8568;1;879;28;21;;9;80;	2298;ਧ9;220;01;7;É9;6;報578;	2299;01;2;0;01;1;2;067;A292;਩2;6072;;甝;產9;2;7;ă02;;為৿2;205;圉;2;78;29;2;7;ଭ9;9;01;8;ą79;;01;1;2;61;7;01;2;0;71;25;5209;;1;2;9;;擎A292;Þ78;066;૝5;理01;2;0;਽2;;1;029;;270;6689;;Þ9;9;;2;987;6070;Ñ02;;Ñ02;069;ă52;Ć9;0;ą77;01;2;0;ă1;6;0051;;962;0;21;0;	2290;

Ý9;2;6889;	9968;2;1;9;5262;;ਧ9;9;572;;01;2;0;1;2;9;;891;6;	9979;A292;508;891;6;Þ95;2027;2027;探201;2;;9;9;85;ৡ6;9;09;਩2;1;287;Þ78;066;9;62;9;理01;2;0;ġ2;5;21;0;2;709;;59;2;A292;9;2;7;૛2;;6890;692;2;數1;81;;270;	2289;਽2;;1;029;;270;ă61;;殳;0772;5299;Þ78;066;૝5;理8627;8988;A292;提1;9;9;Þ78;066;9;62;9;理效1;029;;	2290;Ý9;2;Đ92;2972;晭;	9979;A292;9;1;09;極899;9;;৅1;;圉;2;78;ă1;6;0051;;A292;É89;;ă76;220;862;2;5;7002;5;9;2;79;;229;;分067;1;1;5;9;61;9;9;2;7;架槉;1;287;ࣱ0;ė69;907;夥;ė69;Þ9;9;;1;029;;9;2;7;A292;71;25;099;7;৿2;出5206;1;995;Þ78;066;૝5;理	2289;਩2;1;029;;ę02;;充儲	2289;É02;9;1;52;;29;2;7;ଭ9;2;50;872;8;907;停6552;;9;62;9;理ࢭ5;夥;891;6;Þ95;01;2;0;਽2;;1;029;;270;產697;961;6;Ê9;8;A292;Ñ97;220;861;;0691;;5;決9;572;;5;࣓9;2;892;229;;ࠢ0;8289;;環5299;決ਪ9;;案A292;為਩2;6072;;甝;產9;2;7;注ࠡ7;Þ78;066;૝5;理01;2;0;9;9;85;ৡ6;205;1;029;;	2290;

產697;	9968;A1;06;A1;;567;9;69;;ă61;;

基ਪ2;;61;1;5;側02;1;5;৿9;;1;287;862;2;7002;9;2;79;;1;1;2;59;6;架槉;A292;526;珼;2;夥;9006;28;99;92;899;7;Þ78;066;Ñ07;߭2;;毫9;9;86;2026;861;;0691;;A292;1;258;205;甝;ă02;;2;1;89;2622;流9;22;1;;並51;20;01;1;2;299;;撫;	2289;夥;61;9;;578;5686;	2290;槉;1;9;2;;數1;81;;270;檒;案A292;526;珼;Ñ07;߭2;;ࠢ0;608;ą99;9;62;9;理A292;ă79;;6896;220;਽2;;1;029;;861;;0691;;1;;決9;572;;ߙ1;;ė66;229;;01;2;0;Þ78;066;૝5;理਽2;;1;029;;961;6;A292;526;珼;29;56;59;2;9;62;9;理效率提1;9;9;2;;8;7;Ñ97;	9978;	2290;

9;

Þ78;162;9;執法

5672;別Ó2;2;;692;7;212;7;營、流動攤0670;1561;962;0;01;1;2;事仴;A292;甝;戎;220;୕1;片1;;法條1;;決1572;;221;01;2;0;執法01;7;࢏2;;A292;5299;決220;亸;01;7;91;0;、Ô62;5657;8627;221;01;2;0;執法0171;0670;。

2

Þ78;066;162;9;理

5299;決了51;71;;ਪ5;故8556;01;1;2;珼;ę99;2;60;、環境ࢅ9;8988;8911;৅1;;91;0;1561;0171;0670;A292;526;珼;61;1;5;燈故8556;、Þ01;;Ý1;2;;࣋2;;放、井1;995;É01;1227;1561;01;2;0;02;1;5;渪;A292;甝;戎;2171;;9178;01;7;࢏2;;A292;1;258;動派01;1;2;2;1;89;理。

1;

਽2;;91;5;ߛ2;6890;

5672;別6552;;661;5;692;9;法、ߛ2;6890;撿;堵、ߛ2;6890;事故1561;多9006;事仴;A292;526;珼;動907;ߛ2;6890;01;2;0;優化162;9;理A292;提Ó19;692;7;61;1;5;6890;2;892;效率。

2;

਽4;঻5;41;1;;8450;

041;5;測人員2858;8598;、火災煙8695;、Ó61;8570;品泄ଙ1;1561;41;1;;全8577;ধ9;A292;槉;ñ14;61;28;7096;8272;41;89;2622;8928;案ॵ5;A292;一7749;51;20;01;1;2;公41;1;;、消8450;、7291;0274;Ó1;2;同8911;৅1;;。

產品二A1;06;充8651;4907;壩;

深度融合高精度視頻感知、智能決策分析算法與多設備聯動處置，打造充電站智能安全防護係統。可實時監測充電行為、環境狀態及人員行動，對異常情況實現秒級響應與閉環處置，較傳統安防係統提升72%預警效率。

9;

煙火告5686;

基於火焰光5676;1;287;煙8695;擴散8617;模態041;5;測A292;火惃;5672;別ę10;0906;率提Ó19;807;。1;258;動51;20;01;1;2;6012;任人告5686;、5486;8899;0095;散ñ41;566;及消8450;ࢣ2;淋A292;全Ɩ29;41;2;5701;;場1449;41;1;;全。

2

Ó44;6947;告5686;

全域041;5;控6554;661;5;Ó44;6947;4892;為A292;51;20;ģ59;5686;戒2218;Ó61;;時51;20;01;1;2;8911;৅1;;廣撫;8928;5686;、拒不撤8626;6681;平台0561;;6774;A292;ą77;效2171;;5701;;6890;6947;暢6890;並提Ó19;৅1;;怣;1649;理效率。

1;

0896;撞告5686;

526;時捕捉6554;661;5;、充8651;ગ7;撞擊事件A292;1186;2026;推6865;450;É01;、事故1561;2026;1;267;1649;理平台A292;同正;51;20;01;1;2;0701;信、567;1241;;序、APP多1471;告5686;A292;1;258;動৏0;取81;64;7749;時8291;5222;8971;1;84;檔0041;5657;。

產品三A1;06;11;54;探191;4;8728;

11;54;探191;4;8728;是4701;合多模態夥;模型技4899;01;40;城市2026;਽4;1;021;ॡ1;;檢5299;決方案A292;6890;6942;220;愝;0691;;-決1574;-執4892;221;01;40;架槉;71;25;槉;傳2111;;ॡ1;;檢模ñ1;5;A292;形成從11;54;丫;數據71;19;8598;到Ý20;Ɩ29;執法1;851;;Ý20;01;40;41;6;整8281;環。

9;

事件041;5;測告5686;

526;現41;1;;全8577;ধ9;01;40;਽4;1;021;5672;別、分9006;1;287;標注A292;565;81;58;ࠡ7;1105;ࠡ7;Ó12;、ߛ2;6890;撿;堵及6949;5215;搭ñ14;1561;典型場晭;1;258;動51;20;01;1;2;2882;光告5686;41;89;2622;。同正;歸8598;事件01;40;時11;54;數據A292;槉;ñ14;41;1;;8450;事件數1;81;;檔案A292;526;現全5201;201;2;6861;ę1;5;1649;理。

2

ॡ1;;檢61;1;5;2218;5215;劁;

動態5215;化無人ડ1;ॡ1;;檢61;1;5;徑A292;優化911;1;4892;5519;ॵ0;601;9;ę04;。並565;0064;常Ó12;域6914;4892;環5222;掃描A292;526;現事件01;40;191;4;ę10;5079;檢。

1;

巡檢報告自動生成

自動生成結構化的執法行動指南與可解釋性報告(包巡檢區域的圖像和視頻數據、異常檢測結果、處理建議等1;A292;確保巡查結論及處置方案合法合規且落地可行。

產品四A306;視泊車

基於高位視頻識別係統與深度學習算法A292;在複雜光照、極端天氣等場景下仍能實現98%以上的車牌識別準確率A292;綜合車牌識別準確率達到99.97%A292;並依托強化學習模型將停車事件處理速度提升至亞秒級A292;有效緩解城市停車治理盲區。

9;

智能誘導

融合道路監控與停車場視頻數據A292;動態推送最優停車方案A292;提升高峰時段車位利用率
2290;

2

動態調價

通過融合310;史停車數據與3526;時車流信息，基於需求預測模型3526;現分時分312;392;性3450;價，提319;高3792;時ૅ3;車301;周轉率。

1;

異常預警

通過行為分析精準識別長時間占位、違停車輛、人員的長時間滯留等，係統響應速度提升至毫秒級，提高聯動執法效率。

未來，隨著智慧城市建設的縱深推進，華體科技將持續深化技術融合與場景創新，助力構建更安全、更高效、更有韌性的城市生態，為新質生產力的蓬勃發展提供可複製、可推廣的標杆範式。正如報告所展望：“科技賦能治理，智慧點亮未來”——華體科技正以堅實步伐，引領城市治理邁向全域智能的新時代。