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LHS-N3視覺監控

? LHS-N3 視覺監控一體機（簡稱 N3），是一款面向安全生產領域、針對行為與環境監測場景打造的軟硬一體生態產品，支持開箱即用。

? 產品采用國產 AI 芯片，內置多款行業專用算法，覆蓋人員、行為、穿戴、環境等多類行業監測場景。

? 設備可部署在與監控系統相同的網絡中，通過獲取實時視頻流開展智能分析，并自動上報分析結果。

超高性能

? 8路高清視頻智能分析，支持混合精度運算

? 全高清8路硬解+8路硬編

靈活部署

? 豐富的外設接口，被動散熱

? 支持無線回傳，邊緣本地存儲

云邊協同

? Docker容器化，Kubernetes擴展管理

? 云端模型更新與設備升級，可管可維

▊規格技術表

產品型號	LHS-N3
主控制處理品	6核ARM CA53@1.6GHz
內存	標準4GB，最大支持16GB
EMMC	32GB，最大支持128GB
算力	8路高清視頻智能分析，支持混合精度運算
視頻解碼	H.264&H.265:1080P@240fps 8192*8192/8K/4K/1080P /720P/D1/CIF
視頻編碼	H.264&H.265:1080P@240fps 8K/4K/1080P/720P/D1/CIF
圖片編解碼	PEG:1080P@240fps，最大支持32768*32768
接口	ETH10/100/1000Mbps自適應2 USB3.02/HDMI2.0/Audio(in\|out)/CAN/RS-232
選配接口	LTE/5G/Wi-Fi/BT
散熱方式	被動散熱
典型功耗	12.5W
工作溫度	-20℃~+60℃
結構尺寸	219.8mm * 200mm*46.8mm
防護等級	IP41
電源接口	AC 220V/DC 12V

▊產品看板分析功能配置

▊算法技術內核與全場景感知能力解析

算法定義

算法名稱

一、消防安全與風險防控類

明煙明火檢測

二、交通與車輛管控類

車輛禁停V2、區域車輛禁停、車牌識別、越線檢測

三、人員行為與安全管理類

人數監控、離崗檢測、睡崗檢測、區域入侵、人員徘徊、客流計數、打架檢測、倒地檢測、攀爬檢測、翻越圍欄

四、合規與防護檢測類

安全帽檢測、反光衣檢測、口罩檢測、未穿長袖檢測、工服檢測

五、輔助管控與異常識別類

通道占用、抽煙打電話檢測

傳統PPE 檢測依賴人工巡檢與簡單圖像閾值判斷，存在漏檢率高、適應性差等缺陷。我們通過YOLOv11 多目標檢測模型與RTMPose 關鍵點檢測算法的融合架構，實現毫米級精度的防護裝備識別。

▊作業區域安全監管核心應用場景

	核心目標對作業區域內的人員行為進行監管，核心目的是從源頭防范因人為因素引發的各類安全事故。風險根源人員安全意識淡薄、注意力不集中、玩忽職守等行為，是引發現場安全事故的主要誘因。具體危害這類行為可能導致的具體危害包括：吸煙可能引發火災、違規使用手機易導致車禍、未正確著裝則可能造成劃傷、燙傷，甚至面臨高空墜物等傷害。
3.1 環境要求
? 光強：建議在70lux~900lux 之間。 ? 光照條件：均勻，無逆光，需根據光照強度增加遮光罩，或進行補光燈補光；此外，需要避免油煙、水霧等造成的畫面可見度不高時的成像情況。室外安裝時，需考慮全天24 小時，太陽光、燈光、車燈照射角度，避免出現強光源直射或反射攝像機的情況。
3.2 目標要求
人體、車輛等目標要處于攝像機可見區域，不能被機器設備遮擋。設備遮擋目標，會導致目標不能檢出。將相機畫面調整在待檢測區域的正前方，正對檢測區域。
3.3 算法說明
AI 算法使用場景說明
3.4 安裝高度、角度及距離
最佳監控畫面角度為水平向下15°~30°，實際現場一般也不好精確測量角度，可通過安裝高度和距離控制角度，建議縱向抓拍距離不要過小，控制監控相機距離檢測區域高度3m 左右。縱向距離如果過小，會導致目標大概率只能拍攝到部分區域。建議水平距離5~12m，橫向距離如果過大，會導致目標成像太小。不合理的安裝會影響最終檢測效果。

▊攝像機選型建議

相機：	點位固定，無抖動；
編碼格式：	支持H.264/H.265；
FPS：	30FPS/25FPS；
分辨率：	720P，960P，1080P，2K；
相機功能：	支持寬動態，RTSP 流；
推薦相機品牌：	可以rtsp 取流的網絡攝像機；
槍機和球機均支持	推薦平角200W 像素槍機，推薦全彩相機，可提高夜間的識別準確性。
組網方式：	推薦使用網線，與智能分析盒接入同一路由或交換機。

▊核心目標

通過深度學習+ 計算機視覺的技術核心，并遵循“采集- 凈化- 提特征- 判狀態- 輸結果” 的閉環流程邏輯；

從而達到低時延、抗干擾、定制化、離線可用的工業適配流程，最終通過自動化識別替代人工巡檢，實現PPE 佩戴合規性的7x24 小時不間斷監測，降低安全風險。

▊網絡拓撲圖

局域網	內網

▊視頻演示

[未穿反光衣比較.mp4]	[安全繩.mp4]	[安全帽佩戴.mp4]	[火焰.mp4]	[煙霧.mp4]

▊案例分享

	某企業利用N3 的區域入侵算法監控巷道內的人員闖入行為，該巷道不允許任何人員進入，一旦發現人員進入，立刻觸發報警并截取當前告警圖片與10 秒視頻，實現AI 不間斷監控，事件可追溯		某實驗室利用N3 倒地算法監控實驗室內人員異常倒地行為，該房間通常是一個人作業，當有人產生身體不適或地滑摔倒時，可以第一時間檢測到并發出報警，遠程監控人員可以通過可視化平臺的語音播報和告警彈窗及時發現告警行為，同時搭配聲光報警器可以覆蓋整個廠區，從而緊急救援，避免錯過最佳救援時機某
	某大型國企，多個廠區安裝立宏的N3 人數統計算法+AIBOX 人臉認證授權，實現防尾隨功能，當N3 預警眼識別的人數＞AIBOX 刷臉進入的人數時，即刻鎖定AIBOX 無法正常完成作業啟動設備，需班長進行分層消警才能復位啟動設備，在規范管理進出人員的同時也時刻監控非授權人員進入設備區域的異常行為，大大提高設備區域安全性		某工廠車間利用自己利舊的攝像頭，增加立宏的N3 視覺監控盒，增加明煙明火檢測算法，在員工違規在廠區內焚燒垃圾的時候，立馬抓拍到并發出聲光報警，及時扼殺可能產生的火災隱患