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渣土车识别算法利用人工智能视觉分析技术，能够自动识别监控区域内是否有渣土车出现。一旦检测到渣土车的存在，系统将立即触发报警并将信息反馈给工作人员，以便及时采取必要的措施。
火焰识别算法基于大规模火焰数据的训练，结合摄像头，能够实时识别监控区域内的明火情况。一旦发现火灾隐患，系统将立即发出警报。这一解决方案适用于工地、商场、超市等任何有火灾隐患的场所，并且可以在室内室外多种复杂环境下使用。
灭火器识别算法基于AI视觉分析技术，能够自动识别指定区域内是否存在灭火器，并及时发出警报。如果系统未检测到灭火器的存在，将立即触发警报，并通知相关管理人员。这一解决方案适用于各种场景，如加油站、写字楼、化工厂等，有助于提高安全意识和防范火灾风险。
我们的烟雾识别算法经过大规模白色烟雾数据的训练，结合摄像头，能够实时识别监控区域内室内和室外的白色烟雾情况。一旦检测到白色烟雾，系统将立即发出警报，适用于工厂、商场、蒸汽作业等任何有火灾隐患的场所，并且能够在室内多种复杂环境下有效运行。
皮带跑偏检测算法利用人工智能视觉分析技术，能够自动识别传送皮带跑偏或偏移等情况。一旦检测到皮带跑偏，系统会立即反馈给负责人员，以便及时处理。这种技术能够提高人工监管的效率，减少生产过程中可能发生的问题，保障生产线的正常运行。
睡岗识别算法利用AI视觉算法，能够检测到趴在桌子上睡、坐在凳子上后仰睡、躺在凳子上仰躺睡的睡岗人员。这种系统可以有效避免潜在的安全隐患，防止可能导致安全生产事故的发生，同时有助于保持生产进度的稳定。
离岗识别基于AI视觉分析技术，结合现场摄像头，能够对关键区域进行ROI划定。一旦有人员离开该区域，系统将自动识别并发出预警，确保全天候的安全监控。
老鼠识别算法利用人工智能视觉分析技术，通过夜间后厨摄像头红外模式下的场景，能够对进入检测区域的老鼠进行识别。一旦检测到老鼠的出现，系统会立即触发告警，并将告警信息同步推送至管理人员，以便及时采取措施，保障食品卫生和安全。
越界检测算法基于计算机视觉识别技术，结合现场摄像头，能够自动识别危险区域。一旦发现人员越界，系统将立即触发报警，以确保员工的人身安全，并提高人工监管的效率。
风电叶片缺陷识别算法利用人工智能视觉分析技术，能够识别风机运行过程中产生的常见缺陷，包括划痕、裂纹、锈蚀、脏污、涂层脱落、开胶腐蚀等。通过及时识别这些缺陷，可以提高叶片的安全性和可靠性，保障风力发电设备的正常运行。
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