现状挑战
平安城市与智慧城市建设进行大力推动，企业、社区积极响应，持续投入视频监控安防建设。然而，大量老旧监控系统性能不足、功能落后，已构成安全隐患看不见”:设备老化导致监控存在盲区看不清”:画面模糊细节难辨看不透”:各点位数据孤立无法共享复用。无疑给城市街镇、社区、学校、交通等场景的智能化管理设置了重重障碍，在智慧化应用层面城市街镇、社区、学校、交通等场景困境凸显。系统碎片化导致资源“联不通”缺乏智能分析能力致使预警与干预缺失“用不好”基层管理人员高度依赖人工处置，压力巨大效率低下。老旧系统已成为城市智能化发展和基层治理的瓶颈，亟须升级以打通数据、赋能智能。
广东魅视科技股份有限公司总部位于广州市白云区启德路83号魅视科技大厦，业务盖全球范围。公司于深交所上市，入选专精特新小巨人企业名单，获得省级企业技术中心认定，公司先后通过认定，获得广东省智能分布式工程技术中心和广东省人工智能技术中心两项省级资质，形成双中心技术底座。
技术创新历程
从2018年至2025年，广东魅视科技股份有限公司在AI技术应用方面持续深化。2018-2020年开启指挥中心场景的AI新应用，推出AI坐席等；
2021年基于超高清和图像分析技术，推出AI体感、AI大数据平台等；
2022-2024年连续获得2024广州人工智能创新发展榜单-最具影响力企业；
2023年共同承担“云边融合储存”国家级青年科学家项目；
2024年利用海量数据和丰富的应用场景优势，推出融合生成式语言大模型、链接图像大模型、边缘计算等产品并成功大规模落地；
2025年 设计的路口边缘计算一体机，在白云智慧城管项目上得到了应用，该部门连续两年入选中国信息协会“数字创新成果与实践案例”公司建立了人工智能技术中心，配备智能产业中心与智能产业制造基地，实行研发与智造双轨并行模式。这一布局为技术成果的快速转化提供了保障。
智慧杆系统中心技术体系
边缘计算硬件平台
边缘计算节点是赋能普通摄像头智能化升级的中枢。传统AI摄像头更换成本高、布线复杂，云中心计算存在延迟大、带宽压力重的问题。该系统通过利用既有摄像头进行改造，实施周期从100天缩短至10天以上，插电联网即用，成本约为普通AI摄像头的20%
单台设备支持32路1080P视频流并发分析，算力范围覆盖10-200T支持50多种算法实现，摄像头可配置不同算法，配置灵活。系统实现从被动采集向主动预测转变：从记录响应已发生数据，升级为算法推趋势、主动干预，从事后对应到事前预防；边缘节点本地存储的历史数据用于训练感知模型，从低精度向高精度进化；边缘侧本地训练轻量化模型，再与云端全局模型融合，实现局部优化+全局升级
系统可对接各种已有和新建视频监控平台，支持RTSP、RTMP、GB/T28181、GA/T1400等主流协议，支持华为、海康、大华、宇视等主流视频监控设备对接，激发90%存量设备潜力，无需更换前端设备。单路视频支持加载5-8种算法同时分析，提升单点位监测密度。
AI电子哨兵系统
AI电子哨兵运用图像识别、雷达探测及智能算法，实时动态监测路口及周边大型车辆，1秒内触发右转预警并警示行人和非机动车。系统采用车辆行驶轨迹、速度变化、转向灯状态等多维度数据综合分析的多重检测手段，精细判断右转行为，有效避免误报。预警触发后立即定向播放大车右转意等语音警示，依环境噪音智能调节音量语速。
雷视摄像头融合图像识别、雷达探测与智能算法，在150米距离精细捕捉大车右转意图，1秒内触发预警。LED信息屏同步展示文字、图表等直观预警信息，醒目呈现危险提示，吸引交通参与者注意。
可视化运营管理平台
平台从可视化分析展示中心数据，以数据驱动智慧决策。内容盖设备运营状态统计、实时感知数据监测、LED屏画面展示、能耗分析、灯杆空间布局及状态呈现。系统提供功能性拓展应用，包括应急求助、智能感知、智慧照明、5G微基站、信息发布等多元功能，可按需灵活拓展。
多模态大模型增强引擎
公司开发的MLLM复杂场景推理功能，用户通过提示词指令即可快速创建新算法，自定义配置复判策略，灵活适配业务需求，降低开发成本并满足长尾业务需求。小模型智能算法告警容易被信息误导，经过多模态大模型（包括长上下文理解、多模态联动、场景理解、位置识别等多种模型）对小模型结果进行二次过滤，复杂场景监测准确率由65%提升至85%以上。中心功能包括语义搜图、图文回答、特征存储检索、复杂行为逻辑判定。
场景算法矩阵
系统提供上百种场景算法矩阵，智能模型深度赋能多个行业。
城市治理：算法盖绿地级防护设施损坏、燃气管道损坏、地铁出入口人流统计、施工扰民噪音检测、雨水井盖缺失、违法占道经营、非法侵占绿地检测、垃圾桶满溢、过街天桥非法聚集、乱丢乱吐检测、乱堆物料、未经批准设置广告牌、乱设架空管线、交通信号设施、违规拉横幅、露天焚烧或冒烟识别、道路遗撒、行道树倒压占路、交通车辆噪音、非机动车违停、违规占道施工、水体漂浮物等场景。
安全隐患：系统识别消防器材不齐全、无安全防护警示标志、消防通道堵塞、公安视频设备损坏、三非人员、电力设施故障监测、高空坠物隐患、燃放烟花爆竹等风险。环保水务领域涵盖违规排放行为识别、城市道路积水、施工噪音扰民、城市内涝检测、河道非法钓鱼、城市道路凹陷积水、河道垃圾污染、违规下水游泳、大型船只检测等场景。
教育安全：实现异常行为实时预警、陌生人闯入识别、学生考勤与轨迹追踪、校园欺凌语音检测、实验室危险行为监测、校园资产防损、学生上下学交通安全。
治安维稳：场景包括异常聚集与聚集监测、可疑物品遗留测、敏感区域入侵、客流疏导与拥挤挤压预警、人员特征与行为模式识别、突发事件现场态势感知。
运输管理、规土城建、市场监管：涵盖特种车辆识别、危险品运输全程监管、施工材料乱堆乱放、违建行为智能预警、市政设施损坏监测、市场环境卫生与秩序监测、餐饮油烟排放超标监测等多种应用场景。
实践案例
案例一：广州白云区智慧城管项目
项目背景与目标：广州白云区城管局在全区近400个重点路口、路段建造智慧灯杆，探索视频监控、智能感知、公共广播、智能照明等能力融合，打造白云区创新智慧应用底座。
技术方案与算法：通过智慧杆为城市提供眼耳口鼻功能，赋能大型车右拐、流动商贩管控以及公园人流量、非机动车闯入、践踏草坪、乱丢垃圾监控等城市管理场景。
应用成果：该项目连续两年获中国信息协会数字创新成果与实践案例系统实现了从被动响应到主动预警的转变，明显提升了城市治理效能。运维效率提升80%+、照明能耗降低30%+、管理效率提升90%+、业务效率提升55%+。
案例二：湖北某司高速违规管控
项目背景：针对高速公路场景基于边缘计算的违规管控系统，实时抓拍交通违法行为并联业务平台，以非现场执法推动管控智能化、流程化。
技术方案：系统通过边缘侧快速识别事件，视觉大模型对边侧结果二次复核研判，提升识别交通事故、隧道起火等重大风险准确率，云边协同发现风险预警直联至业务平台，快速启动相关风险应急预案。
项目成果：系统检测违法场景15种以上，漏拍率小于10%采集有效率大于75%算法准确率大于90%
案例三：中山西部外环高速智能监控
项目背景：高速公路管控不到位不及时，人工巡检难度高。助力高速公路管理智能化。
技术方案：实现视频接入、视频结构化、事件管理分析、告警事件上报等功能，助力高速公路管理智能化，明显提升交管业务效率。
项目成果：系统小目标识别率大于85%巡检效率提高十倍，违规行为检测10种以上，带宽占用降低率大于80%通过边缘计算节点本地处理视频数据，减少了数据全量上传云端的延迟，实现局部感知-全局联动从被动采集向主动预测转变。
技术价值与未来展望
智慧杆系统通过利旧提效理念，将存量监控设备改造成本降低至传统AI摄像头的20%实施周期缩短90%以上。系统实现多协议接入，兼容各类主流视频监控设备，解决了异构设备集成问题。算法灵活加载机制使单点位监测密度大幅提升，上百种场景算法矩阵满足多行业需求。多模态大模型的应用将复杂场景监测准确率从65%提升至85%以上，为城市治理提供了更加可靠的技术支撑。
广东魅视科技股份有限公司持续深化在AI边缘计算、视频智能分析、多模态大模型等技术领域的研发投入，通过技术创新驱动产品迭代。公司致力于构建感知-预警-联动-处置-闭环一体化智能管理系统，推动城市治理从经验驱动向数据驱动转变。未来，公司将继续拓展智慧杆系统在更多城市场景中的应用，深化与各地企业的合作，为智慧城市建设提供更加完善的技术解决方案。
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