自训练 AI 算法解决方案,凭借零代码开发、全场景覆盖、智能迭代三大核心能力,为企业打造 “低成本、高效率、强适配” 的 AI 落地路径,已成功服务矿山、制造、交通等 10 大行业,解决 30 + 细分场景难题。
一、零代码自训练:3 步搭建专属算法,告别 “高薪 AI 团队依赖”
无需 Python 编程或深度学习基础,业务人员通过数据上传 - 自动标注 - 一键训练三步,即可快速生成专业级 AI 算法。平台内置 10 万 + 行业数据模板,涵盖目标检测、图像分割、行为识别等 12 类算法类型,支持灵活调用:
- 矿山反盗采:调用 “夜间工程车识别” 模板,3 天定制算法,精准识别挖掘机、卡车作业行为,识别准确率达 96%;
- 产线质检:基于 “工业缺陷检测” 模板,2 小时生成螺丝缺失检测算法,0.1mm 瑕疵检测准确率超 99%。
二、全场景覆盖:30 + 细分场景深度适配
行业 | 典型场景 | 企业痛点 | 思通解决方案 | 落地成果 |
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矿山能源 | 矿区盗采监控 | 夜间作业隐蔽性强,人工巡检难发现,证据留存难 | 红外 + 低照度目标检测算法,实时识别车辆类型与作业行为,自动生成时间戳证据 | 盗采事件响应时间从 12 小时缩短至 5 分钟,证据完整率 100% |
尾矿库安全监测 | 水位、坝体形变人工监测效率低,风险预警滞后 | 图像分割算法结合 AI 测量模型,实时监测水位线与裂缝,自动预警异常 | 异常识别准确率 98%,预警响应速度提升 80% | |
智能制造 | 产线缺陷检测 | 人工质检效率低,微小瑕疵易漏检,质检成本高 | 工业级缺陷识别算法,支持 0.1mm 瑕疵检测,结合产线动态光照自适应 | 质检效率提升 5 倍,年节省人工成本超 200 万元 |
设备故障预警 | 设备异常早期难发现,突发停机损失巨大 | 振动 / 温度数据与视觉分析融合算法,提前预测轴承磨损、线路过热等故障 | 故障预测提前 72 小时,停机损失降低 85% | |
智慧城市 | 交通违停抓拍 | 违停车辆多,执法取证耗时长,人力成本高 | 多摄像头联动识别算法,自动抓拍车牌、违停行为并生成执法证据链 | 违停处理效率提升 6 倍,执法人力减少 70% |
垃圾偷倒监测 | 偷倒行为多发生于夜间,难以锁定责任主体 | 车牌 + 车型识别 + 轨迹追踪算法,结合时间、地点信息生成追溯报告 | 偷倒事件查处率从 30% 提升至 92% | |
教育体育 | 考场作弊监控 | 人工监考易疏漏,小动作难捕捉,误判风险高 | 人体行为分析算法,实时监测低头、交头接耳等可疑动作,自动预警 | 作弊行为识别准确率 95%,监考人力减少 50% |
运动员姿态矫正 | 教练人工分析效率低,动作误差难量化 | 21 个关键点检测结合运动学模型,实时评分并生成矫正建议 | 训练效率提升 40%,动作标准度提高 35% | |
物流仓储 | 仓库货物盘点 | 人工盘点耗时久,错漏率高,库存数据滞后 | 图像识别 + OCR 算法,自动识别货物标签、数量并生成盘点报表 | 盘点时间从 3 天缩短至 2 小时,准确率 99.5% |
农业养殖 | 农作物病虫害监测 | 病害早期难发现,人工排查范围有限,防治成本高 | 植物叶片图像识别算法,自动检测病斑、虫害并推荐防治方案 | 病害发现时间提前 15 天,作物损失减少 60% |
- 某北方矿区:引入盗采监控算法后,6 个月内成功阻止盗采事件 127 起,执法效率提升 12 倍;
- 某头部车企:部署产线缺陷检测算法,年节省人工质检成本 230 万元,产品合格率从 92% 提升至 99.7%。