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案例研究
Sentinel-X.ai智能安防平台
一家商业物业管理公司正饱受传统监控系统误报率高、响应迟缓之苦。我们打造了一个边缘AI驱动的智能监控平台，实现了99.2%的检测准确率和2秒内的响应速度。
计算机视觉边缘AI实时分析安全
行业安防与监控
持续时间12周实施
团队3人工程团队
年份2024
Sentinel-X.ai
AI驱动安全
探索
概述
AI驱动的威胁检测与监控
Sentinel-X.ai开创了安防监控的新范式。通过在边缘设备上直接部署先进的计算机视觉模型，我们将传统的被动监控系统升级为主动智能的安防伙伴。
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。
50+
接入摄像头
10M+
事件分析量
30ms
推理延迟
99.9%
系统可用率
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。
分析能力薄弱
无法识别行为模式、追踪移动轨迹或预测潜在安全隐患。
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
推理处理直接在摄像头端的NVIDIA Jetson设备上完成，实现亚秒级响应，大幅降低带宽需求。
本地化处理超低延迟节省带宽
成果
实实在在的成效
Sentinel-X.ai上线后，各项关键指标均有显著提升。以下数据基于与传统系统的6个月对比。
0.0%
威胁检测准确率
安全事件识别近乎完美。基于50+摄像头6个月运行数据。
<2s
响应时间
检测到威胁后秒级告警。生产环境下的平均延迟。
0%
误报降低
相比传统移动检测系统。基于安防团队日志审核。
24/7
自主监控
持续监控，永不疲劳。系统可用率达99.9%。
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