農(nóng)業(yè)倉庫AI視覺監(jiān)控平臺(tái)-算法應(yīng)用
目前，有近20多個(gè)超大型的連鎖農(nóng)業(yè)倉庫招募的是當(dāng)?shù)毓と诉M(jìn)行勞動(dòng)作業(yè)和值守，每個(gè)農(nóng)倉雖然都已經(jīng)安裝好了布控，但是由于歷史原因，布控的攝像頭廠家各異，且視頻監(jiān)控平臺(tái)的路數(shù)越發(fā)增加，攝像頭路數(shù)太多，導(dǎo)致監(jiān)管困難，不安全生產(chǎn)和隱患頻頻發(fā)生。
消防火情算法
抽煙行為識(shí)別
安全帽識(shí)別
危險(xiǎn)行為識(shí)別
睡崗識(shí)別
偷盜行為識(shí)別
大型認(rèn)證中心檢測(cè)報(bào)告信息化機(jī)器?-算法應(yīng)用
大型認(rèn)證中心在國內(nèi)設(shè)有12個(gè)認(rèn)證分中心和36 個(gè)分支機(jī)構(gòu)，歷史及新增報(bào)告數(shù)量每年有100萬多份，由于報(bào)告都是PDF格式，無法進(jìn)行結(jié)構(gòu)化入庫，實(shí)現(xiàn)搜索，比對(duì)等信息化功能。且現(xiàn)有報(bào)告生成模式，由人工進(jìn)行系統(tǒng)填報(bào)，效率低下。數(shù)據(jù)來源于多套系統(tǒng)，各機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)不互通，很難做到中心統(tǒng)一管理規(guī)范。
版面分析
關(guān)鍵信息抽取
報(bào)告數(shù)字化加工
表格識(shí)別
通用文檔識(shí)別
數(shù)據(jù)圖識(shí)別
智慧公園人流量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)-算法應(yīng)用
現(xiàn)階段，國家機(jī)關(guān)廣泛提倡全民健身，在各個(gè)公園內(nèi)新增健身器材，根據(jù)公園使用率進(jìn)行財(cái)政補(bǔ)貼，由于公園場(chǎng)地面積大，對(duì)健身器材的使用率沒辦法精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)。本方案通過人體姿態(tài)識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)以下功能：
針對(duì)公園內(nèi)健身和非健身人數(shù)的統(tǒng)計(jì)，實(shí)時(shí)掌握健身器材的使用率；
算法部署在邊緣側(cè)，減少網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力；
提升人數(shù)統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率，讓政府財(cái)政支出更合理。
人群計(jì)數(shù)
質(zhì)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)識(shí)別
姿態(tài)檢測(cè)跟蹤
大面積廣場(chǎng)計(jì)算
人流量識(shí)別
熱區(qū)分析
智慧AI食堂結(jié)算系統(tǒng)-算法應(yīng)用
疫情當(dāng)下各園區(qū)食堂結(jié)算速度慢且廚房的衛(wèi)生安全難以保證。本方案可實(shí)現(xiàn)以下功能：
采用不同顏色形狀的餐盤代替?zhèn)鹘y(tǒng)的餐品識(shí)別方式；
通過針對(duì)餐盤圖片分類、顏色識(shí)別完成菜品價(jià)格的計(jì)算；
針對(duì)后廚不戴廚師帽、不穿廚師服、工作期間玩手機(jī)等行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，一旦系統(tǒng)察覺到廚房出現(xiàn)老鼠、煤氣罐異常等情況立即預(yù)警。
客流分析識(shí)別
餐臺(tái)識(shí)別
玩手機(jī)識(shí)別
廚師帽識(shí)別
煤氣罐檢測(cè)
老鼠識(shí)別
智慧社區(qū)疫情數(shù)字化管控解決方案-算法應(yīng)用
疫情政策開放的新形式下，面臨了新的挑戰(zhàn)，數(shù)字化疫情防控解決方案可以實(shí)現(xiàn)以下功能：
智能攝像頭可以識(shí)別：人臉、人體、煙火、口罩識(shí)別第一時(shí)間預(yù)警上報(bào)；
針對(duì)疫情大白管理員進(jìn)行白名單豁免預(yù)警；
疫情管控平臺(tái)，通過線下部署在社區(qū)單元門、核酸檢測(cè)亭的智能實(shí)時(shí)采集、分析、預(yù)警數(shù)據(jù)，管理方可第一時(shí)間了解線下情況和發(fā)展趨勢(shì)。
口罩識(shí)別
人流量識(shí)別
禁區(qū)識(shí)別
白名單分析
人員軌跡分析
煙火識(shí)別
