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國內(nèi)領(lǐng)先的AI+云服務(wù)解決方案賦能者

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  • 01 工業(yè)安全巡檢輔助預(yù)警
  • 02 危化品安全生產(chǎn)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警
  • 03 油氣管線沿線安全防護(hù)
結(jié)合邊緣計算模組及場景化定制算法,針對人機(jī)物單一、人機(jī)物混合、安全行為等多場景進(jìn)行智能識別,實現(xiàn)安全著裝規(guī)范識別、履職行為與異常行為分析、生產(chǎn)設(shè)備安全控制、火焰與煙霧監(jiān)測以及人員通行異常等情況全面監(jiān)控預(yù)警,構(gòu)建工業(yè)安全巡檢輔助預(yù)警應(yīng)用系統(tǒng),實現(xiàn)工業(yè)安全巡檢閉環(huán)管理,有效提升安全生產(chǎn)管理效能,助力工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)。
  • 人機(jī)物單一識別

    人機(jī)物單一識別

    人機(jī)物單一識別
  • 人機(jī)物混合識別

    人機(jī)物混合識別

    人機(jī)物混合識別
  • 安全行為識別

    安全行為識別

    安全行為識別
  • 著裝規(guī)范
    安全帽
    煙霧
    禁非區(qū)防控
  • 運行狀態(tài)檢測及闖入
    作業(yè)區(qū)闖入
    設(shè)備安全控制
    行吊高度控制
  • 劇烈運動
    抽煙
    倒地
    靜電消除行為
針對“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”場景,神思電子依托具有自主知識產(chǎn)權(quán)的智能視頻監(jiān)控技術(shù),為工業(yè)安全生產(chǎn)場景研制一套包括邊緣計算模組、人員異常智能分析模型、作業(yè)環(huán)境和異常狀態(tài)識別分析模型,以及智能視頻輔助預(yù)警平臺和智能巡檢系統(tǒng),并通過工業(yè)APP賦能工業(yè)行業(yè)安全生產(chǎn),加速安全生產(chǎn)從靜態(tài)分析向動態(tài)感知、事后應(yīng)急向事前預(yù)防、單點防控向全局聯(lián)防的轉(zhuǎn)變,提升工業(yè)生產(chǎn)本質(zhì)安全水平。
工業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)控預(yù)警平臺
以智能化平臺為基礎(chǔ),將AI、多維感知等新一代信息技術(shù)與?;钒踩a(chǎn)深度融合,打造危化品企業(yè)的場景物聯(lián)以及系統(tǒng)間數(shù)據(jù)融合,提升安全生產(chǎn)的風(fēng)險感知評估、監(jiān)測預(yù)警和響應(yīng)處置能力,幫助企業(yè)排查化解潛在風(fēng)險,以信息化手段推進(jìn)危化品企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級。

    風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警

    雙重預(yù)防機(jī)制信息化

    特殊作業(yè)全過程信息化

    人員自動定位

    智能視頻監(jiān)控

    全要素管理信息化

為滿足省應(yīng)急廳?;钒踩a(chǎn)信息化建設(shè)與應(yīng)用工作方案要求,以實現(xiàn)?;菲髽I(yè)全要素數(shù)字化管理為目標(biāo),建設(shè)集安全生產(chǎn)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)、雙重預(yù)防機(jī)制信息化系統(tǒng)、特殊作業(yè)全過程信息化管理和視頻監(jiān)控系統(tǒng)、人員自動定位系統(tǒng)、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)、企業(yè)安全生產(chǎn)全要素管理信息化系統(tǒng)、加油站智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)等于一體的危化品安全生產(chǎn)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警信息化管理平臺,助力危化品企業(yè)實現(xiàn)信息化管理,提升監(jiān)管效率。
工業(yè)危化品安全生產(chǎn)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警
將激光攝像技術(shù)與高精度目標(biāo)檢測及跟蹤技術(shù)深度融合,結(jié)合邊緣計算模組,采用激光攝像機(jī)預(yù)置點位巡航方式實現(xiàn)油氣管線沿線全面覆蓋,對油氣管線沿線區(qū)域內(nèi)人員徘徊、逗留情況以及吊車、混凝土泵車、攪拌車、攪拌機(jī)等工程車輛進(jìn)行檢測, 有效解決用戶在輸油氣管線安全監(jiān)管工作中存在的耗時費力、發(fā)現(xiàn)滯后、監(jiān)管效率低、取證難度大等問題,保障管道設(shè)施安全穩(wěn)定運行。
  • 激光攝像機(jī)多預(yù)置點位巡航

    激光攝像機(jī)多預(yù)置點位巡航

  • 激光攝像機(jī)多預(yù)置點位巡航

    激光攝像機(jī)多預(yù)置點位巡航

  • 工程車輛檢測(壓路機(jī))

  • 工程車輛檢測(挖掘機(jī))

  • 工程車輛檢測(推土機(jī))

  • 火情檢測(明火)

  • 火情檢測(煙霧)

  • 煙火檢測與人員檢測

依托國家地理信息公共服務(wù)平臺服務(wù),平臺通過一張圖對管線全要素可視化管理,可實時顯示管道位置、視頻巡檢狀態(tài)、實時告警信息,構(gòu)建快速感知、實時監(jiān)測、超前預(yù)警、聯(lián)動處置、系統(tǒng)評估新型能力體系,從靜態(tài)分析向動態(tài)感知、事后應(yīng)急向事前預(yù)防、單點防控向全局聯(lián)防的轉(zhuǎn)變,提升管網(wǎng)智能化管控水平。
天然氣管道智能監(jiān)控系統(tǒng)
模型輕量化技術(shù)

模型輕量化技術(shù)

基于稀疏高效的流卷積操作與自動網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索技術(shù),構(gòu)建輕量化流卷積圖像分類網(wǎng)絡(luò)(FGNet),在ImageNet圖像分類數(shù)據(jù)集上,F(xiàn)GNet相比ResNet參數(shù)量明顯下降,Top1精度明顯提升。

高性能目標(biāo)識別技術(shù)

高性能目標(biāo)識別技術(shù)

融合輕量化分類網(wǎng)絡(luò)FGNet與目標(biāo)檢測框架YOLO,采用多尺度紋理隨機(jī)化處理的數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作,相比YOLOv5s參數(shù)量明顯下降,mAP50精度明顯提升。

實時可靠的邊緣加速技術(shù)

實時可靠的邊緣加速技術(shù)

基于GPU與NPU芯片自主研發(fā)高性能嵌入式計算模組,通過對算法模型和核心系統(tǒng)做大量計算優(yōu)化,在攝像機(jī)前端實現(xiàn)目標(biāo)識別和系統(tǒng)整體控制,顯著降低了網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力和后臺服務(wù)器計算壓力。

PuzzleNet 快速檢測技術(shù)

PuzzleNet 快速檢測技術(shù)

基于PuzzleNet實現(xiàn)融合處理多幀間的冗余信息以及加速推理,支持創(chuàng)建高效視頻信號流模型,并進(jìn)行高效的運動目標(biāo)特征提取,極大提升目標(biāo)快速檢測精度。

低誤報率識別技術(shù)

低誤報率識別技術(shù)

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),采用不依賴背景的算法,參考大腦神經(jīng)工作方式,對特征進(jìn)行抽象提取,極大提升視頻識別的準(zhǔn)確率。

邊緣計算技術(shù)

邊緣計算技術(shù)

將目標(biāo)識別算法、高精度聯(lián)動技術(shù)、低誤報率技術(shù)植入攝像機(jī)前端芯片,實現(xiàn)1080p高清視頻信號實時分析識別,確認(rèn)目標(biāo)后再向服務(wù)器傳遞報警信息,有效降低網(wǎng)絡(luò)帶寬成本。

  • 模型輕量化技術(shù)

    模型輕量化技術(shù)

  • 高性能目標(biāo)識別技術(shù)

    高性能目標(biāo)識別技術(shù)

  • 實時可靠的邊緣加速技術(shù)

    實時可靠的邊緣加速技術(shù)

  • PuzzleNet 快速檢測技術(shù)

    PuzzleNet 快速檢測技術(shù)

  • 低誤報率識別技術(shù)

    低誤報率識別技術(shù)

  • 邊緣計算技術(shù)

    邊緣計算技術(shù)

貴陽經(jīng)開區(qū)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
中航油
泉州水務(wù)
廣汽汽車
奇瑞萬達(dá)
山東省應(yīng)急廳
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