一．概述AIBOX 算法系统在我们公司 AI-MIS 在以分析识别算法中间件为核心的技术框架下，以实现客户需求为目标，为客户提供大数据平台 AI 赋能持续研发精度高，业务适应能力强 AI 算法中间件系统为社会治安管理和安全生产提供了强有力的技术手段。
二．系统架构2.1 系统网络拓朴图2.1.1 典型的局域网模式应用本模型是局域网环境下的典型应用，所有设备均接入同一局域网，AI 系统服务器可以连接到各种品牌的网络摄像头和硬盘录像机，也可以连接到一些报警设备和传感器。
客户端管理计算机登录连接到主服务器，并在客户端软件用户界面中统一管理系统一台主 AI 服务器支持多个服务器接入 AI 实现堆叠接入管理的服务器，方便系统扩容2.1.2 多分部本地 AI 集中管理系统互联网。
备注: 这种模式是多个分散在各地的分支机构 AI 系统通过云平台统一上传报警事件 IE 客户端连接云服务器访问，本地 AI 只要系统架构是局域网模式，只要是本地的 AI 服务器可以通过设置指向云管理服务器的地址信息来完成联网。
本模型特点：两级架色，本地局部单元系统(本地操作)， 所有分支的本地系统中心系统的报警记录2.1.3 互联网后台分析模式注：通过国家标准，将分布在各地的视频源分布到各地 GB28181 协议上传到云流媒体服务器，然后提供 rtsp、rtmp 流媒体协议推送后端 AI 服务器分析识别。
2.2 AI-MIS 算法中间件2.2.1 AI-MIS 算法中间件简介AI-MIS 采用人工智能机器视觉“深度学习”技术的基础架构，结合应用级算法和组件设计，便于算法类型的扩展同时，它具有较强的样本处理能力和样本自动化生产标签能力，能够有效地开发新的算法组件。
2.2.2 算法模块2.2.3 算法定制能力AI-MIS 中间部件采用组件结构，具有很强的可扩展性和完整的工具组件生产 AI-MIS 中间部件可以支持快速定制新的业务算法，并有效地开发和培训生产新的算法规则，而无需更改上层业务代码。
2.3 系统环境描述该系统采用跨平台主要编写底层算法和上层应用软件，理论上可以适应和支持任何操作系统目前测试的操作系统是 ubuntu 18.04 和 Windows7/8/10/12/16 ,为了更好地适应算法，提高查询速度和大数据存储，系统数据库采用了自主研发的数据库 AIDB。
三．功能模块3.1 实时预览3.1.1 AI 实时预览通道支持实时预览的客户端预览功能界面 AI 该视频具有分析叠加效果，支持云台控制、预置位管理、捕图、图片双击放大、全屏等操作3.1.2 实时预览监控通道。
客户端预览功能界面支持实时预览监控摄像头节点通道实时视频，无分析叠加效果，支持云平台控制、预置位置管理、图像捕获、图像双击放大、全屏幕等操作3.1.3 视图管理在客户端预览功能界面中，支持将已打开的视频保存为视图模板，并支持创建 9999 可设置客户端启动后自动加载模板的视图。
3.1.4 云台控制在客户端预览功能界面中，支持云平台操作已打开的视频，默认支持左、左、上、上、左、右、右、右、拉远、拉近、转移到预置位置，支持自动定期实施预置位置计划3.2 数据查询客户端具有数据查询功能界面，支持选择通道、事件类型、时间范围查询系统智能捕获通道产生的报警捕获数据，支持将查询数据（包括图片）下载到客户端本地磁盘。
3.3 统计分析系统内部有大量的统计分析模块，自动计算每个事件类型的数据，最小统计粒度为小时，支持通过日、月、年、时间段、渠道等方式快速查询统计数据3.4 档案管理系统支持人员档案管理和车牌档案管理人员档案管理主要用于人脸识别黑白名单和访客管理应用。
黑名单人员主要用于人脸识别发现黑名单人员的预警，白名单人员主要用于单位内部人员的出入口管理、考勤和会议登录管理车辆和车牌管理主要用于出入口车辆管理（不收费）3.5 系统配置管理员用户可以在系统配置功能模块中操作设置以下功能：
AI 通道相应的摄像头和分析识别算法应用规则监控通道对应的摄像头，是否设置视频等上传第三方平台 http 协议配置联动邮件发送配置系统维护操作(系统重启、时间同步)3.6 二次开发本系统从以下二次开发协议界面提出：
第三方 Http 请求协议 ,由用户发起到本系统 http post 请求响应操作，系统接到命令后，执行相应操作，主要包括：请求系统通道列表、查询通道捕捉事件记录、图片、添加人员（面部）、查询人员、删除人员、检测人脸、检测对象等接口
系统主动上传抓拍事件 Http 协议, 用户在系统配置中添加第三方接收 ip 系统将捕获事件的记录实时上传到第三方的地址和端口信息 ip 地址端口，具体协议请参考相应的文件实时视频点播和抓拍事件实时接收协议， 实时视频(包括分析叠加效果)通过网页无插件点播放系统。
、订阅接收报警事件，详情请参考相应的 DEMO程序.四．系统性能参数4.1 常见的目标对象检测识别率行人检测率： 在理想的光照环境下 99.99%以上，夜间光照效果差的环境可达 超过99%的目标对象最小像素 40*40
汽车、面包车、公交车、公交车、渣地车、集装箱车、普通卡车检测率: 在理想的光照环境下 99.99%以上，夜间光照效果差的环境可达 98%以上, 最小像素的目标对象 50*50自行车、自行车、摩托车检测率：理想的光照环境 99.9%以上，夜间光照效果差的环境可达 95%以上, 1080p 视频场景中最小像素50*50
火车(含动车、高铁)检测率:光照环境理想环境 99.99%以上，夜间光照效果差的环境可达 98%以上, 1080p 视频场景中目标对象的最小像素 50*50 飞机检测率：光照环境理想环境 99.99%以上，夜间光照效果差的环境可达 95%以上, 1080p 视频场景中目标对象的最小像素 80*80
风筝检测率：理想环境下的光照环境 99.9%以上，夜间光照效果差的环境可达 95%以上, 1080p 视频场景中目标对象的最小像素 60*60安全帽检测率： 在理想的光照环境下 99.9%以上，夜间光照效果差的环境可达 95%以上, 最小像素的目标对象 50*50
牛、马、猫、狗常见的较大动物检测率：理想的光照环境 99.9%以上，夜间光照效果差的环境可达 95%以上, 1080p 视频场景中目标对象最小像素80*80老鼠、鸟、蟑螂、壁虎常见的小动物检测率：理想的光照环境 95.9%以上，夜间光照效果差的环境可达 90%以上, 1080p 视频场景中目标对象的最小像素 50*50
背包检测率：理想环境下的光环境 99.9%以上，夜间光照效果差的环境可达 95%以上, 1080p 视频场景中目标对象的最小像素 80*80烟检测率: 光线强烈的环境 非强光环境识别率超过75% 90%以上，夜间光照效果差的环境可达到 95.99%以上，1080p 视频场景中目标对象最小像素80*80
火灾检测率：在强光环境下 超过85%的非强光环境识别率 95%以上，夜间光照效果差的环境可达到 99%以上，1080p 视频场景中目标对象最小像素80*80吸烟检测率：在强光环境下 超过95%的非强光环境识别率 99%以上，夜间光照效果差的环境可达到 85%以上，1080p 目标对象(烟)视频场景中最小像素 50*50
电话检测率：:在强光环境下 超过98%的非强光环境识别率 90%以上，夜间光照效果差的环境可达到 90%以上，1080p 目标对象(烟)视频场景中最小像素 50*50行车箱、包装箱检测率：理想环境下的光照环境 99.9%以上，夜间光照效果差的环境可达 95%以上, 1080p 视频场景中目标对象的最小像素 80*80
厨师帽检测率：光照环境理想环境 99.9%以上，夜间光照效果较差的环境可以达到 95%以上, 1080p 视频场景中目标对象的最小像素 80*80口罩检测率：理想环境下的光照环境 99.9%以上，夜间光照效果较差的环境可达95%以上， 1080p 视频场景中目标对象的最小像素 80*80
人脸检测率:光照环境理想环境 99.9%以上，夜间光照效果差的环境可达95%以上， 1080p 视频场景中目标对象的最小像素 60*60人脸识别率：合格的人脸质量和正面图像，1080p 视频场景的识别率可达99.6%
车牌识别率：车牌图像质量合格 45 视角内的图像识别率可以达到99.5% ,1080p 视频场景中车牌最小像素 120*504.2 系统性能率检测速度: GTX 1050 60ms/帧;RTX 2060S 25ms/帧;RTX 2070S 20ms/帧;RTX
2080S 18ms/帧;RTX 2080TI 15ms/帧并发能力: 系统支持多 AI 服务器堆叠管理，每台单元服务器可根据配置计算能力，可分别处理 1 路/2 路/4 路 8 路/12 路/16 路 1080p 或双倍的 D1/VGA，格式视频, 最大支持整个平台 9999 路视频接入分析、检测和识别
单路视频算法规则堆叠能力：每个视频最大支持 8 算法规则并发运算，不相互干扰，多算法并行平稳运行流媒体转发能力：系统支持普通监控视频访问、存储和转发，支持二级流媒体转发，支持集群模式部署多转发服务器海量数据存储管理能力：支持亿级海量数据存储管理，秒级查询和秒极数据统计图形显示
算法快速定制能力：平台拥有完整的算法培训生产系统，支持样本快速采集和批量自动生产样本，并根据客户现场要求定制检测算法。
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