成都深度学习AI智能算法分析

    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。

AI智能算法有哪些优势?成都深度学习AI智能算法分析

道路交通的安全取决于交通过程中人、车、路、环境之间是否保持协调，近几年，由于机动车数量增长迅速，远远超过交通基础设施增长速度，而我国低等级公路还比较多，道路狭窄或破损，大部分道路没设中间分隔带和路边两侧护拦，警告、限制等标志数量不足、标志不清不规范、符号模糊难以辨认，这些都从客观上增加了道路交通伤亡事故的发生率。因此，除了前两个因素以外，道路本身的技术等级、设施条件及交通环境作为构成道路交通的基本要素，它们对交通安全的影响是不容忽视的。例如道路出现裂缝或则凹陷是否及时养护，以保障车辆的安全行驶环境。慧视光电的路面裂缝识别是基于人工智能视觉分析技术，实时识别路面损坏情况，检测道路中的深坑，塌陷，裂缝或者凹陷等情况，及时报警。用在道路安全监测，防范安全事故，提高监管效率。云南AI智能安全帽识别成都慧视光电技术有限公司助力智慧城市的建设。

每当大雨骤降时，路面积水成河，雨后片片积水形如沼泽，行人们踮着脚涉水行走；飞驰的车轮带着积水飞溅向两侧，行人们无耐的躲避着；有时公交车停靠车站轧着积水溅向候车的人们，人们在埋怨声中涉水上车。路面积水不但给出行带来不便，同时还会引发交通安全事故，损坏路基严重还会导致路面裂缝或者凹陷。所以路面积水的及时清理非常重要。为了减少不必要的人工浪费，针对已发生积水路段，可结合天网加慧视光电的积水识别AI技术，实时识别雨天或洪水路面积水情况，对于严重积水时立即报警，提醒管理人员排水疏通，设立警告标志，避免人车安全事故。

人工智能可以成为打击网络犯罪的有力工具。通过自动化，人类安全分析师当前执行的任务，可以减少误报的数量，并加快检测和响应的过程。机器学习是人工智能的一个子集，其使用算法自动学习和改进经验，而无需明确编程。其主要用于网络安全，有两个目的：异常检测:机器学习可用于自动检测异常，例如异常的用户行为或意外的网络活动，这些异常可能表明存在安全威胁。例如，crowdstrike、darktrace等许多产品都在使用这种技术。分类:机器学习可以用来自动分类数据，如电子邮件或文件，进入分类(如垃圾邮件或恶意软件)，以便更有效地处理。成都慧视光电推出基于AI智能算法的安全帽、反光衣监测系统。

攀高轻生现象不断增多，一旦发生此类事件警方少则需十多人，多则数十人来处理。除了动用人力物力外，还造成交通阻塞、甚至大面积停电等，有时为救一名轻生者，临时停电，生怕轻生者跳下，碰到下面的电线上。加上围观者众多，有时易发生治安案件。那么如何避免此类攀高行为呢？可以借助新的AI技术—攀高识别。成都慧视光电技术有限公司研发的攀高识别是基于人工智能视觉分析技术，自动识别摄像头分析区域内进行人员攀爬行为识别，如分析区域内有人员作出类似攀爬的动作行为，及时报警，警报信息同步推送至管理人员，也可实时警报，减少安全事故的发生。成都慧视光电推出基于动作捕捉的AI智能算法。云南AI智能安全帽识别

AI智能算法可用于安全带监测。成都深度学习AI智能算法分析

每年因违规攀爬导致的事故屡禁不止，作业人员总是抱有侥幸心理，认为我一直那样操作都没问题，这次也不会有问题的，但事故往往出现在侥幸的那一刻。如何防止作业人员违规攀爬、攀高导致的事故迫在眉睫。成都慧视光电技术有限公司研发的攀高识别AI算法可对进入作业区域的人员进行自动识别：自动识别摄像头分析区域内进行人员攀爬行为识别，如分析区域内有人员作出类似攀爬的动作行为，及时报警，警报信息同步推送至管理人员。通过慧视光电的攀高识别对监控区域的人员攀高进行实时监测，对异常事件即时告警提醒值班人员，达到提前预防现场的不规范行为和安全隐患，变普通监控的事后查证为智能化的提前预警，变被动监控为主动预防，解放值班人员的手和眼。成都深度学习AI智能算法分析

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