行为分析边缘计算盒子：越界/离岗/跌倒规则配置指南

行为分析边缘计算盒子是集成AI算力、视频解码与行为识别算法的嵌入式终端，可在本地实时完成越界、离岗、跌倒三类核心行为识别，无需依赖云端，低延迟、高可靠，适配安防、工业、养老、园区等场景。

一、核心识别能力（越界/离岗/跌倒）

1. 越界识别（区域入侵/越线）

原理：在视频画面中绘制电子围栏（线/多边形区域），实时检测人员/物体是否闯入、翻越、停留超时。

规则配置：

支持直线/多边形/不规则区域布防

可设闯入/离开/停留超时触发告警

支持重复告警间隔、时段控制、灵敏度调节

典型场景：厂区禁区、工地危险区、周界围墙、机房、变电站、校园围栏。

2.离岗/脱岗识别

原理：在监控画面中划定固定值守区域，检测区域内是否有人、在岗时长、离岗时长。

规则配置：

设定最小在岗人数、离岗超时阈值（如5分钟）

支持离岗/睡岗/长时间静止联合检测

可区分正常离岗与异常脱岗

典型场景：监控室、保安岗、中控室、变电站值守、医院护士站、银行柜台。

3. 跌倒识别

原理：通过人体姿态分析（站立→下蹲→躺卧/长时间静止），区分正常蹲坐与异常跌倒，准确率通常≥95%。

规则配置：

支持单人/多人跌倒检测

可设跌倒后静止时长（如3秒）触发告警

适配室内/室外、高低角度摄像头

典型场景：养老院、医院病房、卫生间、工地、商超、社区公共区域。

二、设备核心特性（通用选型要点）

AI算力：主流为4–16 TOPS，支持4–16路1080P视频并行分析。

视频接入：兼容RTSP/ONVIF，可利旧普通摄像头，无需更换智能IPC。

部署方式：

本地实时分析，低延迟（<300ms），断网仍可本地告警。

支持云边协同：本地识别+云端管理/存储/回溯。

告警输出：

本地声光报警、继电器联动

推送至管理平台、APP、短信、微信

自动抓拍事件截图/短视频

环境适应性：工业级宽温（-10℃~50℃）、低功耗、无风扇/防尘设计。

三、主流产品与选型参考

四、部署与实施要点

1. 摄像头选型：

跌倒检测优先45°斜俯视角，避免顶视/纯侧视

越界/离岗建议固定枪机，画面稳定、无遮挡

2. 安装位置：

越界：覆盖围栏/出入口，无盲区

离岗：正对值守区域，清晰可见人员

跌倒：覆盖易摔区域（如卫生间、走廊），避免逆光

3. 算法调优：

越界：降低灵敏度减少树叶/光影误报

离岗：合理设置超时阈值，区分正常离岗

跌倒：区分蹲坐/躺卧，过滤非跌倒姿态

五、价值与优势

降本：利旧现有摄像头，无需大规模硬件更换。

高效：本地实时识别，秒级告警，响应更快。

可靠：断网自治，不依赖网络与云端稳定性。

安全：原始视频本地处理，仅上传告警数据，隐私合规。