2026-11-06 16:59:21 西盟科技资讯
监所的公共区域里，一名被监管人员出现在摄像机画面中，身边没有看到民警。系统需要发出预警吗?
如果只看这一个画面，答案似乎很明确。但现场可能还有另一种情况，民警就在同一区域的另一侧，被另一台摄像机拍到了。
类似的情况在视频监管中并不少见。摄像机能够记录画面，视觉算法也能识别其中的人和物，但现场是否存在需要关注的情况，还要结合区域、时间、人员角色以及管理要求来判断。
在智慧监管场景中，格灵深瞳视觉智能工坊VE²S正在尝试解决这类问题。它将模型训练、业务规则编排和现场视频分析连接起来，让使用人员能够结合不同区域的管理要求，配置相应的分析任务。
比如在AB门区域，管理人员可能需要关注特种车辆停留后，执勤武警是否及时到场。一条规则可以这样设置：在06:00—19:00，特种车辆停留超过两分钟，执勤武警仍未到场时，系统发出预警。
一条看似简单的规则，涉及车辆识别、时段判断、停留计时和人员到岗等多个条件。这些条件需要结合起来，才能得到一条有意义的预警信息。
不同区域关注的情况也不一样。夜间的围墙周界和公共区域需要发现异常人体，禁闭室需要关注攀高行为。在一些区域，管理人员还需要识别穿着红马甲等指定服饰的人员。视觉识别提供人体、服饰和车辆等画面线索，具体身份与授权关系还可结合人员库确认。
管理要求变化时，分析任务也需要随之调整。作为VE²S的运营中心，深眸视觉智能工坊(EXPERT)支持可视化任务编排。使用人员可以根据需要组合人员检测、角色识别、区域、时段、计时器和陪同关系等条件，调整判断对象、持续时长和告警条件。
回到文章开头的场景。公共区域往往由多台摄像机共同覆盖，一台摄像机看不到的地方，可能恰好在另一台摄像机的视野中。
视觉智能工坊支持将覆盖同一区域的多个摄像机绑定为协同区域，结合关联画面中的人员位置、角色特征和出现时间进行判断。
例如，摄像机A拍到了被监管人员，摄像机B拍到了同一区域另一侧的民警，系统可以按照配置的条件，结合两个画面进行判断。如果符合预设的陪同条件，就不触发相关预警;如果规定时间内没有发现民警，系统可发出告警，并提供相关画面，供工作人员进一步核查。
这种方式利用了不同摄像机的互补视角，也为减少视野不完整带来的误告警提供了一种思路。
规则设置完成后，现场环境还会带来新的考验。同一个区域，白天和夜间的光照不同;同一种服饰，在远景、遮挡或不同拍摄角度下，呈现出来的效果也可能不同。这些因素都会影响模型识别。
面对新的场景需求，视觉智能工坊支持先通过自然语言描述事件，以零样本方式初步验证识别思路。确认场景可行后，再结合现场样本进行标注和训练。对于红马甲、警服、被监管人员服饰等需要稳定识别的目标，还可以在训练中心MENTOR中完成数据治理、模型训练、评测和发布。
现场运行过程中产生的误报、漏报和困难样本，经过人工确认、筛选和清洗后，也可以回流训练，帮助模型逐步适应实际环境。
VE²S由MENTOR、EXPERT和边缘智算盒GBOX组成，覆盖模型生产、任务管理以及现场视频接入、实时推理、告警回传等环节。
针对监所场景的数据安全和部署要求，视觉智能工坊支持本地私有化及云边端协同部署，适配昇腾、算能、瑞芯微、登临及英伟达等芯片平台。客户可结合已有算力条件和业务需求，选择相应的硬件配置与部署方式。
从发现人员、车辆，到结合时间、区域和角色关系判断是否需要预警，视觉分析正在进入越来越具体的监管工作中。对现场工作人员而言，一条附有相关画面、能够回溯核查的预警信息，也更有助于后续研判和处置。
