安全着装管理 正向激励，负 向扣分 实名制管理 安全教育 防疫监测 人脸识别考勤系统 AI 无感通行考勤 线性工程移动考勤 GPS 定位 蓝牙定位 人员测温 口罩检测 人员定位 安全之星 人脸识别考勤 考勤数据可对接云筑、 政府平台、 甲方平台 实时显示进出人员身份信息 ， 宿舍信息 ， 出勤时间等信息， 出勤时间等信息， 系统后台自动统计在场工人的人数、 工种、 班组等信息 ， 为项 目劳动力 调配提供依据。 l 分析功能 实时分析在场人数、工种、班组 l 统计功能 数据同步上传、更新、统计 人脸识别进出 工人进出管控 ● 人员考勤数据同步对接住建实名制平台、公司平台 , 为工人工资发放提供数据 支持 l 管理功能 分区管理、考勤记录、工资发放 l 门禁功能 实现进出人员实名制管控 人工复核 语音报警 正常 异常 无感测温 无感考勤 方案设计 u 智能考勤 + 测温通道 + 口罩佩戴识别 ，无接触式温度监测筛 查 l 无感考勤 + 测温 + 口罩识别”考勤防疫二合一 ， 实现无人值守 ，快速考勤 ，无接触测温 ，简化防疫登 记 AI 智能识别 ，无感考勤 + 测温双管齐下 C C AI 防疫 + 无感考勤—人员管 理 人脸无感考勤 + 体 温检测 核心优势

园区经营痛点：多头管理，园区与业务分离，安全管理难，运营效率低 设备 租赁 安防 IT 4 . 视 频 监 控 ● ● 条码技术 ● RFID . GPS/ 北斗定位 ● 视频识别 . 高精度定位 ● 视频分析 园区信息化应用趋势：以视频技术为核心，以物联网为基础 通过人工智能的多场景应用实现园区智能化运营 可视化 自动化 无人化 . 立 体 仓 . AG V 1 1 应用场景 4 ：出入口管理 人员进出管理 -- 人证视频识别保障进出秩序 利用人脸识别技术，对已备案人员刷卡或刷脸进入，人数自动统计，可实现陌生人入侵告警；对于来访人员，进行访客登 记 后，可准确识别身份证证件中的信息，并抓拍来访人员头像进行人脸实时比对，实现来访人员数字化登记、安全化管理。 人脸识别 证件识别 识别率 ≥ 99% 容错 率≤ 1% 响应 时间≤ 1S 门 禁 权限变更 访客入场 来访人员 人证比对 访客登记 16 应用场景 5 ：出入口管理 车辆进出管理 -- 车牌识别 + 底盘扫描确保车货安全 利用视频识别技术对车辆车牌进行识别，识别是否为无牌车辆、有牌非授权车辆、无法识别车牌车辆，可统计车流量； 可将 进出车辆底盘实景并同步到平台进行监控，

进 行了探索，引起了广泛关注。 产业应用方面，基础技术赋能应用将不断泛化。以计算 机视觉、智能语音语义及知识图谱为代表的技术正在与不同 垂直行业深入融合，呈现泛化的应用发展态势。人脸识别、 语音识别等技术已经广泛应用于交通、金融、安防、教育等 领域。当前，人工智能赋能融合仍主要停留在基于语音和图 像的单维度感知层面，未来多维度综合感知和认知赋能将成 为主要趋势，能够应用的场景进一步增多。人工智能作为一 近年来，地铁安检效率已经成为乘客服务获得感的重要 影响因素。利用视觉识别技术进行筛查是当前地铁安检的主 要手段。一方面，针对乘客携带的物品进行监测，通过对违 禁物品图像的学习训练，可实现危险违禁物品自动识别与检 测。随着相关图像数据库的不断丰富，识别精度可进一步提 高。另一方面，随着人脸识别等技术的成熟，根据乘客身份 识别进行快速安检也成为当前的热点。  危险物品检测 基于多视角成像技术的物件设备是物品检测的主要方 波电磁场，从而对人体进行成像；被动成像设备通过检测目 标自身的毫米波辐射实现成像，无主动辐射。使用5G技术后， 可实时回传高清扫描照片，利用高性能服务器进行智能识别， 完成对危险违禁品的“智能识别、实时报警”，最终达到“不停 留”快速安检的目标。  基于人脸的身份认证 随着人脸识别技术准确率的进一步提高，开始在地铁安 检中发挥作用。北京阜成门针对“通勤乘客”进行认证，在其 携带非大件行李时可以无需排队快速安检，保证上下班高峰

在技术实现上，智能交通系统通过大量传感器、摄像头和数据 融合技术，采集交通实时数据，并通过云计算和人工智能分析模式 实现交通信息实时共享与反馈。例如，在某些大型城市中，交通管 理中心已经开始部署基于 AI 的系统，以自动识别交通违章和事 故，及时处理并通知相关部门。 然而，尽管在人工智能与交通领域的结合上已有一定的进展， 实际部署和广泛应用仍面临一些挑战，如数据隐私与安全、技术标 准化、以及公众接受度等问题。各国政府和相关企业正在积极探索 析技术，可实现对实时交通流量的精确计算，并对交通状况进行智 能评估。 其次，这些监测设备应与云端服务器进行无缝连接，利用大数 据分析和机器学习算法处理收集到的数据。通过对历史数据和实时 数据的对比分析，系统能够识别出不同时间段和天气条件下的流量 趋势，从而为交通信号的动态调整提供数据支撑。 在实施过程中，我们建议采用模块化、可扩展的监测系统结 构，以便根据未来可能的交通需求变化进行扩展。为了确保系统的 频监控、传感器 和数据采集终端。 3. 数据传输：建立稳定的通信网络，以确保监测数据能够及时传 输至中央处理系统。 4. 数据处理：应用智能算法对流量数据进行实时处理，生成流量 状态报告，识别拥堵高发区及时间段。 5. 信号灯调整：基于实时交通流量数据，动态调整红绿灯时间， 提高通行效率，减少不必要的停车等候时间。 6. 用户反馈：通过手机 APP 等方式向市民推送交通状态信息，

.....................5 2.4.OCR 识别技术 .......................................................................................................................5 2.5. 人脸识别搜索 ............................. 、Node.js 、Element-UI 等前沿技术。 应用人工智能 (Artificial Intelligence) 技术，包括： OCR 识别、人脸 识 别、人脸搜索等。能够做到定期进行算法更新。 3 智 慧 档 案 馆 平 台 建 设 方 案 2.1.电子档案元数据提取 在采集电子档案过程中，系统将电子档案和元数据一起采集到档案管理系统 0CR 识别技术 基于目前电子档案格式大多数是以图片或者单层 PDF 的格式生成的事实， 本 系统中的综合档案管理系统、电子文件管理系统等业务系统均需支持 OCR 识 别功 能，要求系统自带 OCR 识别引擎，禁止第三方插件。能对各类格式的文档 自动进 行 OCR 识别。OCR 识别准确率要求超出目前市场平均水准，同时 OCR 识别后支持 在线查看 OCR 识别内容，支持对识别有误的数据进行编辑和修改。

........................................................................................82 6.1 数据源识别..........................................................................................84 6.1.1 ........................................................................................118 9.1 风险识别与评估................................................................................120 9.2 风险应对策略. 数据加密：确保数据在存储和传输过程中的安全性，防止未授 权的访问。  权限管理：应用基于角色的访问控制机制，确保只授权合适的 用户访问特定数据。  安全审计：定期进行系统安全检查与数据审计，识别和响应潜 在的安全威胁。  法规遵循：确保所有的数据处理遵循当地及国家的法律法规， 特别是与个人数据保护相关的法律。 通过全面的需求分析，省级可信数据空间的设计方案将能够在 功能性、安全

高清闯红灯电子警察系统利用先进的光电、计算机、图像处理、模式 识别、远程数据访问等技术。利用每一辆车对应唯一的车牌号的条件，对监 控路面过往的每一辆机动车的车辆和车号牌图像进行连续全天候实时记录。 高清电子警察系统由外场子系统和指挥中心两部分组成，涵盖以下功能： 1. 闯红灯抓拍 2. 实线变道 3. 压双黄线 4. 车牌自动识别 交通电子警察系统解决方案 图片防算改 视频录像 车 15 如 下 ： 1. 目标图像捕捉：对经过卡口的所有目标的图像进行捕捉。 2. 汽车号牌识别：从捕获的目标图像中识别出车辆的车牌号码。 3. 断面车流量：对断面车流量进行统计 4. 断面车 5. 时 间 6 . 套牌车 全景录像 交通卡口系统解决方案 红 色 碧识频 专识别 描 联盖询 辆分析 检测 道路信息采集系统——卡口系统 Toll Collection System, 简 称 ETC 系统 ) 利用车辆自动识别 (Automatic Vehicle Identification 简 称 AVI) 技术完 成车辆与收费站之间的无线数据通讯，进行车辆自动识别和有关收费数据的交换， 通过 计算机网路进行收费数据的处理，实现不停车自动收费的全电子收费系统。 □ 最大优

塔吊、高支模 / 深基坑监控，工地环境监控，喷淋 系 统 . 炮雾机管理等 劳务管理 基于人脸识别构建刷脸通行方案，满足劳务实 名需求，支持戴口罩人脸识别、测温、健康码 教育培训 加强劳务人员安全教育及岗位技能培训，保障 施工规范以及现场人员安全 工地资产管理 算法智能识别，快速统计钢筋、钢管、盘扣、 木方等物料，简化盘点流程，降低用工成本 工地安全监控 电子围栏、烟火检测、安全帽检测、陌生人识 ■ 实名信息录入视频 AI 系统，实名制人脸识别 ■ 与本地公安人口信息系统对接进行人证合一验证 ■ 车牌识别道闸 ■ 支持 ETC 识别通行 ■ 支持收费管理 ■ 支持微信、支付宝、银联、 ETC 支 付 ■ 支持保安遥控放行 ■ 支持常开通行 ■ 支持语音友好提示 ■ 支持港澳车牌、多种国际车牌 ■ 支持无车牌通行 ■ 支持指纹识别通行 ■ 支持 IC 卡刷卡通行 ■ 支持保安遥控放行 ■ 支持安全帽检测 ■ 支持健康码检测 ■ 支持工作服检测 劳务管理 人车通行管理 t 8 进明所： 温降： 树 ； i 初 ; 栏 4 4 廿 a:a ■ 人脸识别道 闸 近件 加 劳务管理 考勤管理 ■ 通过门禁刷卡记录，实现人员考勤，准确掌握人员的出勤情况。 ■ 对当天当月进出施工现场人员进行统计。 ■ 劳务人员安全预警：对下

现场总线协议、TCP/IP 以太 网协议及市场上现有的部分私有协议； 无线通信方式 4G(支持脱机短信报警功 能),WIFI,LORA; 日志存储内置数据存储，存储≥100 条记录； 设备地址采用软地址，易于管理识别； 防盗功能支持一键设防； 状态指示正常状态指示灯、故障指示灯和报警指示灯； 本地显示屏标配 10 寸电阻触摸屏，同时支持扩展 5V UART 屏 ； 工作环境温度-10~50℃; 工作环境湿度≤95%RH 动， 其他门禁与消防联动) 1 人脸识别一体 机 7 英寸，液晶触摸显示屏，屏幕比例 9:16,屏幕分辨 率 600*1024; 采用 200 万宽动态双目摄像头，面部识别距离 0.3~2 米， 支持照片视频防假，支持远程视频预览； 支持二维码识别，平台或 ISC 平台访客二维码； 采用星光级图像传感器，无需白光补光灯，在暗光或无光 环境下人脸识别效果不受影响； 设备采用深度学习算法，支持 2s/人； 内置读卡模块，采用屏下刷卡设计，支持识别 Mifare 卡 (IC 卡)、CPU 卡、二三代身份的证序列号； 设备支持多种方式：刷卡、指纹、人脸、密码、刷卡+密 码、 刷卡+指纹、刷卡+人脸、刷卡+指纹+密码、刷卡+指纹 +人 脸、刷卡或指纹、指纹+密码、指纹+人脸、指纹+人脸 +密 码、指纹或人脸、人脸+密码(含指纹方式时，需增加指 纹 识别模块); 设备支持普通卡/巡更卡/胁迫卡/超级卡(卡/指纹)

..97 十、风险管理............................................................................99 10.1 风险识别与评估..........................................................99 10.2 应对措施......................... 地址等信息按照统一的规则进行格式化处理，确保数 据的一致性。 对于非结构化文本数据，如政策文件、执法记录、 病历资料等，利用自然语言处理（NLP）技术进行解 析和处理。通过文本分类、实体识别、关系抽取等技 术，从非结构化文本中提取关键信息，生成标准化的 数据格式。例如，从执法记录中提取执法时间、执法 地点、执法人员、违法事实等信息，形成结构化的执 法数据，便于后续的分析和应用。 数据的类型和重要性，采用不同的处理方式，如数值 型数据可以采用均值、中位数填充，类别型数据可以 采用众数填充，对于关键数据的缺失，及时反馈给数 据提供部门进行补充。 对于重复数据，通过设置重复识别规则，如基于 唯一标识符（如身份证号、企业代码）进行识别，发 现重复数据后进行合并或删除，确保数据的唯一性。 格式标准化是数据清洗的重要环节，针对不同类 型的数据制定统一的格式标准，如日期格式统一为 “YYYY-MM-DD”，电话号码统一为