该技术基于计算机识别技术，结合现场摄像头，能够自动识别监控点下同一人物的进出次数，并对多次进出的徘徊人员进行实时检测和预警。该技术填补了人为管控的死角，加强了安全管控，提升了监控系统的效率。Lnton羚通的算法算力云平台是一款优秀的解决方案，具有突出的特点。它提供高性能、高可靠性、高可扩展性和低成本的特性，使用户能够高效地执行复杂计算任务。此外，平台还提供丰富的算法库和工具，并支持用户上传和部署自
离岗识别是基于计算机视觉算法技术，与现场摄像头配合，实现自动监控室脱岗行为的识别，以确保24小时监控的安全。这项技术能够实时监控并分析监控室工作人员的工作状态，准确检测出离岗行为，提高监控室的安全性和工作效率。Lnton羚通的算法算力云平台是一款优秀的解决方案，具有突出的特点。它提供高性能、高可靠性、高可扩展性和低成本的特性，使用户能够高效地执行复杂计算任务。此外，平台还提供丰富的算法库和工具，并
明火与烟雾识别算法利用计算机视觉技术，对监控视频中的明火和烟雾进行检测，并在发现明火或特定类型的烟雾时进行即时报警，提高对危险情况的侦测能力。该算法首先通过图像处理技术，对监控视频中的像素进行分析，识别出带有明显火焰形状的红黄色区域，判断是否存在明火。同时，还会检测监控视频中的白色和黑色烟雾，以识别特定类型的烟雾。当算法检测到明火或特定类型的烟雾时，系统将立即触发报警机制，通知相关人员采取相应的紧
交通违法识别基于人工智能视觉分析技术，结合现场摄像头的应用，能够自动识别各种违法行为，如车辆占道、逆行、驶入禁行路段以及行人翻越护栏等，同时也能识别交通事故。这项技术的应用可以有效提高交通部门的执法效率。通过使用人工智能视觉分析技术，系统可以实时监测交通场景，对摄像头捕捉到的图像进行分析和处理。当系统检测到有车辆占道、逆行、驶入禁行路段或行人翻越护栏等违法行为时，它会自动发出警报，并将相关信息传输
交通拥堵识别是基于人工智能视觉技术的一种应用，它通过监控视频流来分析道路上的交通状况。该算法会对感兴趣区域（ROI）中的车辆进行跟踪，并根据一定的规则判断是否存在交通拥堵情况。当画面中出现一定数量的车辆，并且它们在一段时间内没有明显移动时，系统将触发报警。这种交通拥堵识别算法可以帮助交通管理部门和城市规划者及时了解交通拥堵情况，以便采取相应的措施来缓解拥堵。通过实时监测和分析道路上的车辆行为，该算
液体泄漏识别技术基于人工智能视觉分析技术，用于自动检测监控视频中机械管道是否发生液体泄漏行为，并及时反馈给工作人员进行处理。该技术通过深度学习等算法对监控视频进行实时分析，识别出液体泄漏的迹象。一旦系统检测到机械管道存在液体泄漏行为，立即触发警报机制，将信息及时反馈给工作人员，以便他们能够迅速采取必要的措施来处理泄漏情况。液体泄漏识别技术可以广泛应用于各种需要监测液体泄漏的场所，如化工厂、石油炼制
静电服识别基于人工智能视觉技术，可用于识别区域内人员是否穿戴静电服。当系统检测到未穿戴静电服的人员时，会立即触发报警机制，以预防潜在的危险事故发生。这项技术利用深度学习等算法对监控画面中的人员进行分析和识别。通过训练模型，系统能够准确地辨别穿戴静电服和未穿戴静电服的人员。当有人员未穿戴静电服进入识别区域时，系统会立即发出警报，通知相关人员采取必要的安全措施。静电服识别技术可以广泛应用于需要保持静电
基于大规模护目镜数据的识别训练，结合现场摄像头技术，护目镜识别技术可以自动监测如电焊炼钢、车工磨砂工等工厂车间内特殊环境下工作人员是否合规佩戴护目镜。该技术能够减少意外伤害事故，并提高监督监管效率。该技术支持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。通过训练大规模护目镜数据，系统可以快速准确地识别工作人员是否佩戴护目镜，并在发现未佩戴时及时发出警报，提醒相关人员采取必要的措施
占道经营识别算法基于人工智能视觉分析技术，可以通过固定摄像头或无人机对街道上的餐饮门店进行自动识别，检测出是否存在出店经营、占道经营等行为。如果检测到有出店经营行为，该算法会及时反馈给城管人员，以提高城市管理效率。该算法利用人工智能技术，对街道上的餐饮门店进行全面监测和检测。通过分析视频图像特征和运动模式，结合深度学习和计算机视觉技术，可以准确地辨别出街道上的餐饮门店，以及它们的经营行为。如果发现
最近我们结合项目合作，开发了一款羚通智能分析平台，这个平台的主要功能是可以利用视频监控，从而运用算法分析对视频中的内容进行算法检测和算法告警，例如行人入侵检测、烟火检测、车型检测、玩手机打电话检测、厨帽检测、抽烟检测等。今天我们就来详细了解一下这个平台是怎么使用的。首先是这个登录页面，它的界面是非常简洁大气的，如图：当我们输入账号和密码登录进来后，就可以看到我们平台内部的布局情况了。这里我们可以看
重型机械识别算法是基于人工智能技术开发的，利用无人机拍摄的航拍视频作为输入源，用于检测和识别在视频中出现的各种目标，如钻机、打桩机、挖掘机和起重机等。该算法通过分析视频中的图像特征和运动模式，结合深度学习和计算机视觉技术，能够准确地辨别出不同类型的重型机械。它可以识别出机械的外形、结构和运动状态，从而实现对目标的精确分类和识别。通过重型机械识别算法，可以在航拍视频中实时监测和识别出钻机、打桩机、挖
静电释放检测基于AI视觉分析技术，用于监测人们是否在特定区域内接触静电球。该系统通过视觉分析算法实时检测行人并进行跟踪，以确定是否有手触摸静电球的动作。如果在指定的时间阈值范围内未检测到手触摸静电球的动作，则会触发报警。当有人进入ROI（感兴趣区域）时，该系统会自动启动，并开始对行人进行监测和跟踪。通过AI视觉分析技术，系统可以准确地识别出行人，并实时分析其动作。如果系统检测到有人接触静电球的动作
基于人工智能视觉分析的技术可以应用于识别小区、街道和住户门前的电表箱，以保护用电安全。特别是在老旧小区中，这项技术可以发挥重要作用。该技术通过分析电表箱的图像，识别电表箱是否存在破损、生锈、掉漆、粘贴异物、盖子丢失或者盖子打开等情况，并及时将这些问题反馈给工作人员。这样一来，工作人员可以及时采取措施修复或更换电表箱，确保用电安全，防止潜在的电力事故发生。通过基于人工智能视觉分析的技术，可以实现对电
车辆特征与车牌识别技术基于目标检测、目标分类和目标跟踪等人工智能视觉算法，能够准确地识别常见车辆的品牌、颜色和车型。通过这项技术，可以进行车流计数分析，以评估出口和入口的车流量，并判断是否存在拥堵情况。这种技术可以辅助优化交通流程，减少高峰时段的等待时间。车辆特征与车牌识别技术在交通管理和城市规划中具有广泛应用。通过识别车辆的品牌、颜色和车型，可以实时监测道路上的车流情况，帮助交通部门更好地了解交
交通违法识别基于人工智能视觉分析技术，结合现场摄像头，实现对车辆和行人违法行为的自动识别，包括车辆占道、逆行、驶入禁行路段以及行人翻越护栏等违法现象。这种技术应用可以提高交通部门执法的效率，减少人力成本，并有效改善交通安全状况。通过人工智能视觉分析技术，交通违法识别系统能够对现场摄像头所捕捉到的交通场景进行实时监测和分析。系统会自动识别出违法行为，如车辆占道、逆行、驶入禁行路段以及行人翻越护栏等，
视频分析算法开发平台的工服识别系统，是一款基于人工智能技术的解决方案。它利用高精度图像识别和分析算法，对视频图像进行实时分析，以准确识别和监测工人的工作服穿着情况。该系统的特点包括高精度识别、实时监测、灵活部署和低成本等。它采用了先进的图像识别算法，能够准确地区分工服和其他类似服装，同时对各种环境条件具有较强的适应性。此外，该系统还支持灵活的部署方式，可以根据用户的需求进行定制化开发，以满足不同场
裸土检测算法基于计算机识别技术，可以分析工地和街道场景中的图像内容。一旦该算法识别到裸土和土堆，并且土堆的面积超过设定的阈值，系统将自动进行截图并上报。该算法通过对工地和街道场景的图像进行深度学习和分析，能够准确地识别出裸露的土地以及土堆。当检测到土堆的面积超过预设的阈值时，算法会触发截图功能，并将截图信息上报给相关部门或责任人。这种基于计算机识别技术的裸土检测算法，可以有效帮助监管部门对工地和街
越界检测算法是基于计算机视觉识别技术的一种安全监控系统，通过与现场摄像头配合使用，能够自动识别危险区域并进行实时监测。该算法的主要目的是确保员工的人身安全，并提高人工监管的效率。该算法利用计算机视觉技术对监控画面进行实时分析和处理。它首先对摄像头捕获的图像进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以提高后续识别的准确性。然后，通过目标检测和跟踪算法，识别出监控区域内的人员，并进行轨迹跟踪。当有人员越界
电动车安全管控系统，采用基于人工智能视觉分析技术的电梯间电动车识别算法。该算法通过自动识别视频图像中电梯间、楼道、走廊内是否有电动车进入，一旦检测到电动车，则在画面中自动报警。该系统可以有效防止电动车充电过程中可能引发的起火等安全隐患，实现对电动车的有效管控和安全保障。该电动车识别算法使用深度学习、计算机视觉等领域的前沿技术，利用大规模的电动车图像数据进行模型训练，从而具备高效精准的电动车识别能力
基于大规模火焰数据训练的火焰识别算法结合摄像头，可以实时监控区域内的明火情况，并在发现火灾隐患时即时发出警报。该系统适用于工地、商场、超市等各类可能存在火灾风险的场所，无论是室内还是室外，也适用于多种复杂环境。该算法利用深度学习和计算机视觉技术对火焰进行高效准确的识别和定位。通过大规模火焰数据的训练，系统能够学习到火焰的特征和模式，并能够有效地将火焰与其他光源或背景干扰进行区分。当系统监测到明火时
随着城市交通的日益繁忙，非机动车已经成为城市交通的重要组成部分。然而，由于非机动车的特殊性质，对其进行有效的监管和管理存在一定的难度。Lnton羚通的算法算力云平台是一款优秀的解决方案，具有突出的特点。它提供高性能、高可靠性、高可扩展性和低成本的特性，使用户能够高效地执行复杂计算任务。此外，平台还提供丰富的算法库和工具，并支持用户上传和部署自定义算法，提升了平台的灵活性和个性化能力。该非机动车识别
抽烟识别技术基于人工智能视觉分析技术，能够通过监控摄像头的视角，识别场景中的吸烟行为。当系统检测到有人嘴中叼着白色香烟时，会立即触发报警，并通知相关人员进行处理，以协助相关单位有效管控吸烟行为。这项技术可以广泛应用于各类禁烟场所，如公共场所、办公场所、医疗机构等，有效减少吸烟行为对环境和健康造成的不良影响。通过抽烟识别技术，可以实现自动化的吸烟行为监测和报警，提高吸烟管控的效率和准确性。Lnton
明火与烟雾识别算法基于计算机视觉技术，能够准确检测和识别红黄色带明显火焰形状的明火，以及白色和黑色烟雾。一旦检测到明火或烟雾，系统将立即触发即时报警，提升对潜在危险情况的侦测和应对能力。这种算法的应用可以广泛用于工业、商业和居住场所，有效预防火灾事故，并保护人员和财产的安全。应用场景楼宇/园区在写字楼、园区等场所，自动识别明火和烟雾情况是至关重要的。通过使用智慧楼宇+AI技术，可以实时监测楼宇/园
利用计算机识别技术进行摔倒识别，通过配合现场摄像头，可以自动检测诸如居家老人、养老院、地铁手扶梯/楼梯、老幼活动区等公共场所的人员摔倒行为。这种系统的准确率高达96%以上，能够在短时间内迅速判断人员是否摔倒，并及时启动救援措施，有效提高了人工监管的效果，有力保障了公众的生命安全。摔倒识别是一种基于计算机视觉技术应用在公共场所中的创新方法，通过配合现场摄像头，可以自动检测和识别人员摔倒的行为。这一技
我们的车牌识别算法采用深度学习技术，能够准确地识别和分析车牌的颜色和车牌信息。通过该算法，我们可以将分析得到的数据信息直接呈现在系统平台上，方便用户查询区域内车牌的历史信息和出入时间等相关数据。我们的车牌识别算法适用于大陆机动车车牌和香港机动车车牌，具有高精度和稳定性。通过部署相应的摄像设备，我们能够实时监测车辆进出的情况，并对车牌信息进行自动分析和记录。这样的技术应用使得管理人员可以方便地查询和
我们的反光衣识别算法是基于大规模反光衣服数据进行训练的，结合了现场摄像头，在工地、矿井、公路环卫、路政交警等特殊环境下自动监控人员是否穿着反光衣。这一技术的应用有效预防了因未着反光衣造成的意外伤害事故，并实现高效的监督监管。通过分析大量的反光衣数据集，我们的算法具备高度识别能力，能够准确辨别出人员是否穿戴反光衣。在工地等危险作业环境中，当工人没有穿戴反光衣时，系统会立即发出警报，提醒相关人员并要求
我们的烟雾识别算法是基于大规模白色烟雾数据进行训练的，结合摄像头实时识别监控区域内的室内和室外白色烟雾情况，并在检测到白色烟雾时立即发出警报。该算法适用于各种有火灾隐患的场所，如工厂、商场、蒸汽作业等，并且在室内多种复杂环境下也能正常运行。我们致力于提供高效可靠的烟雾识别解决方案，帮助各种场所实现及时火灾预警和安全管理。通过应用我们的技术，您可以获得更可靠的火灾预警，减少火灾造成的人员伤亡和财产损
我们提供基于AI视觉分析技术的成熟且可定制化的智能视频图像识别方案，旨在实时预警不安全情况，显著提升工业生产安全管理水平和生产效率。借助AI视觉分析技术，我们的系统可以准确地监测和识别视频图像中出现的各种不安全情况，如人员违规操作、设备异常、作业环境不符合标准等。通过实时预警系统，我们能够立即通知相关人员并采取必要的措施，以防止事故的发生或进一步扩大。我们的解决方案可根据客户的具体需求进行定制，以
我们基于AI视觉分析技术，提供对已有摄像头的改造和升级解决方案。通过部署我们的AI视觉算法，可以实现对不安全行为或状态的24小时智能化监测。我们的系统能够联动多个系统和硬件设备，并实现统一集中管理，以便主动识别预警，及时发现并避免潜在的风险。我们的解决方案支持对现有摄像头进行改装，无需更换设备，降低了成本和工作量。利用AI视觉分析技术，我们的系统能够准确地检测出各种不安全行为，例如异常行走、物品丢
该智能巡检方案是基于AI视觉分析技术和无人机的创新解决方案。利用无人机进行智能化巡检，通过AI视觉分析技术实现智能分析研判，并将发现的问题实时上报，形成业务闭环。全程实现自动化智能化，应用于光伏、电力、城管、水务、工地、安防应急等多种场景。该方案具有多方面的优势。首先，它可以大大提高巡检效率和准确性，降低了人为巡检的成本和风险。其次，通过无人机的智能化巡检过程，可以及时发现和解决问题，提高了整个巡
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