效、可靠、易用的人工智能解决方案，使用户能够更好地适应不断变化的环境，更好地获取想要的信息。
三、系统结构设计
1.数据采集模块：该模块负责检索和获取数据，用来分析和处理的数据，并将数据输入到系统中。
2.机器学习模块：该模块负责使用机器学习算法来对数据进行分析，并对数据进行预处理和特征提取。
3.深度学习模块：该模块负责使用深度学习算法来对数据进行分析，并对数据进行深度处理和建模。
4.推荐系统模块：该模块负责使用推荐算法，进行用户行为分析和资源推荐。
5.语音识别模块：该模块负责实现语音识别功能，将语音信号转换为文本信息。
6.情绪分析模块：该模块使用自然语言处理技术。
智慧高考智能分析系统设计方案设计方案：智慧高考智能分析系统一、引言智慧高考智能分析系统旨在通过人工智能和大数据技术，为高考考生提供个性化的学业分析和指导。
通过系统化的学习数据分析和用户反馈机制，系统能够为考生提供针对性的学习建议和备考策略，帮助他们更有效地备考，并提高高考成绩。
二、系统设计1. 数据采集系统通过学生学习平台的接入，获取考生的学习数据和相关信息。
包括学习进度、知识点掌握情况、学习习惯等。
同时，系统还可以通过与学校的信息系统对接，获取学生的成绩、选课情况等数据。
2. 数据存储和处理系统将采集到的数据存储在云服务器中，以便后续的数据处理和分析。
系统利用机器学习和数据挖掘的算法对数据进行分析和建模，生成学生的学习模型和学习规律。
3. 知识图谱构建系统通过对考试大纲和各大考试题库进行深度解析，构建知识图谱。
知识图谱包括各个知识点之间的关系、难易程度和典型例题。
通过知识图谱，系统可以对学生的学习情况进行评估，并给出相应的学习建议。
4. 学业分析和建议系统通过对学生的学习数据和知识图谱进行分析，评估学生的学习水平和潜在问题。
系统能够识别学生的薄弱知识点和学习困难，并给出相应的学习建议。
同时，系统还可以根据学生的学习模式和学业目标，制定个性化的学习计划和备考策略。
5. 学习反馈和追踪系统通过对考生学习行为的监控和分析，及时反馈学习进展和问题。
考生可以通过系统查看自己的学习报告和学习进度，并参考系统给出的学习建议进行调整。
系统还可以通过学生的学习反馈和成绩情况，不断追踪学生的学习效果和进步情况。
6. 用户界面设计系统界面应简洁清晰，易于操作和交互。
界面应具备数据可视化的功能，能够直观地展示学生的学习数据和学习建议。
同时，系统还应提供实时通知和消息提醒，帮助学生及时把握学习进度和任务。
7. 系统安全和保护系统要确保学生的个人信息和学习数据的安全和隐私。
系统应采用先进的数据加密和安全防护措施，保护学生的隐私和信息安全。
CSM-td信号集中监测系统智能分析方案摘要: CSM-td信号集中监测系统是一种利用面向网络的技术，该系统能够有效地收集，存储和分析行车运行过程中的各种信号数据，以提供准确及时的安全监测。
本文将介绍如何基于地图引擎和智能分析技术来构建CSM-td信号集中监测系统的智能分析方案，并提出了相应的实施策略。
关键词：CSM-td 信号集中监测系统，地图引擎，智能分析，实施策略正文：1. 绪论：本文旨在介绍如何基于地图引擎和智能分析技术，构建CSM-td信号集中监测系统的智能分析方案，以提高监测效率和提供准确及时的安全保障。
2. CSM-td信号集中监测系统：CSM-td信号集中监测系统是一种面向网络的技术，其主要功能是使用现代高科技技术，收集、存储和分析行车运行过程中的各种信号数据，从而提供准确及时的安全监测。
3. 智能分析方案：基于地图引擎和智能分析技术构建的CSM-td信号集中监测系统的智能分析方案，主要包括以下内容：（1）数据收集：对于数据收集工作，采用面向网络的技术，通过计算机连接车站站内外的信号和监测设备，结合实时GPS数据，将信号和监测数据实时传输到中央系统。
（2）数据存储：采用高容量的磁盘数据存储技术，将所有的信号和监测数据存储起来，为分析和智能处理提供可靠信息支持。
（3）数据分析：采用地图引擎和智能分析技术，将收集的信号和监测数据进行实时分析，根据分析结果，得出各种控制决策。
4. 实施策略：针对CSM-td信号集中监测系统的智能分析方案，应当制定相应的实施策略。
首先，对于数据收集，应当建立完善的网络系统，提高传输效率；其次，在数据存储方面，应当采用高容量的磁盘存储技术，实现多信息存储；最后，在数据分析方面，应当采用智能分析技术，从而提高监测效率。
5. 结论：本文介绍了如何基于地图引擎和智能分析技术，构建CSM-td信号集中监测系统的智能分析方案以及相应的实施策略，以提高监测效率和提供准确及时的安全保障。
监狱看守所智能视频分析监控全套系统方案智能视频分析监控系统是一种利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析、识别和处理的系统，广泛应用于各个领域，包括监狱和看守所。
下面将为您介绍一套监狱看守所智能视频分析监控全套系统方案。
1.系统架构：-视频采集设备：包括高清摄像机、红外摄像机、半球摄像机等，用于对监狱看守所内外环境进行全方位、多角度的监控。
-视频传输设备：利用有线或无线网络传输视频信号到视频处理服务器。
-视频处理服务器：负责对传输过来的视频信号进行实时分析和处理，利用计算机视觉技术进行人脸识别、行为分析、异常检测等功能。
-视频存储设备：将处理好的视频数据进行存储，以备追溯和证据保全。
-监控中心：用于监控和管理监狱看守所内外的视频信号、系统设备状态等。
2.功能性需求：(1)人脸识别：通过对监狱看守所内部人员和访客的人脸进行识别和比对，实现身份认证和门禁控制。
(2)行为分析：对囚犯和看守所工作人员的行为进行实时分析，例如监测是否有暴力行为、逃跑行为等，以提前预防和处理潜在的安全风险。
(3)异常检测：通过分析监狱看守所内外的视频信号，及时发现和报警异常情况，如烟雾、火灾、闯入等。
(4)视频追溯：将处理好的视频数据进行存储，可以随时查询和检索特定时间段内的视频，提供给调查和取证使用。
(5)数据分析和报告：对监狱看守所的视频数据进行统计分析，以提供监所工作的参考依据和改进方向。
3.技术实现：(1)计算机视觉技术：通过人脸识别算法、行为分析算法、异常检测算法等，对监狱看守所内外视频信号进行实时分析和处理。
(2)大数据存储和处理：利用大数据技术对处理好的视频数据进行存储和处理，以便后期的查询和数据分析。
(3)云计算和边缘计算：利用云计算和边缘计算技术，提高视频处理的实时性和效率。
(4)人机交互技术：通过图像识别、语音识别等技术实现与系统的交互操作，方便用户对监控系统的控制和操作。
4.系统优势：(1)提升监控效率：通过人脸识别、行为分析等技术实现对视频信号的实时处理和分析，能够快速识别和解决问题，提高监狱看守所的安全性和效率。
博物馆智能分析智能监控系统整体解决方案一、需求分析博物馆作为文化遗产的宝库，其安全和管理需求具有高度的特殊性和复杂性。
首先，文物的安全是重中之重，需要对博物馆的各个区域进行实时、全方位的监控，防范盗窃、破坏等违法行为。
其次，游客的安全和舒适体验也不容忽视，需要对人流进行有效的监测和引导，避免拥挤和意外发生。
此外，博物馆的运营管理也需要借助监控系统来优化资源配置、提高服务质量，例如对展厅的温度、湿度等环境参数进行监测，对工作人员的工作情况进行监督等。
二、系统架构博物馆智能分析智能监控系统通常由前端采集设备、传输网络、数据存储和处理平台以及应用终端等部分组成。
前端采集设备包括高清摄像机、红外探测器、温度传感器、湿度传感器等，负责对博物馆内的图像、声音、环境参数等信息进行采集。
这些设备应具备高分辨率、低照度、宽动态范围等性能，以适应博物馆不同的光线和环境条件。
传输网络采用有线和无线相结合的方式，将前端采集设备采集到的数据传输到数据存储和处理平台。
有线网络具有稳定性高、传输速度快的优点，适用于固定位置的设备；无线网络则具有灵活性强、便于部署的特点，适用于移动设备和临时监控点。
数据存储和处理平台是整个系统的核心，负责对采集到的数据进行存储、分析和处理。
该平台应具备强大的计算能力和存储容量，能够支持大规模数据的实时处理和长期存储。
同时，还应具备智能分析算法，如人脸识别、行为分析、物体识别等，能够从海量数据中提取有价值的信息。
应用终端包括监控中心的大屏幕显示系统、工作人员的移动终端以及游客的自助查询终端等，为不同用户提供便捷的监控和管理服务。
三、智能分析功能1、人脸识别在博物馆的入口处和重要区域设置人脸识别摄像机，对进出人员进行身份识别和比对。
当发现可疑人员或黑名单人员时，系统能够及时发出警报，提醒安保人员进行处理。
2、行为分析通过对监控图像的分析，系统能够识别人员的异常行为，如奔跑、攀爬、长时间逗留等。
当检测到异常行为时，系统会自动触发警报，并将相关图像和信息发送给安保人员。
智能智慧系统设计设计方案智能智慧系统设计方案一、引言随着人工智能和物联网技术的迅猛发展，智能智慧系统的设计和应用越来越受到关注。
智能智慧系统将传感器、算法和数据分析等技术融合，实现对环境和设备的智能控制和优化。
本文将从系统的需求分析、系统结构设计和系统实施方案等方面，提出一种智能智慧系统的设计方案。
二、需求分析1. 目标：提高生活、工作和生产的效率和质量，优化资源利用，提升用户体验。
2. 功能需求：a. 实时监测和采集环境和设备数据。
b. 数据处理与分析，实现对环境和设备状态的自动判断和预测。
c. 智能控制和优化，根据分析结果自动调整设备参数和控制策略。
d. 提供用户交互界面，方便用户对系统进行监控和控制。
3. 技术需求：a. 传感器：选择合适的传感器，如温湿度传感器、压力传感器、光照传感器等，以满足系统对不同环境和设备数据的监测需求。
b. 网络通信：利用物联网技术实现传感器数据的实时传输和远程控制。
c. 数据处理与分析：利用机器学习和数据挖掘等算法对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息和模式。
d. 控制系统：根据分析结果自动调整设备的参数和控制策略，实现智能控制和优化。
e. 用户界面：设计友好的用户界面，方便用户对智能智慧系统进行监控和控制。
三、系统结构设计1. 传感器网络层：搭建传感器网络，将各种传感器和控制设备连接在一起，实现对环境和设备数据的采集和控制。
2. 数据处理与分析层：对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息和模式。
利用机器学习和数据挖掘等算法，实现对环境和设备状态的自动判断和预测。
3. 控制系统层：根据数据分析的结果，自动调整设备的参数和控制策略，实现智能控制和优化。
可以采用反馈控制、模糊控制或强化学习等技术。
4. 用户界面层：设计友好的用户界面，方便用户对智能智慧系统进行监控和控制。
可以通过手机APP、网页或智能终端等方式实现用户与系统的交互。
四、系统实施方案1. 传感器网络：选择合适的传感器并进行安装和配置，搭建传感器网络，实现数据的实时采集和传输。
智慧语音分析系统设计方案智慧语音分析系统是一种基于人工智能技术的系统，可以通过语音识别、自然语言理解和机器学习等技术，对用户的语音进行分析和处理，从而实现语音交互和语音控制。
下面是一个智慧语音分析系统设计方案：1. 系统架构设计：- 前端采用语音输入设备，如麦克风，用于接收用户的语音输入。
- 语音输入会经过语音识别模块，将语音信号转换为文本。
- 文本数据会经过自然语言理解模块，进行语义解析和意图识别。
- 通过对意图识别结果的处理，可以得到相应的系统动作和回答。
- 系统的动作和回答通过语音合成模块转化为语音信号，并通过声音输出设备，如扬声器，反馈给用户。
2. 语音识别模块设计：- 语音识别是系统中的核心技术，可以采用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）。
- 训练语音识别模型需要大量带标签的语音数据集，可以利用现有语音数据集进行预训练，并通过迁移学习的方法进行微调。
- 语音识别模型需要进行实时推理，因此需要在设计时考虑模型的计算效率和内存占用。
3. 自然语言理解模块设计：- 自然语言理解是将用户的文本输入转化为机器可以理解的表示形式，通常包括语法分析、语义分析和意图识别等任务。
- 可以采用模板匹配、规则推理或机器学习方法来实现自然语言理解。
- 意图识别是自然语言理解的关键任务，可以采用基于统计的方法，如最大熵模型或隐马尔可夫模型，或者采用基于深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
4. 语音合成模块设计：- 语音合成是将系统的动作和回答转化为语音信号的过程。
- 可以采用基于规则的方法，如将文本分割为音素，并将音素转化为音频信号。
- 也可以采用基于深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN），通过训练模型生成语音波形。
5. 数据处理和存储设计：- 系统需要处理大量的语音数据和文本数据，因此需要设计合适的数据处理和存储方案。
- 可以采用分布式数据存储和处理技术，如Hadoop 和Spark，来实现高性能和可扩展的数据处理。
智能化系统方案智能化系统方案是指利用先进的信息技术和智能化设备，对特定领域或特定问题进行全面分析、整合和优化的方案。
该方案的目标是提高工作效率、降低成本、增加安全性，并提供更好的用户体验。
本文将从需求分析、系统设计、实施和维护等方面，探讨智能化系统方案的实施流程和注意事项。
一、需求分析在制定智能化系统方案之前，首先需要对需求进行全面的分析和梳理。
需求分析是整个方案实施的关键步骤，直接关系到方案的可行性和有效性。
具体分析过程包括：明确系统目标、梳理业务流程、识别问题和痛点、分析用户需求、评估资源和预算等。
通过全面的需求分析，可以为后续的系统设计和实施提供清晰的指导。
二、系统设计系统设计是根据需求分析的结果，对智能化系统进行整体架构和详细设计。
在设计过程中，需要考虑系统的可拓展性、稳定性和安全性。
具体设计内容包括：模块划分、数据流程设计、界面设计、数据库设计、算法设计等。
在设计阶段，还需要对系统的集成与接口进行规划，确保系统与其他设备或系统的无缝衔接，实现信息的共享和交互。
三、实施与测试在系统设计完成后，就需要进行实施和测试。
实施包括硬件设备采购、软件安装、系统配置和数据迁移等。
在实施过程中，需要严格按照设计要求执行，确保系统能够顺利上线并正常运行。
而在测试阶段，需要进行功能测试、性能测试、兼容性测试、安全性测试等环节，以确保系统符合需求并可以在实际应用中稳定运行。
四、维护与优化系统上线后，还需要进行系统的维护和优化工作。
维护工作包括系统日常运行监控、用户问题处理、bug修复等。
同时，还需要对系统进行定期的优化工作，以满足日益增长的业务需求和用户期望。
优化工作涉及系统性能提升、界面体验优化、算法调整等方面。
通过持续的维护和优化，可以保证系统的稳定性和持续发展。
总结：智能化系统方案的实施是一个复杂而又关键的过程，需要从需求分析、系统设计、实施和维护等方面进行全面考虑和把控。
只有在各个环节都具备科学性和系统性的工作，才能实现有效的智能化应用。
智能分析系统方案
一、系统概述
智能视频（Intelligent Video）技术源自计算机视觉（Computer Vision）与人工智能（Artificial Intelligent）的研究，其发展目标是在图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体。
这一研究应用于安防视频监控系统，将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统监控系统中的摄像机成为人的眼睛，使“智能视频分析”计算机成为人的大脑，并具有更为“聪明”的学习思考方式。
这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度节省资源与人员配置，同时必将全面提升安全防范工作的效率。
因此，智能视频监控不仅仅是一种图像数字化监控分析技术，而是代表着一种更为高端的数字视频网络监控应用。
智能视频分析包含视频诊断、视频分析和视频增强等，它们各自又包含了大量的功能算法，比如清晰度检测、视频干扰检测、亮度色度检测、PTZ（云台）控制功能检测，以及视频丢失、镜头遮挡、镜头喷涂、非正常抖动等检测都属于视频诊断内容，而视频分析算法则包含区域入侵、绊线检测、遗留遗失检测、方向检测、人群计数、徘徊检测、流量统计、区域稠密度统计、人脸识别、车牌识别、烟火烟雾检测、自动PTZ 跟踪等功能，视频图像增强则包括稳像、去雾、去噪、全景拼接等算法。
由此组合衍生出的算法种类又有很多，应用方式也千变万化，所以智能视频分析的应用范围很广。
在以往的视频监控系统中，操作人员盯着屏幕电视墙超过10分钟后将漏掉90％的视频信息，而使视频监控工作失去意义。
随着社会发展，视频监控被越来越广泛地应用到各行各业中，摄像机数量越来越庞大，这给传统的视频监控带来严峻的挑战。
美电贝尔针对行业发展推出智能视频分析系统，主要解决以下问题：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成分析识别工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图象。
二、系统组成
智能视频分析系统以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象。
智能视频分析是在传统的监控系统中，加入智能视频技术，在整个系统中，系统分布图如下：
系统分布图
智能视频分析系统是由模块化的设计组合而成，整个系统主要由视频源、视频智能处理引擎、管理终端组成。
视频源的主要功能是通过前端摄像机对关键区域实时视频进行采集，通过网络、光纤传回监控中心。
智能视频处理引擎是一台可以进行智能视频分析的服务器，它能够按照设备内预设的规则对视频源采集到的实时视频进行实时的智能分析，当收集到的视频中满足设备内预存的规则时，引擎向外发出告警。
管理终端是安装有美电贝尔智能分析管理软件的服务器及客户端，它的主要功能是对采集过来的视频信号进行参数设置、报警规则的预设和设备的管理。
管理终端能实时显示监控对象的运动轨迹并进行报警快照的截取和报警视频片段的存储，同时管理终端能通过内部视频搜索控件根据报警开始时间、报警类型、报警地点、报警视频片段的存储路径等信息查询报警后的录像。
三、系统功能
1、跨线检测
跨线检测可以自动检测运动目标穿越警戒线的行为，支持单向或双向的跨越检测，可以用于越界检测、逆向行驶等场合。
2、进入区域检测
进入区域检测是指对进入指定区域的运动目标进行自动检测、跟踪和分类，可以用于铁路、高速公路等禁止进入的区域和场所。
3、非法停车检测
非法停车检测是指对指定禁止区域内的停车行为进行检测，可以设置检测的时间间隔，减少误报的情况。
4、物品遗留检测
物品遗留检测是指对指定区域内的遗留物体进行检测，可以广泛用于铁路、桥梁、机场、地铁等公共安全区域。
5、徘徊检测
徘徊检测是指对指定区域内的可疑逗留人员进行检测报警，在铁路、公路、银行等公共安全区域提供预报警，防范于未然。
6、人员聚集检测
人员聚集检测是指对指定区域内出现的人员非法集中、群体性事件进行报警，可以广泛用于广场、政府机关等场所，避免非法游行集会等恶性事件发生。
7、剧烈运行检测
剧烈运行检测是指对指定区域内出现的人员打架斗殴、抢劫事件进行报警，可以广泛用于广场、道路等场所，避免打架、抢劫等恶性事件发生。
8、流量统计
流量统计可以对车流量进行统计，为交通管理部门提供管理依据，提供效率，避免交通拥堵，也可以进行人流量的统计，为商业网点、大型超市等提供依据，方便业务分析。
9、车牌识别
可以实时分析监控场景视频，对场景中的车牌进行抓拍、分析和统计，在公安交通管理、停车场管理、治安卡口、高速公路监管等领域具有广阔的应用空间。
10、人脸智能分析
可以实时分析监控场景视频，对场景中的人脸进行抓拍、跟踪和统计。
能够在连续跟踪过程中，保证抓拍到正面人脸，记录质量最高的面部图像。
11、自助银行智能分析
可以实时分析ATM监控视频，对进行异常事件（恶意粘贴，安装假读卡器等）进行检测，同时，自动抓拍记录高质量的人员面部图像，提升银行安防能力，有效遏制针对ATM的金融犯罪。
四、系统应用
1、平安城市应用
平安城市建设布设需要成千上万个前端摄像机，单靠人眼巡查很难在海量冗余的信息中及时发现问题，从而大大降低了监控系统的效率。
采用智能分析系统对重点区域辅以智能分析功能，可做到事前预警，及时高效处理各种突发案件，保障公众人身安全；在后期的案件查询中，智能分析系统可以配合公安部门快速调查取证，提高公安处理效率。
平安城市智能分析系统具有跨线检测、进入区域检测、非法停车检测、物品遗留检测、徘徊检测、人员聚集检测、打架斗殴检测等功能。
非法停车检测人员聚集检测打架斗殴检测
2、ATM智能分析
目前ATM监控录像中存在大量的冗余信息，这些冗余信息既增加了录制设备的负担又增加了存储资源的消耗，还给后续工作人员对录像进行追查分析带来了困难，采用智能分析系统能够起到“事前可预警，事中可鉴定，事后可追溯”的作用。
美电贝尔ATM智能视频分析器实现功能为人脸智能分析和行为智能分析。
ATM智能视频监控系统智能化处理的流程为：
摄像机捕获数据；
通过运动检测算法得到运动目标的区域；
跟踪算法针对每一个目标得到一个跟踪结果；
通过跟踪结果以及对原始视频的特征提取得到场景中目标的行为分析结果和异常行为检测结果。
卡口加装异常行为丢包异常行为人脸检测
3、监狱智能分析
在围墙外设立警戒线，围墙内设立预警区，采用美电贝尔周界智能分析BL-IVS100-R进行分析、识别，能过滤95%以上无用的监控图像，变被动监控为主动监控，提高处置突发的异常群体事件的能力。
监狱周界智能分析主要功能为：
车辆出入检测：检测进出大门的车辆
周界防护：到区域内，徘徊，遗留物，并可实现PTZ目标跟踪
哨卡检测：哨兵脱岗，异常行为检测。
