基于深度学习与多模态感知技术,推出AI视频卫士行为规范检测系统,让安全监管从“被动响应”迈向“主动拦截”。
技术突破:小目标检测精准度提升300%
针对香烟、工具操作等微小目标识别难题,思通首创“三级聚焦”检测架构:
- 人体定位:0.2秒内锁定监控画面中的从业人员
- 局部放大:自动截取手部/口部区域并强化分辨率(支持8K视频流处理)
- 行为解析:通过50万+违规动作样本训练的算法,识别吸烟、未戴防护用具等20类高危行为
实测数据:香烟识别准确率98.2%,误报率低于0.3%(某化工基地部署数据)
场景化解决方案:聚焦高风险区域
核心应用场景
部署优势:
- 无感改造:兼容95%现有监控设备,仅需软件升级
- 隐私保护:采用边缘计算技术,敏感画面本地处理不上传
- 智能分级:根据违规等级触发不同响应(提醒→警告→强制停机)
某大型制造企业应用案例(部署60天后): - 安全事故下降76%:吸烟引发的火险隐患100%消除
- 管理效率提升:安全巡检人力成本减少50%
- 合规保障:自动生成行为审计报告,满足ISO45001认证要求
- 行业Know-How深度嵌入
算法预置电力、化工、医疗等8大行业行为规范库 - 闭环处置能力
支持对接广播系统、门禁设备、应急电源,实现“识别-告警-干预”全自动处理 - 持续进化模型
基于联邦学习技术,客户数据本地化训练模型,越用越精准