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2025-08-13
每到暑期,本应是孩子们欢乐玩耍、尽情放松的时光,然而,令人痛心的溺水事故却频繁见诸报端。每年暑假都会发生多起学生溺水事件发生,溺水事故频发,凸显了加强溺水预防和智能安防工作的紧迫性,也暴露出传统防溺水手段的局限性——人工巡逻难以覆盖广阔水域,警示标识无法实时阻止危险行为。而 AI 智能监控技术和边缘计算解决方案的出现,为防溺水工作带来了新的曙光。
在防溺水预警场景中,天波边缘计算盒子与 AI 视觉识别摄像头相互配合,发挥着至关重要的作用。AI 视觉识别摄像头利用先进的图像识别技术,能够对监控范围内的场景进行实时捕捉和分析。通过对人体形态、动作等特征的精准识别,判断是否有人进入危险水域。
但是,大量的视频数据若全部传输到云端进行处理,不仅会面临网络带宽的压力,还可能产生数据传输延迟,无法满足防溺水预警对及时性的严苛要求。此时,AI边缘计算盒子便展现出其独特优势。它采用先进的边缘计算解决方案,在靠近数据源头的设备端对数据进行快速处理和分析,在极短的时间内就能得出是否需要发出预警的结论。
AI视觉识别摄像头结合AI边缘计算盒子的高性能边缘计算解决方案,可以构建起多维度安全防护体系。一方面,系统可精准识别人员是否接近或进入危险水域,并实时对违规下水行为进行语音劝阻。更高性能的AI边缘计算服务器和AI智能算法,甚至可以识别异常行为,例如游泳者异常姿态,如肢体动作紊乱、头部长时间沉没等溺水特征;另一方面,结合边缘计算盒子对水质、水位、水流速度等环境参数的实时监测,形成动态风险评估模型。例如,当系统检测到某区域水流速度超过阈值且有人员活动时,将自动提升预警等级并联动附近救生设备。这种人-物-环境的立体化监控,使溺水风险干预从事后救援转向事前预防。
作为天波AI Inside产品系列之一,边缘计算盒子自带2.0Tops算力,运行Linux系统,双网口支持同时处理4路高清视频。采用RV1126高集成度精密设计架构AI芯片,小巧轻便,高度集成,支持人脸识别、车牌号识别、车辆抓拍、人体属性等AI算法,可结合场景按需配置算法能力,高性能、低功耗、接入方便,为不同智能安防场景提供边缘计算解决方案。
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