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行业痛点

Industry

现厂巡查监察弱 生育很人身安全性尤为关键的的，現场人身安全性巡检工人欠缺，监管信息内容包括多，机械多且离心分离，很人身安全性问题多，英语作业很人身安全性防护衣法律手段规定，管理制度工人稍不留意扔有意向外有。
的管理时限差 传统性监控摄像头方式方法是无法雷达回波图对火苗，烟雾报警器，夜体，空气跑冒渗漏，设施设备特别等来识别图片并告警，若是形成火警等安全管理重大意外事故则消耗惨烈，且重大意外事故形成后难朔源。
开始人力生产成本生产成本高 传统与现代运维以人工工资为主导，劳务工运维不只率低，易内部错误，然后劳务成本价越发越高。

解决之道

Solution

老式巡查以人工客服电话侧重于，人工资金工巡查一方面利用率低，方便不顺心，因此人工资金资金变得越高。
基本概念深层次学习知识高技术，代用机器巡视，控制对工人们玩华为手机，吸烟，轮班室脱岗，睡岗等形为来进行主動甄别，对职员违反英语作业实时视频告警，延长稽查效果。
针对算机视线面部识别枝术，对易燃物，介质液体，甲烷气体等高危行为危险物品源实现检查测量和预警信号，消掉的卫生卫生问题，大幅度得到保障工作人员和财产分割的卫生。

相关算法应用

Algorithm

烟火识别
烟火识别
基于视觉识别技术，配合摄像头实时监控各区域内烟或动态情况，定位烟雾发生区域，立即报警迅速救援，最大限度保障人员和财产安全。
抽烟识别
抽烟识别
基于人工k8凯发视觉分析技术，实时对进入检测区域的人员抽烟行为进行自动识别，若检测到人员有吸烟动作，可立即报警，报警信号同步推送至管理人员。极大地提升了工作区域的管控效率，保障了工作人员的安全。
物品搬移检测
物品搬移检测
基于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，对布防区域内的重点保护物品进行k8凯发化监控，当物品被搬移时会及时产生告警。
物品遗留检测
物品遗留检测
基于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，自动检测是否有物品遗留或放置在检测区域超过设定时间，以便及时排除存在的安全隐患，尤其是预防爆炸事故发生。
特殊物品检测
特殊物品检测
基于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，在监控画面中快速发现并识别特殊物品的相关信息，如出现特定危险物品遗留或者特定贵重物品遗失，则即刻告警。
护目镜检测
护目镜检测
基于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，实现自动识别现场作业人员的护目镜佩戴情况，此算法准确率高于百分之90，达到高效率监督管理。
安全帽检测
安全帽检测
基于大规模安全帽数据识别训练，配合现场摄像头，实现自动识别现场作业人员的安全帽佩戴情况，此算法准确率高于百分之90，达到高效率监督管理。
工服识别
工服识别
基于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，自动监控员工衣着规范情况，且有效防范外部人员闯入，算法基于大规模工作服数据训练，准确率高于90%，达到高效率监督监管。
消防通道阻塞检测
消防通道阻塞检测
基于视觉识别技术，配合现场摄像头，实时识别安全通道堵塞等异常情况，预警安全人员及时清理维修，加强安全管控，一旦发生突发情况，例如火情、地震等灾情时，消防通道的堵塞对于人员撤离的影响至关重要。
漏油检测
漏油检测
基于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，对油品泄露进行检测，适用于油品输送管道和储油罐的油品泄漏自动监测及报警，可在极短的时间内发现泄漏的位置，及时组织抢修，把油品损失和由此产生的危害降低到最小程度。
腐蚀检测
腐蚀检测
基于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，自动识别目标区域内金属生产原材料、容器、工具等是否出现的金属锈蚀现象，及时告警。
人员聚集检测
人员聚集检测
基于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，实时识别布防时间段内特定区域的人群密度，进而实现人员聚集事件的检测。
人员徘徊识别
人员徘徊识别
基于计算机识别技术，配合现场摄像头，自动识别监控点下同一人物进出次数，对多次进出徘徊人员实时检测预警，填补人为管控死角，加强安全管控。
入侵识别
入侵识别
于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，自动识别重点警戒区域的人员闯入行为，准确率高于90%，可以有效提高人工监管效果，达到高效率监督监管。
指示灯检测
指示灯检测
基于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，自动检测配电房，变电站等指示灯状态，实时反馈到监控中心，出现异常自动告警。
仪表检测
仪表检测
基于人工k8凯发视觉分析技术，自动识别指针型仪表读数，主要适用于工厂、油田、园区等场景，辅助管理人员及时统计监控仪。
手套识别
手套识别
基于人工k8凯发视觉分析技术，通过深度学习算法准确判断作业人员在带电设备上进行操作时是否穿戴绝缘手套，检测到作业人员违规未正常穿戴绝缘手套时发出井道，提醒安全监管人。
高楼外立面剥落裂痕识别
高楼外立面剥落裂痕识别
基于人工k8凯发视觉分析技术，配合现场摄像头，实时识别园区高楼外立面的损坏情况，检测外立面中的裂缝或者墙体剥落等损坏情况，此算法识别准确率不低于90%，极大地提高了监管效率。