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燧機科技

燧機科技是一家專注邊緣+Ai機器視覺、多感知融合、人工智能硬件、芯片級算法優化研發生產銷售為核心的智慧場景解決方案提供商和運營服務商。

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燧機科技文章

  • 智慧工廠視頻監控解決方案 OpenCV2024-07-03 23:00

    智能工廠視頻監控解決方案以地區生態環境和工廠污染物為關鍵監控目標。智能工廠視頻監控解決方案根據線上監控人工智能技術剖析,智能工廠視頻監控解決方案24鐘頭連續不斷監控。安全性基本建設已變成當代工廠管理方法的關鍵構成部分。視頻監控系統可以在范圍內組裝視頻監控系統,統一操縱和管理方法出入人員。有一些地區可以按照必須臨時性區劃。一旦有些人進到禁區,馬上警報。
  • 智慧校園監控系統解決方案 opencv2024-07-03 22:57

    智慧校園監控系統解決方案適應了社會和教育的信息化要求,同時延伸了教育的辦學空間。智慧校園監控系統解決方案 依托智慧校園,構建基于網絡的跨越學校、企業和社會的混合式辦學模式,是解決中國教育投入不足,提高教育人才培養質量,建立新型安全校園智慧校園體系的途徑和方向。滑動條是Opencv的一種控件,能夠使用鼠標控制滑動條的位置,從而與圖片程序進行交互。滑動條的內容包
  • 平安校園視頻監控方案 YOLOv52024-07-03 22:51

    平安校園視頻監控方案部署一臺SuiJi-AI100視頻分析服務器,平安校園視頻監控方案使用校園視頻監控智方案能分析儀進行視頻取流和視頻告警事件的處理,生成告警事件和記錄,并進行系統的數據展示和應用,并可聯動IP音箱進行告警事件語音廣播和實時廣播喊話。
  • 工廠視頻智能分析系統解決方案 TensorFlow2024-07-03 22:48

    工廠視頻智能分析系統解決方案通過安裝在工廠生產施工作業現場的各個監控裝置,構建智能監控分析預警和防范體系,工廠視頻智能分析系統解決方案有效彌補傳統方法和技術在管理中的缺陷。智慧工廠視頻監控智能分析系統實現對人員、機械、材料、環境的全方位實時監控,變被動“監督”為主動“監控”;真正做到事前預警,事中常態檢測,事后規范管理,將工廠安全生產做到信息化管理。
  • 電力煤礦跑冒滴漏監測系統2024-07-03 22:44

    電力煤礦跑冒滴漏監測基于YOLOv7擴展了高效率程增強專注力互聯網,稱之為Extended-ELAN (通稱E-ELAN) 。 在大規模ELAN中,不管梯度方向路徑長度和塊總數怎樣,互聯網都達到了平衡狀態。 但如果無盡地層疊測算塊,這類平衡狀態也有可能被毀壞,主要參數使用率會降低。跑冒滴漏監測系統應用計算機視覺和深度學習技術對危化品生產區域實時檢測,當檢測到
  • 化工廠液體泄漏識別預警算法2024-07-03 08:35

    化工廠液體泄漏識別預警基于圖像識別算法是計算機視覺的基礎算法,例如VGG,GoogLeNet,ResNet等,化工廠液體泄漏識別這類算法主要是判斷圖片中目標的種類液體泄漏識別預警自動識別監控視頻中機械管道是否存在液體泄漏行為。如檢測到液體泄漏,立即反饋給后臺人員及時處理。
  • 河道水面漂浮物識別檢測 YOLO算法2024-07-02 11:37

    河道水面漂浮物識別檢測根據監控攝像頭搜集江河或河道的水面視頻,截取圖片中帶有海上漂浮物的照片,河道水面漂浮物識別檢測訓練所需照片,形成數據實體模型,實時檢測河道水面的監控畫面。如出現數據集模型中的漂浮物就立即抓拍提醒。
  • 口罩佩戴檢測算法2024-07-01 20:20

    口罩佩戴檢測算法基于YOLOv5在圖像識別檢測領域的優異性能,本文研究基于基于YOLOv5的口罩佩自動戴檢測方法。首先從網絡和真實生活中中尋找并采集不同場景人群口罩佩戴的圖片約500張并自建數據集,口罩佩戴檢測算法利用YOLOv5模型框架,修改其相關配置文件和檢測參數,并采用數據增強和Dropout技術防止過擬合。實驗結果驗證了YOLOv5模型人群口罩佩戴圖
  • 人員跌倒識別檢測算法2024-06-30 11:47

    人員跌倒識別檢測算法是基于視頻的檢測方法,通過對目標人體監測,當目標人體出現突然倒地行為時,自動監測并觸發報警。人員跌倒識別檢測算法基于計算機識別技術,配合現場攝像頭,自動識別如地鐵手扶梯/樓梯、老幼活動區等公共場所人員摔倒行為,準確率高于90%,及時救援,提高人工監管效果,保障生命安全。自動識別地鐵車站內如扶梯、樓梯等意外場所的人員摔倒事故,實時預警,及時
  • 安全帽佩戴檢測算法2024-06-26 22:22

    安全帽佩戴監控是鐵路工程施工人員安全管理中的重點和難點,它對檢測算法的準確 率與檢測速度都有較高的要求。本文提出一種基于神經網絡架構搜索的安全帽佩戴檢測算法 NAS-YOLO。該神經網絡架構由上、下行操作單元組成,采用二進制門策略對網絡架構進行更 新,通過數據驅動的方式自動確定合適的神經網絡體系結構。實驗結果表明,NAS-YOLO算法 在準確率、召回率及平均