智慧交通视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。用户只需在界面上进行简单的操作，就可以实现全视频的接入及布控。
项目搭建地址
项目开源地址：yihecode-server
本项目基于ai场景而开发，提供算法模型管理、摄像头管理、告警管理、数据统计等功能。
安全管理系统打造方案：通过前端智能硬件做数据采集，基于图像深度学习算法，实现监控区域数据可视化；构建数据分析模型，助力安全精细化运营和操作规范化管理，从“云、边、端”的统一管理，为传统数字化转型赋能。
系统形态
系统根据客户环境目前共分为三种形态：
- 集群版-AIBox
- AIBOX-Server：后端项目，需付费。
- AIBOX-VUE：前端项目。
支持大量边缘盒子集中管理调度，平台实现多个盒子的控制管理，报警推送消息升级。基于多个边缘盒子部署的综合视频安防系统，多用于布置大量摄像头的场景，如仓库、物流园区、学校、医院、工厂、交通枢纽等。
- 单机版-SingleBox
应用单个边缘盒子，可关联少量摄像头、算法，在客户现场可快速落地体验。
- 服务器版-Master
适用于拥有GPU显卡的企业用户。基于服务器部署的综合视频安防系统，多用于布置大量摄像头的场景。
项目链接
公开演示链接：AI 视频监控管理
系列项目Gitee链接：请分别前往每个版本对应的两个项目同步代码。
项目定位
- 跨平台视觉安防解决方案：提供跨平台的视觉安防解决方案，满足不同场景的需求。
- 二次开发项目服务：为开发者提供二次开发项目服务，方便快速集成和部署。
- 商用级机器视觉平台：适用于商业级机器视觉应用，提供高性能、高可靠性的解决方案。
功能清单
- 大灯识别
- 刹车灯识别
- 改装识别
- 叉车识别
- 车辆类型识别
- 车辆颜色识别
- 头盔检测
- 安全带识别
- 驾驶证识别
- 行驶证识别
- 持续更新......
软件架构
项目基于springboot2.7.4+mybatisplus+vue2+mysql5.7开发，采用前后端分离的设计模式，提高系统的性能和可扩展性。同时，系统还采用了多种优化技术，如缓存、压缩等，以提高系统的响应速度和资源利用率。
快速掌握业务全景及时从战略与管理层面发现问题与机遇，帮助管理层快速决策、拟定战略目标。快速掌握业务全景、深入追踪分析异常关键指标，发现关键运营问题和增长机会，实现精准决策。AI视频监控平台具有强大的功能和良好的可扩展性，适用于各种场景的视频监控和AI计算需求。如果您对该平台感兴趣或需要进一步了解相关信息，请随时联系我们。
项目特点
- 集成化：视频监控、计算机视觉计算、告警通知一体的视频安防平台。
- 支持多种推流/拉流形式：支持RTSP/RTMP推流拉流形式。
- 支持多种指令集平台部署：支持x86、arm等指令集平台部署。
- 支持多种视频格式：支持H265/H264/GB28181/的视频格式。
- 支持添加客户自己训练的模型：支持添加客户自己训练的模型。
- 支持多路多算法的实时AI计算：支持多路多算法实时监控与AI计算，及时返回告警结果。
- 全方面告警通知：支持语音电话、短信、企业微信、钉钉、APP、第三方接口、音柱等多种告警通知方式。
- 高性能：支持多路多算法实时监控与AI计算，及时返回告警结果。
相关资讯：院士谈5G应用：规模化发展面临挑战，推动个人应用创新
随着人工智能、云计算、大数据等创新应用，数字经济正成为全球经济与社会发展的重要驱动力。9月13日下午，中国国际服务贸易交易会“数字贸易发展趋势和前沿论坛”在国家会议中心举办，中国科学院院士尹浩在论坛谈到，当前5G相关的可大规模复制的成熟应用相对较少，推进5G应用规模化发展仍面临诸多挑战。
尹浩建议，应分业分类施策，加快5G应用规模扩散，推动5G个人应用创新，加快用户迁移，提升5G服务质量。此外，还应当推动通信企业、互联网企业以及有实力的行业信息化企业共同培育扶持创新型中小企业。
值得一提的是，当前全球5G行业应用处于发展初期，正逐渐进入快车道，相关应用已在多领域落地应用，示范项目众多。
尹浩介绍，5G行业应用创新围绕产业数字化、数字化治理和数字化生活三个方向开展，越来越多的行业企业、组织机构重视在其运营中实施5G技术的潜在好处，工业互联网、文体活动、医疗健康、智慧交通是5G应用较为集中的领域。
从国内来看，尹浩称，我国5G网络建设遵循“适度超前”原则，有效支撑5G银行用规模化和数字经济创新发展。数据显示，截至2023年8月，我国5G基站总数达到313.8万个，占移动基站总数的27.5%，地级市和县城的5G网络覆盖率达到100%，我国已建成全球技术最先进、规模最大的5G独立组网。
“但当前5G相关的可大规模复制的成熟应用相对较少，还需要积极探索应用，推进5G应用规模化发展仍面临诸多挑战。”尹浩称，从需求侧来看，5G典型应用大部分处于生产制造等外围环节，难以进入控制类核心环节；5G应用多集中于龙头企业，受投入资金、数字化水平等影响，中小企业参与度不高；行业企业对5G规模化应用仍有顾虑，主要体现在对行业数据、运维掌控权，网络的稳定可靠性等因素存在顾虑。
从供给侧来看，尹浩表示，5G行业应用仍面临高成本的困扰。行业碎片化，难以形成规模，造成芯片、模组、终端、行业网络设备定制化成本高，多种商用模式正在形成。而5G上行数据速率、定位等难以满足工业现场需求。此外，5G共性技术有待加强，缺乏融合标准体系，适应新模式和新业态的政策环境需完善。