我们把一种叫做无感边界管控的系统，运用到了各类场所的安全管理中，让边界防护变得更智能。以前那种依赖大量人力巡查的方式，效率实在太低了，而且还容易出漏子；还有那种靠物理围栏的法子，虽然有用，但也没什么智能预警能力。这次我们给这套系统加了一些新技术，专门解决翻越行为的问题。 这个系统用了YOLO这个目标检测算法，能在复杂场景里很快把人识别出来，把动物、物品这些干扰都给排除掉。接着，它用OpenPose这种姿态估计算法，精准定位人体的关节点，画出一个人体姿态模型。然后，系统通过分析这些数据，结合预设好的翻越特征库，对现在发生的动作进行分级。比如稍微靠近边界探个头的动作算是低风险，明显在攀爬或者想跨过去的动作就是高风险。 对那些重点区域，系统会把监控的力度给加大。一旦检测到有高风险的翻越行为，马上就会触发多级预警机制，告诉安保人员具体的位置和动作类型，方便他们快速反应。这个系统背后有睿如自研的高精度图像识别技术支撑，它经过了大量真实场景数据的训练，准确率很高也很稳定，即使光照复杂或者有人挡住也不怕。这套高效的算法架构还能在那些算力不太高的设备上运行，实现真正的无感管控，给大家的安全提供保障。