让普通视频监控升级为可识别、可告警、可训练的AI系统
薪火科技面向加油站、工厂、电厂、化工厂、工地、园区、社区、仓储物流等场景，提供端侧摄像头、边缘计算盒子、AI NVR、视频分析服务器和XINHUOAI算法训练平台。日常识别、告警和抓拍在本地AI设备完成，模型部署后无需连接外网做实时识别；当客户需要扩展新算法时，可通过训练平台自助提交素材、训练模型并导出到本地设备。
以上为公司多年累计研发、知识产权、客户服务与项目交付综合口径；具体项目能力以当前产品参数、合同约定和现场验收结果为准。
四类产品，覆盖端侧识别、边缘分析、智能录像与模型训练
实时识别部署在AI摄像头、AI边缘计算盒子或AI NVR本地完成，不需要把视频送到外部平台做实时分析，模型部署后可在局域网或离线环境运行。XINHUOAI算法训练平台用于客户新增场景的自助模型训练与导出，训练完成后的模型再部署到本地AI硬件运行。
AI边缘计算盒子
利旧现有摄像头，接入RTSP、ONVIF、NVR通道流，在边缘侧完成多路视频智能分析。
- 2路、8路、16路、32路产品矩阵
- 安全生产、消防安防、车辆管理算法
- HTTP/MQTT对接与多网点集中管理
AI摄像头
8核CPU、3TOPS INT8 NPU、800万像素高清采集，适合分散点位和前端实时识别。
- 核心性能指标清晰可验收
- 摄像头本地推理，减少带宽压力
- 支持远程模型更新与算法扩展
AI NVR
面向录像、回放、检索和告警闭环，把传统录像机升级为具备智能搜索和主动预警能力的NVR。
- 人形/车辆误报过滤
- 周界入侵、越线和智能检索
- 本地AI分析，兼容旧摄像头
XINHUOAI 自助训练
客户需要扩展新目标或新行为时，可自助上传现场素材、提交训练任务、评估效果并导出模型到本地AI硬件运行。
- 上传图片/视频素材
- GPU训练服务和效果评估
- 按训练时长收费，持续迭代模型
薪火AI边缘计算盒子：存量监控智能化升级的主力产品
AI边缘计算盒子适合已经安装摄像头的客户。无需大规模更换前端设备，接入现有视频流即可在本地完成安全帽、反光衣、烟火、抽烟、打电话、区域入侵、离岗睡岗、车辆违停、消防通道占用等算法识别。
8路主推款为XH-A30-B1，支持8路1080P视频分析，8核CPU、6TOPS INT8 NPU、8GB内存、64GB存储，公开价7800元。中大型项目可选择16路国产AI算力版本或32路视频分析服务器。
- 接入RTSP、ONVIF、NVR通道流，保留原有摄像头资产。
- 本地完成识别、抓拍、告警和证据留存，减少视频上传带宽压力。
- 通过HTTP、MQTT等接口对接客户平台，支持持续模型升级。
AI视频分析真正难点在稳定落地，不只是硬件参数
很多客户在选型时会先比较品牌、算力和通道数，但项目能不能验收，最终取决于算法在真实现场的误报、漏报、配置灵活性和后续迭代速度。薪火长期聚焦垂直场景，把算法稳定性、现场参数调优和持续优化作为产品交付的核心；核心软件系统采用C++工程化开发，配合模型压缩、量化和推理链路优化，让本地设备运行更流畅。
垂直场景样本积累
安全帽、反光衣、烟火、车辆、抽烟打电话等看似常见，落到不同现场会受到光照、角度、遮挡、背景相似物和目标大小影响，需要行业样本持续打磨。
现场参数可细化
系统提供丰富的规则和阈值配置能力，可围绕区域、方向、目标尺寸、持续时间、告警间隔、抓拍留证和推送策略做现场化调优。
快速响应项目需求
面对客户新增目标、特殊工装、设备状态和现场误报漏报，团队链路短、响应快，可根据现场素材持续迭代模型和配置方案。
目标是可验收交付
不只演示“能识别”，更关注上线后的稳定运行、告警可复核、售后工作量可控，帮助客户减少反复试错和无法验收的风险。
AI摄像头常用垂直应用场景
AI摄像头把识别能力前置到分散点位，适合空间有限、布线复杂、要求本地即时判断的行业现场。
工厂作业合规
识别安全帽、反光衣、工装、抽烟、打电话、禁区闯入、离岗睡岗，适合车间、仓库、设备区和厂区出入口。
加油站与危化场所
识别烟雾、火焰、人员违规行为、车辆异常停留、静电释放牌和灭火器状态，提升高风险区域的主动监管能力。
仓储物流与园区门岗
识别叉车、货车、车牌、人员通行、通道占用、区域入侵和异常滞留，帮助仓库和园区减少人工巡检压力。
明厨亮灶与后厨监管
识别厨师帽、口罩、人员规范、烟火、鼠害和重点区域异常，适合食堂、后厨、连锁餐饮和监管平台接入。
消防通道与公共区域
识别消防通道占用、杂物堆积、烟火、人员跌倒、异常聚集和摄像头遮挡，适合社区、园区、商场和办公楼。
户外与无人值守点位
识别人员闯入、车辆进入、烟火、积水、设备状态和异常目标，适合水利、农业、油田、料场和边远站点。
算法能力按行业场景组织
算法能力按行业场景组织，覆盖人员安全、消防环境、车辆设备和行业定制识别。
人员穿戴与行为
安全帽、反光衣、口罩、工装、抽烟、打电话、跌倒、聚集、徘徊、滞留、离岗、睡岗。
消防与环境异常
烟雾、火焰、积水、杂物堆积、消防通道占用、摄像头遮挡、鼠害和重点物品缺失。
车辆与工程设备
车牌、车辆、叉车、挖掘机、油罐车、违停、非油罐车违停和车辆区域规则识别。
行业定制算法
通过XINHUOAI 算法训练平台扩展特殊物品、特殊动作、设备状态、仪表状态和行业标志识别。
真实案例素材展示交付能力
后台告警截图和现场识别效果展示系统在真实项目中的识别、告警、留证、检索和复核能力。
XINHUOAI 自助扩展客户新场景算法
很多行业的算法需求不是一次性固定的。客户从安全帽识别持续扩展到特殊设备、标识牌、工装动作或现场异常状态识别。XINHUOAI把算法训练变成可持续服务：客户自助整理素材、提交训练任务、评估效果、导出模型，并部署到AI摄像头和AI边缘盒本地运行。
XINHUOAI用于新模型训练和模型导出，不替代现场设备的实时识别。项目上线后，日常分析、抓拍和告警仍由本地AI设备完成，模型部署后无需连接外网做实时识别。
产品动态与行业案例
持续发布产品更新、项目交付、算法能力和行业场景内容，帮助客户从真实案例与技术文章中了解薪火AI视频分析方案。
行业方案资料
围绕客户真实搜索和采购问题，把AI视频分析按行业场景拆解为可落地方案。进入完整的AI视频行业方案中心
算法专题资料
将常用算法整理为专题页面，说明识别目标、部署产品、适用场景、规则配置和常见问题。查看全部算法专题
专业算法、行业方案与部署指南
按真实采购与工程问题组织内容，每页说明适用条件、能力边界、误报来源和测试验收方法。
AI视频算法专题
人员、车辆、烟火、通道、周界、视频质量与设备状态识别。
AI视频行业方案
工厂、化工、电力、工地、园区、仓储、加油站与社区场景。
选型与部署指南
现有监控利旧、AI设备架构、摄像头安装、试点和验收。
内容由薪火科技视频算法工程组编写、产品与交付团队复核。查看内容编写与审核方法