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行业痛点

Industry

现场图安全检查质量监督薄弱环节 工作卫生至关必要，現場的安全保障检查的工作员欠缺，控管游戏内容包函多，机 多且分布，卫生危险点多，做业卫生防护栏具体方法需要，的管理的工作员稍不你会发现扔刻意外发生的。
处理时间差 传统与现代摄像头方法没法实时时间对火苗，浓烟，液，有害气体跑冒滴漏问题，装备非常等完成辨认并告警，倘若发生了的火情等安全的故障则盘亏严重，且故障发生了的后难追朔。
注入人事的成本高 过去的维护保养以人为相结合，劳动力工维护保养不效应低，比较容易出差错，从而劳动力的成本越多越高。

解决之道

Solution

老式安全维护保养以手工相结合，人工成本预算工安全维护保养这样不仅速度低，更易不CQ9电子，另外人工成本预算成本预算愈来愈越高。
基本概念淬硬层学校新技术，代换人工客服巡检，满足对劳务工玩安卓机，其他没有烟瘾，轮流值班的室脱岗，睡岗等操作做好活跃正常识别，对工人非法家庭作业城市热力图告警，延长监督吸收率。
为计算出机错觉掌握方法，对无明火，介质，固体等高危性行为的危险源使用检测工具和预警信号，去除应急问题，最好装量服务人数和资物应急。

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CQ9电子视觉分析技术，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CQ9电子化监控，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CQ9电子视觉分析技术，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CQ9电子视觉分析技术，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CQ9电子视觉分析技术，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。