背景
根据2024年数据显示，我国二级以上医院护理相关不良事件频发，传统人工监控存在诸多短板。在此背景下，融合AI分析的视频监控系统应运而生。该系统通过AI技术对视频数据进行实时分析，能够快速识别患者跌倒、异常行为等医疗安全事件，及时发出预警，有效缩短响应时间。同时，系统还具备AI火焰识别功能，可精准监测火灾隐患，对消防通道堵塞、消防器材移位等安全隐患进行实时监测和预警，显著提升医院整体安防水平。
从“人防”到“智防”
传统“人防”的局限性
传统安防模式主要依赖人工监控和现场巡查，存在诸多局限性。人工监控容易因疲劳、疏忽导致响应延迟，尤其在夜间或复杂环境下，事件发现率较低。此外，人工监控难以实现对大量视频数据的有效分析，数据价值流失严重，无法为管理决策提供有力支持。
“智防”开启安防新模式
强大的智能分析能力对视频图像中的对象进行实时智能分析，精准识别患者的异常行为，如跌倒等，及时发出告警信号，帮助医护人员快速响应，减少不良事件的发生。
多场景安全保障具备明火检测、烟雾检测、通道堵塞等安全监测功能，全方位保障病区的消防安全和通道畅通，为医护人员和患者提供一个安全的就医环境。
高效数据处理集成视频解码、数据传输、存储和智能算法等多种技术，高效处理视频数据，确保监控系统的流畅运行。其灵活的部署方式和强大的环境适应性，使其能够轻松应对各种复杂的病区环境。
应用优势
构建全场景智能安防体系
多路并发处理，全域风险覆盖单设备支持8路1080P视频流实时分析，可同时运行人像抓拍比对（支持128个名单库、2万张人脸库容）与行为识别算法（如跌倒检测、区域入侵、睡岗离岗等），夜间识别准确率≥95%。
多场景算法融合覆盖医疗安全（跌倒检测、口罩识别）、消防安全（明火/烟雾感知）、生产安全（工服/反光服检测）三大维度，实现“一机多能”。例如，在养老院场景中，设备可同步监测老人跌倒（灵敏度98.3%）、护工离岗（识别率97.6%）、消防通道堵塞等安全风险。
数据闭环与灵活管理
全证据链留存支持H.265编码压缩，本地存储3万条告警记录（含图片及短视频）。
跨平台协同提供标准化API接口，告警信息可推送至系统平台提升跨部门协作效率。
结语：
当摄像头装上“会思考的大脑”，医院安全管理的模式正在发生本质改变——从“出了事再查监控”变成“风险来了提前知道”。未来的医院安防，将不仅是“发现问题”，更是“理解需求”。AI监控系统能读懂医护的忙碌——自动调度资源减轻工作压力；也能感知患者的脆弱——用更柔性的方式守护隐私与尊严。安全防护从“单点突破”升级为“全链协同”，让风险在萌芽时便被化解。
