智能视频 AI 识别系统产品系统

金矿井下环境复杂，传统人工盯屏效率低、响应慢。系统集成 AI 推理服务器与多种算法模型，
实现人员违规、设备异常的实时分析、预警与事后溯源

项目背景：金矿井下环境复杂，传统人工盯屏效率低、响应慢。系统集成 AI 推理服务器与多种算法模型，
实现人员违规、设备异常的实时分析、预警与事后溯源。
• 核心工作：基于 SSM 实现设备管理、告警规则配置、人员权限等模块，设计 RESTful API 支撑终端与大屏
交互；用 RabbitMQ 异步接收 AI 告警并按等级路由解耦，通过 WebSocket 实时推送，实现秒级感知。
• 存储与缓存：MySQL 存储设备档案与告警记录，针对告警数据量大设计按月分表及联合索引；Redis 缓存
设备状态与最近告警，用 Sorted Set 统计告警频率支撑「违规 TOP5 区域」展示。

基于 SSM 实现设备管理、告警规则配置、人员权限等模块，设计 RESTful API 支撑终端与大屏
交互；用 RabbitMQ 异步接收 AI 告警并按等级路由解耦，通过 WebSocket 实时推送，实现秒级感知。