安防监控视频管理平台EasyCVR助力建筑工地施工4G/5G远程视频监管方案

news2025/5/31 18:26:44

一、项目背景

随着城市建设的快速发展,房地产建筑工地的数量、规模与施工复杂性都在增加,高空作业、机械操作频繁,人员流动大,交叉作业多,安全风险剧增。施工企业和政府管理部门在施工现场管理上都面临难题。政府部门无法实时对辖区所有工地进行全方位视频监控及安全管理。施工企业依靠传统管理模式,也无法实时掌握工地进度和安全措施落实情况,现场巡查不仅耗费资源,还容易造成决策延迟,影响项目推进甚至引发事故。​

数字压缩技术与4G网络的普及,为建筑行业安全管理带来新机遇,实时、全过程的安全监管成为必然趋势。各地建设局要求建筑工地安装视频监控系统,用于远程监控与录像取证,为安全管理和事故追溯提供支持。引入远程视频监控,既能提升施工企业的管理效率,又方便管理人员实时了解工地动态,有助于政府监管部门实现信息化监管,能有效预防安全事故。

二、需求分析

1)有效管理所有监控点:要求系统科学、高效整合监控点,日常管理与应急响应时能快速调取高清音视频;还需具备双向语音对讲功能,方便管理人员与现场人员进行实时沟通。

2)录像回放与备份:录像回放操作简便、性能可靠,支持任意时段回溯,便于日常巡检与事件调查。重要录像可便捷备份至指定硬盘,确保数据安全可追溯,满足企业数据管理与合规要求。

3)能够处理应急情况:视频分析设备平台EasyCVR具备高并发处理能力,可支持数十至上百用户同时访问同一监控点,都能及时掌握现场情况。支持手机、网页、监控中心电视墙等多端进行观看。

4)授权、认证以及安全:建立精细化分级管理机制,不同级别用户对应不同的权限,可以规定每个用户可以观看的摄像机的数目。采用多因素认证、加密传输等技术,保障数据安全,防范数据泄露与非法篡改。

5)对接功能:系统具备良好的兼容性与开放性,能够与其他现有的系统对接,增加整个系统的可使用性。

三、解决方案

智慧工地远程监控系统EasyCVR视频汇聚管理平台可以全过程、全方位地对施工进展进行实时监控。对于建设局,EasyCVR视频融合平台可实现对辖区内建筑工地统一平台远程监控;对于开发商,管理人员可随时随地了解工地实时进度,无需亲自到现场,节省成本、精准决策。同时,系统还能接入AI智能分析能力,约束工人行为,降低安全事故风险。

1)实现目标

  • 4G无线监控前端设计精巧,安装、拆卸方便,可按需灵活部署于新建或临时工地,快速实现全面覆盖。​

  • 支持多摄像头同步监控,可在联网电脑上合理布局、切换画面,全方位监视施工现场。​

  • 镜头与云台操控灵活,能精准缩放关键区域或细节,满足精细化观察需求。​

  • 持续录像,视频资料可以随时检索回放,杜绝危险事故及非法盗窃等行为,减少工地物资损失。​

2)系统功能

  • 扩展性佳,可按需增设前端设备实现轻松扩容,无需重新安装或配置软件。在监控中心操作界面,用户能实时掌握各工地状况,实现24小时不间断实时监控。​

  • 集成监控、录像、回放、传输与备份功能,视频按预设规则存储,便于查询。支持移动端、电视大屏、浏览器等多终端查看实时画面,满足多样场景需求。​

  • 面对突发事故,系统响应迅速,能快速切换画面,为应急救援提供现场信息。

3)监控观看

系统兼容性佳,可支持浏览器访问,在PC、平板、手机等终端均可稳定运行,可通过网页或自带播放器播放视频。经管理服务器认证授权,凭借统一账号密码登录,就能便捷、安全地查看摄像机列表,快速定位监控资源。

四、功能介绍

1)多屏播放:EasyCVR视频设备轨迹回放平台能同时播放多路监控视频流,视频画面1、4、9、16个可选,支持全屏展示,方便用户监管到更多的现场。

2)录像回放:通过GB28181协议、海康EHOME、HIKSDK、大华SDK接入的摄像头、NVR等设备,平台可支持按设备、通道、日期获取对应录像文件进行录像回放。

3)录像检索:根据请求查询数据库,支持按日历对设备录像文件进行检索。

4)AI智能分析网关V4:支持视频AI分析能力,对视频、图片进行算法分析,实时预警,实时掌控工地场景人、车、物、环境动态,如:安全帽佩戴检测、反光衣/工服穿戴检测、危险区域入侵、违规行为(打电话/玩手机/抽烟检测)等。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2336183.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Cursor Talk To Figma MCP 安装与配置指南

Cursor Talk To Figma MCP 安装与配置指南 1.项目基础介绍 Cursor Talk To Figma MCP 是一个开源项目,它实现了 Cursor AI 与 Figma 之间的 Model Context Protocol(MCP)集成。通过这个集成,Cursor 能够与 Figma 进行通信&#…

高性能内存kv数据库Redis

目录 引言 一.Redis相关命令详解及其原理 1.redis是什么? 2.redis中存储数据的数据结构都有哪些? 3.redis的存储结构(KV) 4.reidis中value编码 5.string的基本原理和相关命令 5.1基本原理 5.2基础命令 5.3string存储结构 …

性能优化实践

4.1 大规模量子态处理的性能优化 背景与问题分析 量子计算中的大规模量子态处理(如量子模拟、量子态可视化)需要高效计算和实时渲染能力。传统图形API(如WebGL)在处理高维度量子态时可能面临性能瓶颈,甚至崩溃(如表格中14量子比特时WebGL的崩溃)。而现代API(如WebGPU…

使用wpa_cli和wpa_supplicant配置Liunx开发板的wlan0无线网

目录 1 简单介绍下wpa_cli和wpa_supplicant 1.1 wpa_supplicant 简介 1.2 wpa_cli 简介 1.3 它们之间的关系 2 启动wpa_supplicant 3 使用rz工具把wpa_cli命令上传到开发板 4 用wpa_cli配置网络 参考文献: 1 简单介绍下wpa_cli和wpa_supplicant 1.1 wpa_su…

C++Cherno 学习笔记day19 [76]-[80] std::optional、variant、any、如何让C++及字符串运行得更快

b站Cherno的课[76]-[80] 一、如何处理OPTIONAL数据 std::optional二、单一变量存放多类型的数据 std::variant三、如何存储任意类型的数据 std::any四、如何让C运行得更快五、如何让C字符串更快 一、如何处理OPTIONAL数据 std::optional std::optional C17 数据是否存在是可选…

【项目日记(一)】-仿mudou库one thread oneloop式并发服务器实现

1、模型框架 客户端处理思想:事件驱动模式 事件驱动处理模式:谁触发了我就去处理谁。 ( 如何知道触发了)技术支撑点:I/O的多路复用 (多路转接技术) 1、单Reactor单线程:在单个线程…

OpenCV 图形API(35)图像滤波-----中值模糊函数medianBlur()

操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 使用中值滤波器模糊图像。 该函数使用带有 ksizeksize 开口的中值滤波器来平滑图像。多通道图像的每个通道都是独立处理的。输出图像必须与输入…

视觉slam框架从理论到实践-第一节绪论

从opencv的基础实现学习完毕后,接下来依照视觉slam框架从理论到实践(第二版)的路线进行学习,主要以学习笔记的形式进行要点记录。 目录 1.数据里程计 2.后端优化 3.回环检测 4.建图 在视觉SLAM 中整体作业流程可分为&#xff1…

图论--DFS搜索图/树

目录 一、图的存储结构 二、题目练习 846. 树的重心 - AcWing题 dfs,之前学习的回溯算法好多都是用dfs实现搜索的(把题目抽象成树形结构来搜索),其实 回溯算法就是 深搜,只不过针对某一搜索场景 我们给他一个更细分…

算法复习(二分+离散化+快速排序+归并排序+树状数组)

一、二分算法 二分算法,堪称算法世界中的高效查找利器,其核心思想在于利用数据的有序性,通过不断将查找区间减半,快速定位目标元素或满足特定条件的位置。 1. 普通二分 普通二分适用于在有序数组中查找特定元素的位置。我们可以…

VSCode写java时常用的快捷键

首先得先安好java插件 1、获取返回值 这里是和idea一样的快捷键的,都是xxxx.var 比如现在我new一个对象 就输入 new MbDo().var // 点击回车即可变成下面的// MbDo mbDo new MbDo()//以此类推get方法也可获取 mbDo.getMc().var // 点击回车即可变成下面的 // St…

使用 Node.js、Express 和 React 构建强大的 API

了解如何使用 Node.js、Express 和 React 创建一个强大且动态的 API。这个综合指南将引导你从设置开发环境开始,到集成 React 前端,并利用 APIPost 进行高效的 API 测试。无论你是初学者还是经验丰富的开发者,这篇文章都适合你。 今天&#…

深度学习入门:神经网络的学习

目录 1 从数据中学习1.1 数据驱动1.2 训练数据和测试数据 2损失函数2.1 均方误差2.2 交叉熵误差2.3 mini-batch学习2.4 mini-batch版交叉熵误差的实现2.5 为何要设定损失函数 3 数值微分3.1 数值微分3.3 偏导数 4 梯度4.1 梯度法4.2 神经网络的梯度 5 学习算法的实现5.1 2层神经…

OSI参考模型和TCP/IP模型

1.OSI参考模型 OSI模型: OSI参考模型有7层,自下而上依次为物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层,应用层。(记忆口诀:物联网叔会用)。低…

人工智能中的卷积神经网络(CNN)综述

文章目录 前言 1. CNN的基本原理 1.1 卷积层 1.2 池化层 1.3 全连接层 2. CNN的发展历程 2.1 LeNet-5 2.2 AlexNet 2.3 VGGNet 2.4 ResNet 3. CNN的主要应用 3.1 图像分类 3.2 目标检测 3.3 语义分割 3.4 自然语言处理 4. 未来研究方向 4.1 模型压缩与加速 4.2 自监督学习 4.3 …

WordPress - 此站点出现严重错误

本篇讲 当WordPress出现 此站点出现严重错误 时,该如何解决。 目录 1,现象 2, FAQ 3,管理Menu无法打开 下面是详细内容。 1,现象 此站点出现严重错误(このサイトで重大なエラーが発生しました&#x…

在pycharm中搭建yolo11分类检测系统1--PyQt5学习(一)

实验条件:pycharm24.3autodlyolov11环境PyQt5 如果pycharm还没有配PyQt5的话就先去看我原先写的这篇博文: PyQT5安装搭配QT DesignerPycharm)-CSDN博客 跟练参考文章: 目标检测系列(四)利用pyqt5实现yo…

【经验记录贴】使用配置文件提高项目的可维护性

mark一下。 整体修改前后如下: 课题: 在项目中有一个支持的文件类型的FILE_TYPE的定义, 这个是写死在主程序中,每次增加可以支持的文件类型的时候,都需要去修改主程序中这个FILGE_TYPE的定义。 主程序修改其实不太花时…

SOME/IP中”客户端消费“及”服务端提供”的解析

先上结论 AREthAddConsumedEventGroup-->客户端的函数-->谁调用 Consumed函数,谁就是消费者 AREthAddProvidedEventGroup-->服务端的函数-->谁调用 Provided函数,谁就是服务端 Server 端:AREthAddProvidedEventGroup → 声明 &…

Linux 深入浅出信号量:从线程到进程的同步与互斥实战指南

知识点1【信号量概述】 信号量是广泛用于进程和线程间的同步和互斥。信号量的本质 是一个非负的整数计数器,它被用来控制对公共资源的访问 当信号量值大于0的时候,可以访问,否则将阻塞。 PV原语对信号量的操作,一次P操作使信号…