算法介绍

围墙、防护栏网、围栏等是厂区、园区等场所的重要防护设置。如果有人翻越围墙、防护栏网、围栏等，则可能会发生潜在的偷盗或其他异常行为，会造成不良后果。通过人形识别、人形跟踪、ROI区域等算法可以精准判断在某个时间段是否有人翻越围墙、防护栏网、围栏等，一旦翻越立即发出告警。

在当今数字化时代，许多企业和组织都采用了人工智能（AI）技术来提高生产效率、优化安全管理。“翻墙行为”算法能够有效地监测并防止翻越厂区、园区等场所的围墙、防护栏网、围栏等行为，已广泛应用于各种安全防护场景。

功能原理

通过ROI功能明确不能跨越的边界，每2秒对目标区域进行监测，监测到人形后即告警。

行为识别：通过分析视频流数据，算法能够识别出目标人员的异常行为。

轨迹分析：对识别出的目标物体进行轨迹追踪，分析其移动路径，判断是否有可能翻越围墙、防护栏网、围栏等。

预警机制：一旦发现异常行为，系统将立即启动预警机制，通知相关人员采取措施。

应用场景

工厂、园区等容易出现翻墙的场所。

厂区安全：用于监测工厂、制药厂等高风险区域的围墙安全，防止非法入侵。

园区管理：适用于学校、医院、社区等园区，防止翻越围墙造成的安全隐患。

核心作用

降低风险：有效降低因翻越围墙等行为带来的风险，保障企业和组织的安全生产。

提高效率：自动化监测可减少人工巡检的工作量，提高安全管理的效率。

智能决策：通过大数据分析，可为企业和组织在安全管理方面提供智能决策支持。例如，根据监测数据预测潜在的威胁，提前做好防范措施。

预警功能：通过对异常行为的实时监测和预警机制，能够将潜在的安全隐患及时传达给相关人员，从而迅速做出反应，避免事故的发生。

可追溯性：通过对监测数据的存储和分析，企业和组织可以实现对翻越围墙安全事件的追溯和回溯，为事件处理和责任追究提供有力支持。

节约成本：采用“翻墙行为”算法可以降低人力成本和物资投入，同时减少因人为因素导致的误判和漏判情况，为企业和组织节约不必要的开支。

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