边缘视觉AI实战：解码推理传输全面解耦
在安防AI的实际部署里，我们意识到：模型准确度往往不是短板，真正的决胜点在于工程实现。当场景从单路检测扩展到高密度人群监控、异常行为识别及火灾预警等复杂实时任务时，系统必须兼顾低延迟、高稳定性与动态切换。然而，传统方案往往止步于“能用”，上线后常遇卡顿、断流及资源泄漏等隐患。症结在于：视频采集、模型推理与前端传输高度捆绑，缺乏有效的调度策略与生命周期管理。RTSP流不稳定时，推理线程易卡死；切换流时旧资源未回收，致内存不断攀升；Web端连接无序，加剧了系统的不稳定性。为破解上述难题，我们开发了aiva_r
全天候智能预警!公司船舶安全管理实现AI值守
4月7日，公司“船舶视频AI分析系统”正式上线运行。该系统可实现24小时全天候主动识别船舶安全隐患并推送告警，将传统人工盯屏模式升级为系统主动预警，意味着公司拖轮安全管理迈入数智化新阶段。该系统以人工智能、物联网技术为核心，精准适配宁波舟山港船舶进出港密度大、拖轮作业24小时不间断的高强度运营特点，通过在拖轮部署轻量化“AI盒子”，实现对船舶作业全场景视频画面的实时智能解析。与传统视频监控依赖人工盯屏、事后回查、信息滞后的被动监管模式不同，该系统可实时主动识别隐患行为，一旦捕捉到风险线索，便立即向岸基管理