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人脸识别算法利用人工智能视觉技术，能够进行1:1、1:N以及M:N的身份验证与识别。它会与预置的人脸库进行比对，从而准确识别出人的身份信息。
仪表盘识别算法基于计算机视觉分析技术，能够准确识别指针式仪表的读数。通过这种系统，可以降低人工读数所产生的错漏问题，同时降低企业的用人成本。相比人工巡检，该系统能够更及时地报告读数结果，提高数据采集的效率和准确性。
基于AI视觉技术的危化品车辆识别系统能够在白天、晚上以及各种天气条件下检测道路上的罐式危化品车辆和厢式危化品车辆。一旦检测到这些危化品车辆，系统将立即发出警告，以便相关部门采取必要的预防措施，确保道路和周边环境的安全。
通过基于大规模反光衣服数据的训练，反光衣识别算法配合现场摄像头自动监控工地、矿井、公路环卫、路政交警等特殊环境中人员是否穿着反光衣，有效防范未着反光衣造成的意外伤害事故，并实现高效率的监督监管。
口罩识别算法利用人工智能视觉分析技术，主要应用于对卫生要求较高的场所，如医院、后厨等。该算法能够有效监测工作人员口罩的佩戴情况，一旦检测到未佩戴口罩的人员，系统会立即进行标注并提醒，以确保工作场所的安全卫生情况，同时降低了人力监管成本。
安全帽识别算法基于大规模安全帽数据的训练，结合现场摄像头，能够自动识别现场作业人员是否佩戴安全帽。凭借高于90%的准确率，我们的系统实现了高效率的监督监管，为工作场所的安全提供了可靠保障。
工服识别算法基于大规模工作服数据的训练，结合现场摄像头，能够自动监控员工的衣着规范情况。同时，该算法还有效防范外部人员的闯入。凭借着高于90%的准确率，我们的算法实现了高效率的监督监管，为工作场所的安全提供了可靠保障。
打电话识别算法利用人工智能计算机视觉技术，适用于加油站、校园、易燃易爆品堆放区域等场景。一旦系统检测到区域内有人员进行打手机的动作，即刻触发报警，同时将报警信号同步推送至管理人员，以便他们及时采取必要的措施，确保场所的安全和秩序。
护目镜识别算法基于大规模护目镜数据的识别训练，结合现场摄像头，能够自动监控电焊炼钢、车工磨砂等工厂车间内特殊环境下的工作人员是否合规佩戴护目镜。通过识别护目镜的佩戴情况，可以减少意外伤害事故的发生，提高监督监管的效率。该系统支持识别市面上常见的护目镜，如黑色护目镜、透明护目镜以及普通黑框眼镜等。
抽烟识别基于人工智能视觉分析技术，能够通过监控视角识别场景中的吸烟行为。一旦系统检测到场景中有人嘴叼着白色香烟的行为，将立即触发报警并通知相关人员处理，以协助相关单位管控吸烟行为。
基于光伏缺陷检测、光伏板异物检测、越界识别、明火与烟雾识别等多种AI视觉算法，我们实现了无人机光伏巡检的智能升级。这一创新助力光伏场站建设商、运营/运维商以及无人机巡检系统供应商实现了自动化高效运营，降低了成本并提高了效率。
水位识别算法基于人工智能视觉分析技术，使用现场摄像头拍摄水文标尺图像，并对图像信息进行实时处理，以识别和输出水位信息。通过这种技术，可以减少人力测量和记录的时间、人力和物力成本。
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