深度学习视觉识别系统

视频监控在公共建筑的安全秩序维护中有着广泛的应用。传统的视频监控主要依赖于人工操作，因此发生突发事件时往往无法得到及时的处理，随着人工智能的快速发展，在建筑安防领域具有良好的应用前景。人员的危险行为检测研究是视觉领域中的研究热点，同时也是视频监控转向智能监控升级的关键所在，在建筑安防的研究领域内备受关注。

传统的视觉识别方法需要人工进行特征设计，检测的准确率较低，耗时较久，在行为特征提取方面存在不足，特征提取不准确、不充分等问题，制约了行为检测识别的有效应用，而基于深度学习的视觉识别方法则拥有高效的计算效率以及较优的模型泛化能力。

视觉识别，现代的机器视觉技术之一，通过结合深度学习，让机器实现“思辨”的能力。我们可以让机器对现场图像画面中的元素进行处理分析，以识别各种不同场景下的目标和对象。例如，“工地的安全帽是否穿戴不规范”就是深度学习视觉识别系统其中的一种应用，通过模仿人类的神经元系统，为监控摄像头提供自主学习能力。

施工工地、煤矿石化、园区电力、化工厂车间等高危行业都有着“危险地带”，深度学习视觉识别系统可以对现场生产区域内高危地点进行检测，实时分析检测，做到一发生意外立刻预警，然后通知相关人员。在这些过程中，可以做到不需人工干预，自动识别工地人员安全帽穿戴是否规范，材料堆积地是否起火等等，为工厂、工地等重要设施的安全防护保驾护航。

虚数DLIA工业缺陷检测，是一款全流程工业视觉检测端到端的系统，主要由模型训练、运行构成，可为工业制造提供全流程、一站式的AI质检和数据管理能力，具备0编程、1键部署、2大引擎、3步操作等产品优势，提供从图像采集到模型部署升级、再到生产线的完整闭环。可针对产线的物料追踪、缺陷定位、工件计数、多分类外观瑕疵检测等复杂场景进行AI算法自主训练。支持多种硬件通讯方式，提供流程方案自定义、实时显示、数据统计等功能。虚数科技致力于打造智能制造标准化交付体系，让制造业第一步智能化升级从视觉缺陷检测开始。