校园不安全行为产品算法有：明火识别 、明烟识别、 佩戴工作帽识别、 是否戴口罩、 未穿工作服识别、 玩手机识别、 老鼠识别 、夜间偷盗识别、 吸烟行为识别、 打架斗殴识别、 驾驶员打电话、 小车违章停车、 电动车/自行车违停、 防溺水识别 、翻越围墙行为识别 、在岗离岗识别 、禁区闯入识别、 暴露垃圾识别、 夜间行人识别 、人员跌倒识别等20余个智能算法。

校园不安全行为算法充分结合现有校园视频监控实时采集视频流数据，通过云端分析完成后反馈到边缘端语音报警，管理人员可以通过手机APP随时查看不安全行为预警动态。校园不安全行为算法可应用在后厨、图书馆、教室、办公室、宿舍、操场、道路、湖泊、围墙翻越、垃圾卫生等存在不安全行为的场景，及时发现，及时报警，及时排除安全隐患，确保人员人身安全。

校园不安全行为算法的应用可以对不法行为起到监督和震慑作用从而降低不法行为的发生；可以提高人员管理水平和工作效率，简单工作可直接交由人工智能进行处理。

后厨违规行为-穿戴不规范识别：

 

校园夜晚偷盗行为识别：