近日，魅视科技助力福建某烟草局进行园区安全管理升级，引入AI边缘计算技术，落地升级智能化安全管理预警系统，方案实现对重点区域人、车的精准抓拍，更将传统监控管理依赖人工24小时盯屏的被动模式，转变为"机器盯屏、人做研判"的人机协同——系统负责发现与提醒，安保人员负责判断与处置，让异常情况实现早发现、早预警。
客户传达个性化诉求：
厂区监控要能自主判断和捕捉到目标，要实现移动化、多渠道的实时的准确的提醒！事件要能闭环！
PART 02针对福建省某烟草局“减少指挥中心专职盯屏人员”的管理痛点，魅视科技 AI 边缘智能系统复用现有监控设备，搭载边缘 AI 识别能力，对办公楼、园区出入口等重点区域开展 7×24 小时自动感知。一旦识别到可疑人员、嫌疑车辆，系统自动触发告警，同步输出事件时间、发生位置、目标对象等核心要素并推送至管理人员移动端。整套系统完整实现“告警触发‑移动端复核‑处置归档”全链路工单闭环，大幅降低指挥中心人工盯守压力。
PART 03烟草园区出入口、办公楼点位分散，人员车辆流动复杂，传统安防人工盯屏模式矛盾突出。福建某烟草局最终选择魅视科技 AI 边缘计算系统，是基于业务痛点、成本、技术能力、使用体验、落地运维五个维度综合评估后的选择。
原有安防依赖人员紧盯大屏，海量监控画面容易漏报、迟报风险事件，很难持续保持高度注意力。项目核心目标就是减少专职盯屏人员，把人从重复看画面的工作释放出来，转向风险处置。系统实现风险主动识别告警，不再靠人工在海量画面里找异常，真正落地人机协同的安防模式。
若整体替换全部前端摄像头，设备采购、施工调试成本高、改造周期长。魅视采用加装 AI 边缘计算节点的轻量化改造方案，兼容现有已部署摄像头，在原有硬件基础上赋予智能分析能力，避免已有视频设备资源浪费，以较小投入完成智能化升级。
AI 分析在边缘节点本地完成，视频抓拍、识别研判不需要全部回传云端，告警生成时延低，可疑人员、嫌疑车辆出现后可以快速输出告警信息；同时视频数据本地处理流转，减少大量视频流传输带来的带宽压力，更适配烟草单位内部网络安全管控要求。
传统告警只能在指挥中心平台查看，管理人员必须守在工位。系统支持短信、微信小程序多渠道告警推送，手机端可直接调阅告警前后录像片段、抓拍图片，现场完成复核、证据留存，不用返回指挥中心调取录像，实现告警触发‑移动端复核‑处置归档完整工单闭环，提升事件处置效率。
一套边缘智能方案覆盖办公楼、园区出入口等多个重点安防区域，实现集中管理。架构灵活，后期可按需新增识别算法、扩展监控点位，不用推翻现有建设成果，具备良好的业务扩展性，匹配烟草单位未来安防迭代升级的需求。
综合业务目标、成本投入、网络安全、处置效率、可扩展性等多重因素，魅视 AI 边缘计算方案，帮助客户完成从 “人盯屏、被动等待报警” 到 “AI 主动感知、人机协同处置” 的安防数字化转型。