AI智能基本参数
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AI智能企业商机

成都慧视光电技术研发的徘徊识别AI技术,是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。该技术可应用于银行或者ATM机安全监控,可自动识别银行、保险箱附近人员徘徊情况,实时预警,及早采取安全措施,避免人物及财产损失。也可用于珠宝店监测,可自动识别珠宝首饰店附近人员徘徊情况,实时预警,及早采取安全措施,避免人物及财产损失。针对如车站等大型人流集中地,自动识别车站等人流集中地徘徊人员,重点关注,及早预防不安全行为。成都慧视光电推出可用于铝板缺陷检测的AI智能算法。陕西智慧安防AI智能明火识别

AI智能

近年来,随着人们对水文监测的重视,大部分河流都需要我们进行监测。此外,各地还大面积改造了区域河流节点,建设了清淤除障,建立了防洪信息监测系统,实现了河流生态流量和水量的全天候自动测量和监测。近年来,百度随着人们对水文监测的重视,大部分河流都需要我们进行监测。此外,各地还大面积改造了区域河流节点,建设了清淤除障,建立了防洪信息监测系统,实现了河流生态流量和水量的全天候自动测量和监测。在建设水利信息化监控系统工程中,河道水位的监测至关重要,因为这对防汛、防旱有着重要作用。如何实现智能化监测河流水位呢?慧视光电基于人工智能视觉分析技术,研发液位识别AI算法,通过现场摄像头拍摄水文标尺图像,实时处理图像信息以识别、输出水位信息。减少人力测量、记录的时间、人力、物力成本。辽宁智慧消防AI智能方案**AI智能算法可用于车辆识别管理。

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目前,全球每年产生的垃圾量在激增,达到500亿吨。仔细观察不难发现,无论是城市街道还是小区,环卫人员每天都需要多次处理我们生活或者工作产生的垃圾,如果这些垃圾没有得到及时的处理,不仅影响城市的市容市貌,还会发出阵阵的臭味,污染空气和水源。同时会产生蚊子、苍蝇、蟑螂、老鼠,更严重还会传播疾病和传染病。为了更好打造城市生活环境,提高城市管理效率,成都慧视光电技术有限公司基于图像处理领域AI算法研发了街道垃圾识别技术,该技术通过摄像头自动识别街道垃圾堆放,并目将结果反馈给管理人员,为城市市政管理者有效安排清理人员提供方便。在城市街道,此技术自动识别街道、马路、路口是否有垃圾堆放情况,如检测有垃圾堆放,立即反馈给路政工作人员及时清理,减少人工巡检的成本。在小区垃圾箱区域,该技术自动识别小区各个区域内,垃圾堆放情况,如检测有垃圾堆放,输出位置同时反馈给物业管理人员及时清理。此项技术可提高街道和小区卫生管理效率,节约成本,并让城市环境更干净、整洁。

如今,智慧城市建设已成大势。在国内,积极与民众沟通,向民众寻求智慧城市建设成果的反馈,从而更迭建设路径,使得智慧城市能更好的服务民众,让成果看得见,更快、更好的向绿色城市靠拢。可见,整体的智慧城市建设正在进入一个更稳定、更明确的发展阶段,大多地区和类似慧视光电的服务商有了“双碳”战略的指导,在技术应用、商业合作、服务等方面都有意向绿色发展靠拢,使得智慧城市建设更加可持续化。从现有的项目反馈来看,智慧城市确实能为“双碳”战略提供强有力的助力,但若要实现这一目标,便需要兼顾好智慧城市建设的技术与社会两大问题,同时统筹好多方主体的关系,寻求一个可持续发展的模式,才能进一步在城市层面实现“双碳”目标。成都慧视光电推出可用于服装颜色、廓形、风格识别的AI智能算法。

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智慧园区作为智慧城市建设的先行者,是智慧城市在一个小区域范围内的缩影。智慧园区透过主要和关联产业的聚集,达到规模效应,人才和知识聚集,生产力提升,供应链效率提升。未来城市发展与管理可以以智慧园区为牵引,拉动智慧城市建设,将智慧园区的建设的管理职能需要融入到智慧城市的管理体系建设中去,实现智慧园区管理与城市化管理的高度融合,共同发展。慧视光电研发的一系列AI算法,诸如安全帽识别、烟雾识别、明火识别、抽烟识别等均可应用于智慧园区建设,为智慧园区建设添砖加瓦。成都慧视光电推出的AI智能算法也可用于电力检测。陕西智慧安防AI智能明火识别

成都慧视光电推出基于AI智能算法的高空抛物识别预警系统。陕西智慧安防AI智能明火识别

随着全国文明城市创建工作的深入开展,部分主次干道非机动车随意占用人行道、乱停乱放等现象还是较为突出。为规范城区非机动车停放秩序,进一步提升城市形象,营造干净整治、文明有序的道路交通环境,成都慧视光电技术研发了非机动车乱停识别AI技术,并经过反复测试,该技术可实现对摄像头监控区域内,三轮车、电动车、摩托车、自行车等非机动车乱停、乱放等情况进行自动识别,实时反馈给管理人员处理,提高人工监控效率。维护城市居住环境,是每个居民应尽的义务,非机动车应在人行道施划的非机动车停车区域内,车头对外统一停放, 未设停放地点的,非机动车停放不得妨碍其他车辆和行人通行。陕西智慧安防AI智能明火识别

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    要解决小目标难以追踪的这个难题,慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案,通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法,以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外,利用自研的深度学习算法开发...
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