把多种AI算法直接部署到一个前端点位
薪火AI摄像头采用8核CPU、3TOPS INT8 NPU和800万像素高清采集方案。安全帽、反光衣、烟火、车辆、区域规则等任务不必拆成多台普通摄像头分别处理。在点位画面、算法负载与实时性满足要求时，单个摄像头可并行运行10种算法，在本地完成识别、规则判断、抓拍和事件输出。对特殊工装、设备状态、行业动作或缺陷目标，可通过XINHUOAI训练模型后部署到前端。模型上线后可在局域网或离线环境运行，无需连接外网做实时识别。
核心性能清晰，方案选型可评审
页面说明8核CPU、3TOPS INT8 NPU、800万像素采集、本地推理、十算法并行、模型升级和平台对接能力。并行数量是设备能力和项目配置的组合结果，涉及具体器件、板卡、算法组合和供货批次的信息，以技术评审、招投标或保密项目资料为准。
| 参数 | 公开技术口径 |
|---|---|
| AI计算架构 | 新一代端侧AI视觉计算平台 |
| CPU | 8核高性能处理器 |
| NPU算力 | 3TOPS INT8 |
| 图像能力 | 800万像素高清图像采集，相比常见200万像素或2K前端具备更充足的细节余量，适合安全帽、反光衣、车牌、烟火等目标识别 |
| 推理方式 | 摄像头本地AI推理，事件本地判断，本地或平台端告警；模型部署后无需连接外网做实时识别 |
| 模型能力 | 支持主流视觉AI模型部署、INT8量化推理和常用视觉算子适配 |
| 多算法运行 | 在点位画面、算法负载与实时性满足要求时，单个摄像头可并行运行10种算法；组合需结合分辨率、分析帧率、目标数量、预览和事件推送要求评审 |
| 算法升级 | 支持远程模型更新与算法扩展，可对接XINHUOAI 算法训练平台 |
| 对接能力 | 支持视频流接入、告警事件推送、平台联动和项目定制接口 |
| 核心计算平台 | 8核CPU + 3TOPS INT8 NPU，支持主流视觉模型算子与端侧部署；具体器件选型按项目技术评审确认 |
十算法并行不是简单叠加，先看同一画面能看见什么
客户关注的通常不是再加一个普通算法，而是一个点位能否同时覆盖穿戴、行为、车辆、烟火和区域规则等多类事件。前端并行运行的前提，是同一画面能为各算法提供足够证据，设备也有足够资源承受真实负载。薪火将800万像素采集、8核CPU、3TOPS INT8 NPU、C++工程化软件、模型量化优化和现场验收放在同一套交付流程中，避免把算法清单直接当作项目效果承诺。
一个画面能覆盖哪些证据
安全帽、反光衣、抽烟、车辆违停和区域入侵对画面细节的要求不同。项目会先确认目标像素、视角、光照、遮挡和检测区域，再决定哪些算法适合放在同一摄像头运行。
一机十算法的实际负载
摄像头本地完成采集、解码、推理、规则判断和告警输出。8核CPU与3TOPS INT8 NPU可支撑十算法并行配置。分辨率、分析帧率、目标密度、是否实时预览和是否持续推送事件，都会影响最终组合，因此应按真实点位连续测试。
算法组合要和处置流程对应
门岗、仓库、后厨和户外点位的规则不同。系统可按区域、时段、目标尺寸、持续时间和告警间隔配置，让安全、生产或值守人员收到的事件有明确的复核和处置对象。
特殊行业可以训练新模型
特殊工装、设备状态、标识牌、特定动作或产品缺陷没有现成模型时，可通过XINHUOAI补充现场素材、训练和评估，再将适配模型更新到AI摄像头本地运行。
端侧识别，适合分散点位和重点区域
AI摄像头把图像采集、AI推理和告警输出放在前端设备内完成，适合门岗、仓库、后厨、设备区、园区通道、消防通道和户外无人值守点位。一个经过评审的固定点位，可把十种算法组合用于多类可见事件的发现、留证和上报。
多路摄像头集中分析采用AI边缘计算盒子；单点位、分散点位、安装空间有限或要求前端直接判断的场景采用AI摄像头。
摄像头架设与画面验收
端侧AI识别效果不仅取决于算力和模型，也取决于摄像头点位、画面质量和目标像素占比。项目部署时会先完成画面验收，再进入算法规则配置。
安装角度与高度
推荐采用稳定支架，摄像头正对检测区域，常见俯视角控制在10°到30°，点位高度结合目标大小和场景距离评估。
画面质量
画面应清晰、流畅、曝光均衡，避免强光直射、逆光、夜间弱光、镜头积灰、雨水遮挡和长期抖动。
目标像素占比
安全帽、反光衣、烟火、车辆和车牌等目标需要在画面中具备可辨识尺寸；距离过远或目标过小时应调整镜头或点位。
检测区域
区域入侵、通道占用、离岗睡岗、车辆违停等规则类算法需要绘制检测区域，并按业务要求设置时间段和持续触发条件。
码流与网络
接入视频流前确认编码格式、分辨率、码率和网络稳定性，避免因视频卡顿、花屏或丢帧影响实时识别。
验收口径
上线前对典型目标、易误报背景、不同光照和不同距离进行测试，形成可复核的抓拍记录和告警记录。
适合多算法并行的垂直点位
AI摄像头适合点位明确、画面相对固定、目标可见、事件需要快速处理的场景。一个摄像头可以把多类任务组合到同一画面中，例如把人员穿戴、抽烟、区域入侵、车辆进入和烟火作为同一高风险点位的联动检查项。具体组合以现场画面和试运行结果为准。
制造车间与检修作业
围绕安全帽、反光衣、工装、抽烟、打电话、禁区闯入、离岗睡岗、人员聚集和烟火等任务配置，适合车间出入口、检修区、设备区和固定作业通道。
加油站、油库与危化区域
可按装卸区、罐区、卸油口和站内道路分别评估烟雾、火焰、抽烟、打电话、车辆异常停留、非指定车辆进入、静电释放牌和灭火器状态。防爆设备选型和施工条件仍需按项目规范确认。
仓储物流与叉车通道
货车、叉车、车牌、人员进入、通道占用、区域入侵、异常滞留、杂物堆积和消防通道占用可按库门、月台、主通道和高风险区域分别组合。
明厨亮灶与餐饮后厨
厨师帽、口罩、工装、抽烟、烟火、鼠害、重点区域进入和人员规范等任务，可用于食堂、后厨、连锁餐饮及监管平台的固定观察点位。
园区、社区与公共区域
消防通道占用、杂物堆积、烟火、人员跌倒、异常聚集、徘徊、区域入侵、车辆违停和摄像头遮挡，适合园区道路、社区出入口、商场与办公楼公共区域。
水利、料场与户外无人值守点位
人员闯入、车辆进入、烟火、积水、摄像头遮挡、设备状态和异常目标适合水利、农业、油田、料场和边远站点。雨雾、夜间和强反光环境应纳入现场样本测试。
输送带与工程机械区域
可围绕人员进入、越线、滞留、烟火、堆积、工程机械、叉车和设备区域异常布点。跑偏、堵煤等工艺状态要结合观察角度、现场特征和专业保护装置评估。
施工现场与临时作业面
安全帽、反光衣、人员进入、越线、滞留、工程机械、烟火和堆积等可在固定机位试点。围挡、堆料、光照和作业路线变化后，需要复核画面和规则。
特殊工装、设备和产品目标
当通用算法无法识别特定防护用品、设备状态、标识牌、行业动作或产品缺陷时，可采集现场数据训练专用模型，再由AI摄像头在前端运行。
一台摄像头，为一个关键点位组合多类AI任务
对工厂入口、卸油区、叉车通道、输送带、后厨、站内道路和户外无人值守点位，客户往往需要同时关注人员、车辆、设备、环境和视频画面本身。薪火AI摄像头可根据现场风险、可见目标和处置流程，在同一画面中选择最多10种算法并行运行，把识别、规则判断、抓拍和事件推送放到前端完成。
人员穿戴与作业合规
安全帽、反光衣、口罩、护目镜、安全绳、静电服、工装、指定颜色工装、厨师帽和围裙，可按作业区域与班次设置规则。
人员行为与区域秩序
抽烟、打电话、玩手机、跌倒、奔跑、聚集、徘徊、滞留、离岗、睡岗、禁区闯入、翻越围栏和登高作业，可结合区域、时段与持续时间判断。
消防、环境与应急通道
烟雾、火焰、油雾、静电牌或静电旗、灭火器、消防通道占用、杂物堆积、积水、地面油污和孔洞风险，适合高风险区域的联动检查。
车辆、车牌与交通行为
车辆、车牌、车型、叉车、油罐车、电动车、非机动车及区域违停；也可根据道路规则评估逆行、违规倒车、闯红灯、压线、占用应急车道和车流统计。
工程机械与工艺区域
挖掘机、叉车、吊车起重机、打桩机、卡车、升降机、油杆断裂、皮带运行状态、堵煤和皮带撕裂，可按工艺段、观察角度和保护要求进行专项配置。
关键流程与专用作业
油品接卸可围绕车辆到位、轮挡、静电线、警示牌、灭火器和油管连接建立流程检查；铁路、水域等场景可评估司机手势、机车、受电弓、船舶识别和区域统计。
画面健康与场地环境
摄像头遮挡、转动、画面异常，室内外积水、道路损伤、井盖、垃圾堆积、河道垃圾和占道经营，可帮助前端点位持续提供可用视频和可复核事件。
特殊目标与自定义模型
特殊工装、设备状态、标识牌、行业动作、产品缺陷、特定动物或客户自定义目标，可用现场素材训练和评估，再将适配模型部署到摄像头本地。
面向特殊行业的AI识别能力
除了通用的安全生产和园区管理，AI摄像头还可用于具有固定流程、专用设备或明确行业动作的点位。以下能力可按项目需求评估，部署前结合机位、目标尺寸、算法负载和现场测试确认。
油品接卸流程识别
引车到位、卸油车到位、轮挡放置、静电线连接、灭火器、雪糕筒或警示牌、安全检查标识牌、油管连接以及静电线连接至油管连接的时长，可按卸油流程拆分为具体事件。
铁路驾驶与线路场景
火车驾驶员伸二指、握拳、比六、握拳摇晃、伸拇指等手势，手握刹车状态、开门瞭望、铁路机车、受电弓，以及机车运行方向上的疑似入侵人员，均可作为专项识别任务评估。
船舶识别与统计
可见光或红外条件下的采砂船、运沙船、货船、渔船、巡逻船识别，以及动态船舶统计和区域累计船舶统计，适用于水域固定观察点位的方案评估。
工程机械与输送带
挖掘机、叉车、吊车起重机、打桩机、卡车、升降机、油杆断裂、皮带运行状态、机械运行状态，以及堵煤和皮带撕裂，适合结合工艺段和观察角度分别验证。
道路交通与车辆行为
车辆、车牌、车型、区域违停、电动车和非机动车违停、逆行、车辆入侵、违规倒车、闯红灯、摩托车不下车加油、压线、占用应急车道、加塞和车流统计均有对应事件项。
消防与现场安全
火焰、烟雾、早期森林烟火、油雾、静电牌或静电旗、灭火器、消防通道占用、杂物堆积，以及安全帽、反光衣、护目镜、安全绳、静电服等，均可作为现场风险清单的候选任务。
市政环境与公共空间
室内外积水、地面油污、道路损伤、井盖安全、孔洞风险、裸土未苫盖、垃圾桶满溢、街道和河道垃圾、大件垃圾、占道经营、违规撑伞和拉横幅，可用于城市公共空间的可见事件管理。
明厨亮灶与动物监测
厨房用帽、餐饮口罩、厨房工作服、围裙，及鼠害、猫狗、鸡牛羊猪等牲畜检测和计数，适合后厨、养殖等画面相对固定的专项点位评估。
人员行为与画面健康
禁区闯入、翻越围栏、离岗、睡岗、聚集、滞留、徘徊、人流统计、疲劳、玩手机、跌倒、奔跑、打架斗殴、登高作业，以及摄像头遮挡、转动和画面异常，可按不同区域组合使用。
和XINHUOAI 算法训练平台形成闭环
客户遇到新的垂直场景时，可通过XINHUOAI自助上传素材并提交GPU训练任务，训练完成后导出模型部署到AI摄像头。训练平台不参与现场实时识别，AI摄像头本地完成目标检测、告警判断和抓拍留证，模型部署后无需连接外网做实时识别。
AI摄像头和AI边缘盒怎么选？
单点位、分散点位、安装空间有限、要求摄像头前端直接判断时采用AI摄像头；已有多路摄像头并要求集中分析和统一平台管理时采用AI边缘计算盒子。
AI摄像头的核心配置有什么优势？
产品采用8核CPU、3TOPS INT8 NPU和800万像素高清采集。800万像素能提供更多画面细节，适合安全帽、反光衣、车牌、烟火等目标识别；8核CPU与3TOPS算力为多算法本地运行提供基础。项目交付时会结合点位画面、算法数量和实时性要求确认配置与供货批次。
一个AI摄像头可以同时运行10种算法吗？
可以。在点位画面、算法负载与实时性满足要求时，单个摄像头可并行运行10种算法。实际项目不会只按算法数量配置，还会核对每种算法需要的目标大小、视角、分辨率、分析帧率、目标密度、事件推送和预览负载。例如一台摄像头可以组合安全帽、反光衣、抽烟、打电话、区域入侵、滞留、人员聚集、车辆进入、烟火和摄像头遮挡，但前提是同一画面能同时看清这些事件所需的特征。
普通算法不够用时，能做特殊行业识别吗？
可以先用现场图片或视频评估。特殊工装、设备状态、标识牌、行业动作或产品缺陷与通用类别差异较大时，可通过XINHUOAI完成素材整理、训练、评估和模型导出，再部署到AI摄像头本地。模型上线前还需确认算子适配、资源占用和实际点位效果。
AI摄像头是否有本地产品后台？
有。硬件产品自带网页登录后台，部署后在局域网内通过设备IP地址即可访问，完成设备配置、预览、算法参数、告警记录和运维设置。该后台是设备本机功能，不是必须连接外部服务器才能使用的云平台。
能否训练客户自己的识别目标？
支持。客户可自助上传现场素材到XINHUOAI算法训练平台，使用GPU训练服务训练新模型，再导出部署到AI摄像头或AI边缘盒。模型上线后在本地设备运行，不需要把视频送到外部平台实时识别，也无需连接外网完成日常识别。
