系统接着会自动从视频流中抽取图片，然后送入人工智能分析模块。这部分工作是由AI后台自动完成的，不需要人工介入。AI会对抽取出的图片进行分析，识别其中是否包含违规行为的特征，为后续的提醒和记录提供数据支持。
如何自动识别摄像头？
一旦系统识别出违规行为，摄像头会立即通过内置扬声器进行语音提醒。与此同时，管理端的大屏也会同步收到通知，通过文字描述和图片展示的方式提醒管理人员注意现场情况。所有这些数据最终都会生成告警记录，这些记录将作为后续绩效考核的重要依据。
在启动摄像头后，系统还会采用心跳反应机制来收集信息。这部分主要收集摄像头的当前位置数据以及当前的使用状态信息。心跳机制保证了系统能实时了解设备的运行情况，确保监控网络的稳定性和数据的连续性。
摄像头启动后，会通过内置的4g流量卡把视频流上传到云平台。这里有个很关键的点，视频不仅在云平台有备份，摄像头自带的存储卡里也有备份。这种双重备份机制主要是为了给移动式摄像头自动识别系统提供足够的素材，方便后续进行回放和数据分析。
首先要把摄像头从工具箱拿出来安装到支架上，然后启动设备。接着用手机微信扫一下机身二维码，在视频页面看回放效果。这时候需要仔细调整摄像头的垂直高度和转向角度，直到画面合适，这一套操作下来大概需要耗费一分钟时间。
最后，系统会根据步骤中收集到的位置和使用状态信息，在电子地图上对摄像头进行标记。这样管理人员就可以在地图上一目了然地看到所有摄像头的分布情况和工作状态，实现可视化的统一管理，方便快速定位和调度。