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技术服务商2024-09-13入驻
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团队技术信息

团队规模:6-15人
团队组成:后端Java3人 ,移动端Android1人 ,移动端iOS1人 ,产品经理产品经理2人 ,设计师UI设计师1人 ,高端技术职位架构师1人 ,AI人工智能1人
技术栈:Java,JavaScript,GO语言,Vue,Python

公司信息

成立时间:暂无企业状态:正常
注册资金:暂无实缴资本:暂无
案例
基于人工智能视觉的安全风险监测预警系统

一、本方案面向谁,解决了什么问题 本AI视觉隐患监测预警项目主要面向安全生产领域的企业和管理部门。针对传统安全生产监管中存在的人工巡检效率低下、隐患识别不准确、响应不及时等问题,本项目通过引入先进的AI视觉技术,实现对生产环境中各类隐患的实时监测与预警,有效提升企业安全生产管理水平,降低事故发生率,保障人员与财产安全。 二、相比于市场常规方案,本方案有哪些特点 高精度识别:采用深度学习算法,对生产场景中的隐患进行高精度识别,减少误报和漏报。 实时监测:24小时不间断监测,及时发现并处理安全隐患,避免事故发生。 智能预警:根据隐患类型和严重程度,智能生成预警信息,提醒相关人员及时响应。 数据分析与优化:对监测数据进行深入分析,为企业提供安全生产决策支持,持续优化安全管理流程。 易于集成与扩展:可与现有安全管理系统无缝集成,同时支持根据企业需求进行定制化扩展。 三、方案的产品组成或技术选型 本方案主要由以下几部分组成: AI视觉识别系统:负责实时监测生产环境中的视频流,通过深度学习算法识别各类安全隐患。 数据分析与处理模块:对识别出的隐患数据进行处理与分析,生成预警信息和报告。 预警通知系统:通过短信、邮件、APP推送等方式,及时将预警信息通知给相关人员。 可视化展示平台:提供直观的可视化界面,展示实时监测数据、预警信息和历史记录,便于企业管理人员进行查看和分析。 在技术选型上,本方案采用成熟的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)进行模型训练与部署,确保识别精度和效率。同时,选用高性能的硬件设备(如高清摄像头、高性能服务器等)以及稳定可靠的网络传输方案,保障系统的稳定运行和数据的实时传输。

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2024-09-14 09:23
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