辽宁视频识别AI智能明火识别

    随着用于安放监控的摄像头数量的飞速发展，现在的部署数量数以万计，而且还在快速增加。通过人工进行监控并不是完美的解决方案，20分钟后，人对视频监视器的注意力就会下降30%，1个小时后将会下降70%，达到一个非常低的水品，目前大部分的视频监控系统只能实现录像、存储、事后取证，不能实时自动报警。慧视光电技术有限公司基于自研的边缘计算盒子、检测检测模块、AI板卡或流媒体服务器开发的自动目标检测与识别检测算法，是专门为海量的已经安装好的监控实现智能化升级改造量身定制的产品，对传统监控的重要点位增加视频结构化、特定目前检测与识别、行为分析等功能，不需要更换摄像头也不需要更换线路，减少了人力资源的投入，真正实现了24小时365天全天候监控。升级后的每路分析结果通过预警平台进行联动显示多路关联视频，关联回放多路视频，实现“局部升级、全局智能”的比较高附加值，充分发挥已投入资产的边际价值。目前慧视光电的相关软硬件设备已经广泛应用在边海防、监狱、戒毒所、铁路、地铁、电力、仓库、医院等领域。

成都慧视光电推出基于AI智能算法的驾驶行为识别分析系统。辽宁视频识别AI智能明火识别

每逢节假日出游，已经是现在生活的常态，但相对而言，各景区或者旅游景点的压力随之而来。我们会看到一个很普遍的现象：在稍微热门/出名的景区或者旅游景点，我们都会发现垃圾桶的垃圾随时都是满仓，更甚者垃圾桶周边遍地都有溢出的垃圾，这会降低游客的旅游体验感，也会给游客留下“脏乱差”的印象。针对这一情况，成都某景点用摄像头外加AI智能化技术（慧视光电的垃圾满仓及溢出识别等），做到垃圾满仓及时清理，随时保持景区垃圾桶及附近整洁干净，给每位游客展现干净优美的旅游环境，为景区增加了30-40%的回头客。辽宁视频识别AI智能明火识别成都慧视光电推出可用于铝板缺陷检测的AI智能算法。

在以下场所工作必须戴安全帽：1、冶金高温作业场所、油田钻井森林采伐、供电线路、高层建筑施工以及寒冷地区施工场景。2、采矿、机械工业等冲击强度高的室内常温作业场所。3、煤矿、井下、隧道、涵洞等场所的作业。因为这些行业相对而言在作业过程中的风险要高于其他行业，处于对从业人员的人身安全保护，所以要求在工作期间必须佩戴安全帽。但是偶尔总有人觉得自己经验老道，不会出现问题，这就给相关管理工作增加了难度。针对这一情况慧视观点成功研发了安全帽识别技术，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，准确率高于90%，实现高效率监督监管，守护者每一位从业人员的安全。

众所周知，加油站是不能打电话的，为什么呢？手机一旦有来电，基站会发出一个指令通知机主接听电话，在手机接收信号产生振铃的一瞬间，手机产生一些频率很宽的不规则谐波，就是这些谐波对一些地区和场所的很多电子设备产生极大的干扰，其中就包括加油站内的加油机。现在的加油机普遍采用电脑控制，手机一响，其信号会干扰加油机的工作，从而导致计量不准，更严重的是可能同加油站的输油设备发生自然共振现象，并因此产生热力而。但是我们常常发现在加油站的时候有来电，还是会条件反射接起电话，这就为加油站增加了安全风险。针对这一情况，我们可以采用慧视光电的打电话识别AI技术，自动识别打电话行为，实时报警，降低安全隐患。成都慧视光电推出可用于表情识别的AI智能算法。

湖北咸宁，某小区1栋27层的高楼楼顶，两名孩子在天台玩耍。然而天台四周并没有任何防护栏，也就是说，稍有不慎孩子就可能从27楼的楼顶掉下去，一旦这种情况发生，不出意外的话，一条鲜活的生命就可能因此而逝去，也会给一个家庭带去无法磨灭的伤痛，也会让整个小区笼罩在悲伤的阴影中。为了减少此类事件的发生，物业针对高楼天台也加强了管理，在原有的安全监控的基础上，增加了AI智能管理方式，例如使用慧视光电的越界识别技术，该技术自动识别高楼天台限制区域内人员误入行为，实时预警，有效避免安全事故，避免人力监管误差，提高厂区安全性，减少人力监管成本。AI智能算法可应用于安全帽监测。辽宁算法定制AI智能安全帽识别

成都慧视光电推出可用于未佩戴口罩识别的AI智能算法。辽宁视频识别AI智能明火识别

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。辽宁视频识别AI智能明火识别

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