传统安全管理靠人工巡检、人工看监控，效率低、反应慢、漏检多？今天给大家带来一套基于大模型的 AI 安防监测平台，已正式开源，可直接部署使用。

https://www.gitcc.com/embodiedyuan/embodied-yuan-platform

这套平台采用 Go 语言开发，是面向企业、园区、工地的安全管理 Web 系统，核心目标：实时识别隐患、智能预警、闭环管理、降低安全事故率。

1. 实时智能识别

结合边缘设备与 AI 视觉，全天候视频分析，自动识别：

• 未戴安全帽

• 工作抽烟

• 上班打电话

• 通道停放电动车

• 其他违规行为

识别后自动截图、录像存档，证据留存、随时可查。

2. 自动告警 + 流程分发

发现隐患自动分类告警，推送给对应负责人，形成 “发现→通知→处理→闭环” 的自动化流程，减少人为延误。

3. 隐患全生命周期管理

支持记录、跟踪、整改、复盘，可分配日常巡检任务，安全责任到人，台账清晰、可追溯。

4. 精细化权限管理

部门、角色、岗位分级授权，支持查看、编辑、审批等权限划分，保障数据安全、管理规范。

• Go+Gin：高并发、响应快，支持大规模视频流接入

• Ent ORM：类型安全、代码自动生成，开发效率高

• PostgreSQL：稳定可靠，支持复杂数据结构

• 边缘 + 云端：本地实时分析、云端集中管理，兼顾速度与可控

开源免费、私有化部署，数据不出企业，安全合规；

替代大量人工巡检，降低人力成本；

AI 自动识别、实时预警，把安全风险前置。

适合工厂、园区、工地、园区物业等场景快速落地。

四、盈利模式

基础功能开源免费，吸引用户；

企业私有化部署、定制开发与技术服务收费；

增值模块（高级 AI 分析、多设备接入）订阅；

行业解决方案与项目实施服务费。

这套开源 AI 安防监测系统基于大模型与边缘计算，实时识别未戴安全帽、抽烟、打电话等危险行为，自动告警、留证存档，支持隐患闭环管理与权限控制，私有化部署、数据安全，助力企业实现智能安防、降险增效。