宇观科技未戴安全帽识别报警系统通过实时分析工作区域的视频,如果发现有工作人员未按要求佩戴安全帽,后台会立即发出警报;监理人员在收到警报后立即对现场的违规行业进行纠正,以免引发人身伤害事故;后台会保存违规行为发生的时间、地点及画面,作为管理处罚的依据;系统的应用将大大提升对违规行业的处罚率,杜绝作业人员的侥幸心理;
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电动车已经成为大家日常出行的主要交通工具,但随之带来的是车辆乱停放、占道停放,没能做好安全防范,火灾频发。针对目前出现的电动车进入楼道或电梯,宇观科技推出电动车禁入楼道、电梯监控识别管理系统,对电动车精确检测分析,实现对电动车分析识别,实时预警电梯轿厢内及楼道内电动车闯入事件。
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宇观科技以AI赋能传统行业升级,推出的基于视频分析资产防盗系统主要应用于物流仓储,针对仓储固定资产如托盘、叉车等出现异常轨迹移动后报警提示并记录。系统采用人工智能视觉识别技术对前端摄像头固定条件下进行目标物体检测、识别和跟踪,对异常情况进行提示,达到降低甚至杜绝固定资产的偷盗行为,避免公司财产损失。
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宇观科技高空抛物AI智能识别系统是利用前端配备的高清摄像头或是加装高清摄像头传回的监控视频,后端视频分析处理仪融合了机器视觉、深度学习图像处理、模式识别、测量等相关技术,通过对监控现场获得视频数据后进行实时深层理解,自动检测场景中的异常事件与报警。如移动侦测、异常行为预测、越界报警、高空抛物等不同的应用场合对视频监控有不同的需求,所以视频分析算法应针对各自应用量身定制。本方案针对高空抛物研发提出高空抛物检测算法,典刑应用住宅小区、高楼大厦等建筑。高空抛物由于目标信噪比过低,通常的运动目标检测算法失效。本算
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智能视频分析-火焰检测预警系统基于智能视频分析和深度学习神经网络技术,实现对监控区域内的火焰和火花进行识别、实时分析报警。以计算机视觉技术赋能于前端监控摄像头,直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰、火花及时准确识别。对烟雾和火焰、火花实时分析报警,同时将报警信息快照和报警视频存入数据库,将报警信息及时推送给相关的管理人员,及时应对。系统不仅能实现无人值守不间断工作,自动对视频图像信息进行分析研判,及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾隐患,并以最快的方式预警及提供有用的信息,能有效地协助消防人员处理火灾危
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宇观科技基于计算机智能视觉和深度学习技术推出针对安全敏感区域的越界闯入检测系统。技术实施步骤:1、利用前端现有的摄像头实时采集图像,并对摄像头的采集区域设置安全敏感区域;2、通过背景减除法从采集到的视频流中提取运动目标信息;3、利用形态学滤波方法处理提取出来的前景图像,即运动目标;4、提取前景图像中连通区域轮廓,并筛选运动目标,将面积、尺寸或比例不符合要求的连通域去除5、判断前景图像中的运动目标是否进入安全敏感区域,
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宇观科技异常行为自动检测分析一直是视频监控技术领域中重点关注的对象,将计算机视觉和人工智能相结合,通过发现监控视频中的异常行为进行实时预警报警提示并记录。系统集图像处理、模式识别、计算机视觉技术于一体,借助计算机强大的数据处理能力自动识别不同的物体,分析抽取视频源中关健有用的信息,快速准确的定位发现监控视频中的异常情况,并以最快和最佳的方式发出警报或触发其它动作,从而有效进行事前预警、事中处理、事后及时取证的全自动、全天侯、实时监控的智能系统。
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AI自助识别结算系统是一套集成AI图像识别技术的餐厅结算系统,主要为学校食堂、企事业单位餐厅、快餐连锁店、烘培店等提供自选式快速结算服务;系统具有速度快、核算准、体验佳、无人值守等特点,有效解决了传统结算慢、易出错、成本高、体验差的现状。
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为降低管理难度提升在岗人员安全,宇观科技应用基于深度学习的计算机智能视频物体识别算法,基于规模化的安全帽反光服数据(支持安全帽颜色如红色、白色、黄色、蓝色、橘色、形状等)识别训练,配合项目现场摄像头,实现自动识别现场作业人员的安全帽反光服穿戴戴情况。
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AI视觉智能赋能新零售应用主要由三项关键技术决定最终落地的效果,首先是对物品能多目标检测 其次是对物品做到精准识别,最后是针对针对无人零售的购物 行为进行行为分析, 对选取、放回等动作 进行准确识别以及针对无人零售的偷盗 破坏行为进行行为分 析,对异常行动路线、 动作进行准确识别。
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近年来,在各级考试中,作弊行为仍屡见不鲜,如偷看、递纸条等,这些行为做的都比田间隐蔽,有时候发现了也无法证明。宇观科技推出基于智能视频监控-考场防考试作弊行为分析系统,用AI技术代替工作人员全程 、自动化监控分析。
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口罩、厨师帽视频检测识别系统主要是通过调取工作现场摄像机的视频流,运用深度学习神经网络技术,实现是否佩戴口罩、厨师帽的视频检测识别;通过对视频的实时分析识别、跟踪和报警……该技术基于智能视频分析和深度学习技术,识别率高、部署快捷、操作简单受到客户的追捧;宇观科技也是一直专注于为传统行业升级赋能,目前该系统已经成功落地应用于某连锁餐饮管理公司
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