傳統(tǒng)的社區(qū)園區(qū)安防管理，都是部署監(jiān)控?cái)z像頭和安裝門禁作為安防解決方案，但無(wú)論是事后回溯翻查、核驗(yàn)和預(yù)警干預(yù)，都需要人工來(lái)完成，效率低下的同時(shí)也耗費(fèi)人力成本。

舉個(gè)例子，有電動(dòng)車違規(guī)進(jìn)入社區(qū)樓房的電梯、社區(qū)某個(gè)角落有老人跌倒，有非社區(qū)的可疑人物深夜進(jìn)入社區(qū)、小區(qū)車位已滿等情況，除非有保安人員24小時(shí)值守監(jiān)控，不然無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全隱患并立即采取行動(dòng)。因此，AI邊緣計(jì)算服務(wù)器、AI邊緣計(jì)算盒子、AI邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)等AI硬件開(kāi)始應(yīng)用到社區(qū)安防場(chǎng)景中。AI邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)的優(yōu)勢(shì)在于能對(duì)畫(huà)面進(jìn)行AI智能分析，并實(shí)時(shí)識(shí)別畫(huà)面中的異常行為。通過(guò)實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)響應(yīng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理異常情況，如非法入侵、車輛違停、人員異常行為等。

除了實(shí)時(shí)性與低延遲的優(yōu)勢(shì)，AI邊緣計(jì)算服務(wù)器、AI邊緣計(jì)算盒子、AI邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)等AI硬件還能通過(guò)在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)，減少了對(duì)云端的依賴，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化與隱私保護(hù)。例如，AI邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)可以對(duì)居民的面部識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行本地化處理，確保數(shù)據(jù)不被上傳至云端，從而保護(hù)用戶隱私。

以國(guó)內(nèi)資深安防硬件廠家——廣東天波的AI邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)為例，可適配云天勵(lì)飛AI算法，在社區(qū)園區(qū)管理中實(shí)現(xiàn)以下智能安防功能：

• 非機(jī)動(dòng)車亂停放：識(shí)別在未經(jīng)許可、未合法設(shè)置停車泊位的地點(diǎn)停放自行車、手推車、木板車、電動(dòng)車、三輪車等非機(jī)動(dòng)車的行為。
• 機(jī)動(dòng)車亂停放：識(shí)別車輛在人行道或綠地上停放的行為，維護(hù)城區(qū)停車秩序。
• 電動(dòng)車入電梯：識(shí)別電動(dòng)車進(jìn)入電梯的行為。
• 人員闖入：識(shí)別人體闖入禁止區(qū)域的行為。
• 人群聚集：識(shí)別指定區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)超過(guò)閾值的人體數(shù)量的行為。
• 人員逗留：識(shí)別人體在指定區(qū)域停留超過(guò)時(shí)間的行為。
• 人臉屬性：識(shí)別性別，年齡，戴眼鏡，戴口罩，戴帽子
• 人體抓拍：檢測(cè)到人體情況
• 人員跌倒：檢測(cè)場(chǎng)景中是否存在人員摔倒、平躺在地上的情況

AI邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)算力達(dá)到2.0Tops，能支持人臉識(shí)別、車牌號(hào)識(shí)別、車輛抓拍、人體屬性等算法，可結(jié)合場(chǎng)景按需配置算法能力。配置雙網(wǎng)口設(shè)計(jì)，支持原有局域網(wǎng)、公網(wǎng)同步接入，能同時(shí)處理4路1080P@30fps H.264/H.265 RTSP視頻流。采用完全嵌入式結(jié)構(gòu)，高度集成，小巧輕便，支持桌面放置或掛墻安裝，安裝維護(hù)都方便，更支持二次開(kāi)發(fā)。

AI邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)等AI硬件憑借其本地化智能、低延遲響應(yīng)和輕量化部署的特性，成為破解社區(qū)治理痛點(diǎn)的核心利器。AI邊緣計(jì)算服務(wù)器、AI邊緣計(jì)算盒子、AI邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)等AI硬件正在成為新型智慧社區(qū)建設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)配置，其價(jià)值已從單純的技術(shù)工具升維為城市治理現(xiàn)代化的數(shù)字基座。