云南慧视光电AI智能智能方案

电动车作为主流代步工具，不仅靠着3.9亿的保有量成功拿下我国使用载量排名榜首的地位。而电动车的投放和运营，因为价格友好而电动车身也轻便非常，故而更适合短途交通代步使用，一开始的时候并不规范，但随着电动车如今的保有量逐年以3000-4000万的销量暴增，电动车上路的条件也越来越严格起来。随着电动车在上路之后因为车身轻便的原因，随意行驶的种种现象越来越普遍，交通部门也是逐步完善相关的规范制度。开始是要求骑行电动车也需要持证才能上路，紧接着又是开始出现限乘又是要求必须戴头盔等规则，如果没有佩戴头盔，则全部以违章违规处理，被交警拦截后不仅面临罚款，还有可能连电动车都直接拉走。结合机动车辆上路管理办法，可借助道路摄像头及慧视光电的头盔识别技术（自动识别骑乘人员头盔佩戴情况，有效保护骑乘人员生命安全，大幅降低交通事故死亡风险。）帮助规范电动车管理，提高城市交通管理安全性。成都慧视光电推出可用于智慧零售的AI智能算法。云南慧视光电AI智能智能方案

现在的低头族越来越多，随处可见，而且大多数都是年轻人，公交、地铁、马路，放眼望去，基本没有抬头的，要么一边扣着手机一边走路，要么戴着耳机听着歌走路，可以说是把自己置身危险之中。我们在商场或者地铁站等地经常看到很多人乘坐自动扶梯或者上下楼梯时总是低头玩手机，而且由此摔倒索赔的新闻也不少，但是始终没有引起大家的重视，也给这些公共场所的安全管理带来很大的困扰。成都某商场为了避免此类事故的发生，采用了成都慧视光电技术有限公司的上下楼梯玩手机识别AI技术，自动识别商场扶梯、楼梯是否有人员玩手机，实时提醒，预防事故发生。使用之后，再也没有出现因为玩手机摔倒的事件发生，提高了商场管理的安全性。陕西AI智能应用成都慧视光电推出基于AI智能算法的驾驶行为识别分析系统。

公共场所例如商场、娱乐场所等地人员混杂，打架滋事偶有发生，严重的可能头破血流甚至伴随刑事责任，当有这类事件发生时，可能还会给场所造成一定的经济损失，影响场所经营形象和口碑，那么如何避免这类时间的发生或则在打架事件发生之初就制止呢？其实一般公共场所都安装了监控设备，但是目前都是“监而不控”，或者说更多只是事后调查取证的工具，未达到真正想要的监控效果。针对这一行业难题，慧视光电结合自身图像处理领域的行业经验，研发打架识别AI算法，通过摄像头自动识别打架行为，立即告警并通知管理人员，方便及时处理，遏制事件严重化。

电力输煤系统大多用栈桥输送方式运输，这种方式因空间狭小、位置高、设备集中、廊道窜风效应大，会带来输煤系统着火初期不易发现，产生明火后发展迅速，扑救困难等特点。所以电力系统对输煤设计、安装、调试、运行等环节都有严格的消防要求，是消防安全的重要关注对象。燃煤发电厂应充分吸取事故教训，举一反三，及时查找和治理隐患，结合现代化、智能化技术——慧视光电的越界识别AI技术，自动识别如输煤皮带重点区域人员误入行为，实时预警，有效避免安全事故，避免人力监管误差，提高厂区安全性，减少人力监管成本，并且杜绝由此产生的事故发生。成都慧视光电推出可用于表情识别的AI智能算法。

在以下场所工作必须戴安全帽：1、冶金高温作业场所、油田钻井森林采伐、供电线路、高层建筑施工以及寒冷地区施工场景。2、采矿、机械工业等冲击强度高的室内常温作业场所。3、煤矿、井下、隧道、涵洞等场所的作业。因为这些行业相对而言在作业过程中的风险要高于其他行业，处于对从业人员的人身安全保护，所以要求在工作期间必须佩戴安全帽。但是偶尔总有人觉得自己经验老道，不会出现问题，这就给相关管理工作增加了难度。针对这一情况慧视观点成功研发了安全帽识别技术，配合现场摄像头，实现自动识别现场作业人员的安全帽佩戴情况，准确率高于90%，实现高效率监督监管，守护者每一位从业人员的安全。成都慧视光电的AI智能算法已经比较成熟。电力运维AI智能

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    随着用于安放监控的摄像头数量的飞速发展，现在的部署数量数以万计，而且还在快速增加。通过人工进行监控并不是完美的解决方案，20分钟后，人对视频监视器的注意力就会下降30%，1个小时后将会下降70%，达到一个非常低的水品，目前大部分的视频监控系统只能实现录像、存储、事后取证，不能实时自动报警。慧视光电技术有限公司基于自研的边缘计算盒子、检测检测模块、AI板卡或流媒体服务器开发的自动目标检测与识别检测算法，是专门为海量的已经安装好的监控实现智能化升级改造量身定制的产品，对传统监控的重要点位增加视频结构化、特定目前检测与识别、行为分析等功能，不需要更换摄像头也不需要更换线路，减少了人力资源的投入，真正实现了24小时365天全天候监控。升级后的每路分析结果通过预警平台进行联动显示多路关联视频，关联回放多路视频，实现“局部升级、全局智能”的比较高附加值，充分发挥已投入资产的边际价值。目前慧视光电的相关软硬件设备已经广泛应用在边海防、监狱、戒毒所、铁路、地铁、电力、仓库、医院等领域。

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