企业园区 AI 视频分析系统技术方案

（局域网本地化版）

一、方案概述

（一）项目背景

随着企业园区安全管理与合规监测的智能化需求提升，传统人工巡检模式效率低、漏检率高，且部分企业因数据安全要求，需在纯局域网环境内实现全流程管控。为满足这一需求，特打造基于国产鲲鹏 920 处理器 + Atlas 300V 推理加速卡的本地化 AI 视频分析系统，配套 YOLOv5/v8 模型自训练平台，无需依赖互联网，实现视频采集、AI 分析、模型训练、数据存储的全流程本地化运行，保障数据安全与系统自主可控。

（二）核心目标

1. 基于国产化硬件平台与局域网环境，接入园区网络摄像头，实现 10 + 核心 AI 智能抓拍功能，检测准确率≥95%，无互联网依赖。

2. 搭建本地化 YOLOv5/v8 模型自训练平台，支持客户在局域网内完成样本处理、模型训练、导出部署全流程，适配后续定制化场景。

3. 采用 “终端 - 计算节点 - 训练服务器 - 本地管理平台” 一体化架构，确保系统稳定运行、数据本地存储，满足企业数据安全要求。

（三）方案优势

1. 纯本地化部署：所有硬件、软件、数据均部署于企业局域网内，不依赖互联网，规避数据外泄风险，符合数据安全合规要求。

2. 国产化自主可控：核心硬件（鲲鹏 920+Atlas 300V）与操作系统均为国产，适配本地软件生态，无供应链依赖。

3. 功能全覆盖：集成安全防护、人员管理、特种场景合规检测等全场景 AI 功能，无需多系统叠加。

4. 定制化能力强：本地化自训练平台支持快速迭代 YOLOv5/v8 模型，适配企业个性化检测需求（如特定工服、特殊设备）。

5. 高性能低延迟：单计算节点支持 64 路 2K(2560*1440) 视频并发解码，AI 推理延迟≤350ms / 帧，满足实时预警需求。

二、系统总体架构

采用局域网内一体化架构，所有组件均部署于企业内部网络，无外部网络交互，架构如下：

系统结构图

（一）终端层：视频采集终端

接入园区现有网络摄像头（枪机、球机、半球等），覆盖出入口、周界、生产车间、仓库等关键区域，通过局域网与计算节点直连。支持 1080P/4K 分辨率采集，帧率≥25fps，视频流通过 ONVIF/RTSP 协议传输，确保画面清晰稳定。

（二）计算层：AI 推理计算节点

核心硬件为 “鲲鹏 920 处理器 + Atlas 300V 推理加速卡” 组合，部署于企业机房，通过局域网接收摄像头视频流，完成三大核心任务：

1. 视频解码：支持 H.264/H.265/MPEG-4 格式，单 Atlas 300V 卡可解码 64 路 1080P@25fps 视频。

2. AI 推理：加载基础模型或客户定制模型，实现目标检测、行为分析、智能抓拍，推理延迟≤350ms / 帧。

3. 数据预处理：对异常事件抓拍截图、提取视频片段，叠加时间、地点、事件类型水印，同步至本地管理平台存储。

（三）训练层：YOLOv5/v8 模型训练服务器

部署于企业机房，与计算节点、本地管理平台通过局域网互联，负责定制化模型的样本处理、训练、优化与导出，训练完成的模型通过局域网直接推送至计算节点加载生效。

（四）管理层：本地管理平台

部署于企业内部服务器（可与计算节点共用硬件，或独立部署），提供全系统本地化管控功能：

1. 设备管理：统一管理摄像头、计算节点、训练服务器，支持配置监控与远程维护（局域网内）。

2. 数据存储：采用本地存储阵列，存储异常事件数据、系统日志、样本数据、模型文件，默认保存 90 天，可扩展存储周期。

3. 告警通知：通过局域网内短信网关、企业内部 APP、邮件服务器推送分级告警，支持一键派单处理。

4. 可视化管理：提供园区电子地图，实时展示设备状态与异常事件，支持历史数据检索与回放（局域网内访问）。