行车作业区域人员闯入检测系统基于LSTM和Transformer架构深度学习算法，燧机科技行车作业区域人员闯入检测系统通过集成AI大模型，采用AI智能分析预警摄像机设备嵌入AI人体识别深度算法，对人员的精确检测，实现对人体检测分析识别，实时预警行车作业区域内人员闯入事件。当有人员进入行车作业监测范围内可对其自动识别联动语音告警器报警和输出开关量信号联动行车停止工作，也可以对其抓拍并将当时图像传输到管理中心，在管理中心管理软件输出报警弹窗和语音提示。
在钢铁、港口、仓储等重载物流场景中，桥式行车、门机、岸桥等大型移动设备昼夜不息地吊运钢卷、集装箱、钢坯等重物。作业半径动辄数十米，司机视野盲区大，稍有疏忽就可能导致机毁人亡的恶性事故。传统“人防”——专人看护、哨位吹哨——不仅人力成本高，而且在夜间、雨雾天气极易失效。为了把“零事故”从口号变成可量化的指标，我们提出并落地了一套行车作业区域人员闯入检测系统，以时空双维度深度学习为核心，为行车构建一道全天候、无死角的“电子围栏”。
燧机科技行车作业区域人员闯入检测系统采用“端侧实时检测+云端模型迭代”的混合架构，行车作业区域人员闯入检测系统端侧设备是嵌入AI智能分析预警摄像机，内置算力8 TOPS的NPU芯片，可在本地完成LSTM+Transformer级联推理，能够在各种应用场景下及时准确地对场景中发生的人员闯入行为发出告警信息。通过对实时视频图像进行智能分析识别，可实现图像全屏周界防护、划定区域周界防护等功能。
在钢铁、港口、仓储等重载物流场景中，桥式行车、门机、岸桥等大型移动设备昼夜不息地吊运钢卷、集装箱、钢坯等重物。作业半径动辄数十米，司机视野盲区大，稍有疏忽就可能导致机毁人亡的恶性事故。传统“人防”——专人看护、哨位吹哨——不仅人力成本高，而且在夜间、雨雾天气极易失效。为了把“零事故”从口号变成可量化的指标，我们提出并落地了一套行车作业区域人员闯入检测系统，以时空双维度深度学习为核心，为行车构建一道全天候、无死角的“电子围栏”。
燧机科技行车作业区域人员闯入检测系统采用“端侧实时检测+云端模型迭代”的混合架构，行车作业区域人员闯入检测系统端侧设备是嵌入AI智能分析预警摄像机，内置算力8 TOPS的NPU芯片，可在本地完成LSTM+Transformer级联推理，能够在各种应用场景下及时准确地对场景中发生的人员闯入行为发出告警信息。通过对实时视频图像进行智能分析识别，可实现图像全屏周界防护、划定区域周界防护等功能。
