Koca Ventures Ltd
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Koca Ventures 提供创新的软件、人工智能和兼职 CTO/CFO 服务。
边缘AI安全
Project Vanguard — 智能安防平台
一家商业物业管理公司长期受困于传统监控系统的高误报率与迟缓的事件响应。我们构建了 edge AI 监控平台，实现 99.2% 检测准确率，所有推理环节均在 NVIDIA Jetson 上 on-premise 运行。
计算机视觉边缘AI实时分析安全
客户商业物业管理公司
行业安防与监控
周期12周实施
年份2025
探索
概述
AI驱动的威胁检测与监控
Project Vanguard 把计算机视觉模型直接部署在 edge 设备上，让被动的监控网络变成事件发生即告警的主动检测层。
该平台融合实时目标检测、行为分析与智能告警，为安防团队提供可立即行动的洞察——而非让他们淹没在海量视频流中。
挑战
传统监控系统的困境
传统监控系统已无法满足现代安防需求，暴露出诸多防护盲区。
误报率居高不下
传统监控每天产生大量虚假告警，导致安防人员警报疲劳，真正的威胁反而被忽视。
响应严重滞后
人工查阅录像意味着威胁往往在事发数小时甚至数天后才被发现。
难以规模化
每增加一个摄像头，就需要相应增加安保人力进行监控。
解决方案
智能安防架构
我们打造了一个全方位的AI驱动平台，逐一攻克上述难题，并赋予系统更强大的能力。
1
AI智能目标检测
定制训练的深度学习模型精准识别人员、车辆和物体，自动过滤光影变化、动物移动等干扰因素。
多类别目标检测实时追踪低光场景增强
2
行为分析引擎
先进算法在事件升级前就能识别可疑行为，如徘徊、周界入侵和异常移动模式。
异常行为检测模式识别学习预测性告警
3
智能告警系统
智能通知系统根据威胁等级自动排序告警优先级，减轻值班人员负担，确保重要事件不被遗漏。
按优先级智能路由多渠道推送上下文信息丰富
4
边缘计算部署
处理直接在摄像头侧的 NVIDIA Jetson 设备上完成，检测链路保持本地化，带宽需求也随之降低。
本地化处理超低延迟节省带宽
成果
实实在在的成效
准确率为部署站点上与原有系统的对比结果；延迟数字是流水线的设计指标，并据此完成压力测试。
0.0%
威胁检测准确率
真实事件被正确识别的比例，经安保团队复核日志验证。
0
并发 IP 摄像头路数
单站点在 NVIDIA Jetson edge 节点上接入并处理的最大路数。
<20ms
单路延迟预算
从触发帧到告警发出的设计指标——流水线按此预算做压力测试。
技术
技术栈
采用业界领先技术，针对边缘AI性能深度优化。
Python
后端
OpenCV
计算机视觉
NVIDIA Jetson
边缘硬件
TensorRT
AI优化
React
前端
PostgreSQL
数据库硬件
边缘部署架构
专为高可靠、高性能边缘AI处理设计的硬件配置。
NVIDIA Jetson AGX Orin
275 TOPS AI算力
复杂分析场景的主力边缘处理单元
NVIDIA Jetson Xavier NX
21 TOPS AI算力
常规部署的高性价比选择
IP摄像头接入
支持ONVIF与RTSP协议
兼容现有摄像头基础设施
中央服务器
NVIDIA GPU集群
模型训练与监控面板托管
IP摄像头
Jetson边缘节点
中央服务器
监控面板