近日，魅視科技助力福建某煙草局進行園區安全管理升級，引入AI邊緣計算技術，落地升級智能化安全管理預警系統，方案實現對重點區域人、車的精準抓拍，更將傳統監控管理依賴人工24小時盯屏的被動模式，轉變為"機器盯屏、人做研判"的人機協同——系統負責發現與提醒，安保人員負責判斷與處置，讓異常情況實現早發現、早預警。
客戶傳達個性化訴求：
廠區監控要能自主判斷和捕捉到目標，要實現移動化、多渠道的實時的準確的提醒！事件要能閉環！
PART 02針對福建省某煙草局“減少指揮中心專職盯屏人員”的管理痛點，魅視科技 AI 邊緣智能系統復用現有監控設備，搭載邊緣 AI 識別能力，對辦公樓、園區出入口等重點區域開展 7×24 小時自動感知。一旦識別到可疑人員、嫌疑車輛，系統自動觸發告警，同步輸出事件時間、發生位置、目標對象等核心要素并推送至管理人員移動端。整套系統完整實現“告警觸發?移動端復核?處置歸檔”全鏈路工單閉環，大幅降低指揮中心人工盯守壓力。
PART 03煙草園區出入口、辦公樓點位分散，人員車輛流動復雜，傳統安防人工盯屏模式矛盾突出。福建某煙草局最終選擇魅視科技 AI 邊緣計算系統，是基于業務痛點、成本、技術能力、使用體驗、落地運維五個維度綜合評估后的選擇。
原有安防依賴人員緊盯大屏，海量監控畫面容易漏報、遲報風險事件，很難持續保持高度注意力。項目核心目標就是減少專職盯屏人員，把人從重復看畫面的工作釋放出來，轉向風險處置。系統實現風險主動識別告警，不再靠人工在海量畫面里找異常，真正落地人機協同的安防模式。
若整體替換全部前端攝像頭，設備采購、施工調試成本高、改造周期長。魅視采用加裝 AI 邊緣計算節點的輕量化改造方案，兼容現有已部署攝像頭，在原有硬件基礎上賦予智能分析能力，避免已有視頻設備資源浪費，以較小投入完成智能化升級。
AI 分析在邊緣節點本地完成，視頻抓拍、識別研判不需要全部回傳云端，告警生成時延低，可疑人員、嫌疑車輛出現后可以快速輸出告警信息；同時視頻數據本地處理流轉，減少大量視頻流傳輸帶來的帶寬壓力，更適配煙草單位內部網絡安全管控要求。
傳統告警只能在指揮中心平臺查看，管理人員必須守在工位。系統支持短信、微信小程序多渠道告警推送，手機端可直接調閱告警前后錄像片段、抓拍圖片，現場完成復核、證據留存，不用返回指揮中心調取錄像，實現告警觸發?移動端復核?處置歸檔完整工單閉環，提升事件處置效率。
一套邊緣智能方案覆蓋辦公樓、園區出入口等多個重點安防區域，實現集中管理。架構靈活，后期可按需新增識別算法、擴展監控點位，不用推翻現有建設成果，具備良好的業務擴展性，匹配煙草單位未來安防迭代升級的需求。
綜合業務目標、成本投入、網絡安全、處置效率、可擴展性等多重因素，魅視 AI 邊緣計算方案，幫助客戶完成從 “人盯屏、被動等待報警” 到 “AI 主動感知、人機協同處置” 的安防數字化轉型。