边缘计算+AI视频分析识别危险行为的技术原理介绍

边缘计算 + AI 视频分析识别危险行为的核心原理，是视频数据本地化 AI 推理 + 精准特征匹配，无需依赖云端即可实现秒级危险识别。

一、视频采集与预处理：筑牢数据基础

通过加油站部署的摄像头（支持防爆、低照度型号）实时采集视频流，帧率保持 25-30 帧 / 秒，确保动作捕捉无遗漏。

对原始视频进行降噪、去雾、光线均衡处理，适配加油站强光、逆光、夜间弱光等复杂环境，提升后续分析的准确性。

采用 ROI（感兴趣区域）裁剪技术，聚焦加油区、卸油区等重点区域，减少无关画面的计算量。

二、AI 模型核心推理流程：精准识别危险

特征提取：通过深度学习模型（如 YOLO 系列、CNN 卷积神经网络），从视频帧中提取人员动作、物体形态、环境变化等关键特征。

目标分类与匹配：将提取的特征与预设的危险行为数据库（抽烟、手机通话、明火、泄漏等）进行比对，区分合规动作与违规行为。

动态阈值调整：结合场景动态优化识别阈值，比如区分 “手持手机操作” 与 “揣兜携带”，减少因相似动作导致的误报。

三、边缘计算本地化部署：实现秒级响应

数据本地处理：视频流直接在边缘计算盒子内完成分析，无需上传云端，避免网络延迟和带宽占用。

硬件算力支撑：盒子内置高性能 AI 芯片（如 GPU、NPU），专门适配深度学习推理，单路视频分析延迟低至毫秒级。

离线运行能力：断网状态下仍可独立工作，存储关键报警视频，网络恢复后自动同步数据。

四、多环节联动机制：形成闭环管控

报警触发：识别到危险行为后，立即生成报警信号，同步触发本地声光报警和管理人员移动端通知。

数据留存：自动截取违规行为视频片段和截图，标记时间、地点、行为类型，用于追溯和管理。

系统对接：支持与加油站现有安防平台、应急设备联动，比如触发卸油区紧急停机、消防设备启动等操作。