

隧道裂紋識別是確保隧道結(jié)構(gòu)安全和延長其使用壽命的重要手段。通過使用先進(jìn)的圖像處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法,可以自動檢測并評估隧道內(nèi)的裂縫情況。這不僅提高了檢測效率,還減少了人工檢查的成本,并有助于及時采取必要的維護(hù)措施。
聯(lián)系我們在智慧交通領(lǐng)域,非機動車識別算法可用于城市道路各路口、路段的監(jiān)控。精準(zhǔn)區(qū)分機動車與非機動車,便于對非機動車的闖紅燈、逆行、不按車道行駛等違規(guī)行為進(jìn)行精準(zhǔn)抓拍與管理,同時也能統(tǒng)計非機動車流量,為交通規(guī)劃、道路資源分配提供數(shù)據(jù)支撐,提升整體交通運行效率。
智慧安防體系下,該算法可幫助監(jiān)控小區(qū)周邊、商業(yè)街等人流量大的區(qū)域。實時掌握非機動車的通行情況,一旦出現(xiàn)可疑非機動車行為(如盜竊車輛后逃竄等)能及時發(fā)現(xiàn)并預(yù)警,保障區(qū)域的治安安全,輔助安防人員快速響應(yīng)處置。
智慧校園內(nèi),對于師生騎行非機動車的情況,通過非機動車識別算法可規(guī)范校園內(nèi)的騎行秩序,比如監(jiān)督是否在規(guī)定道路騎行、是否有序停放等,營造安全有序的校園交通環(huán)境,減少因非機動車使用不當(dāng)引發(fā)的安全事故。
智慧社區(qū)利用該算法可對進(jìn)出社區(qū)的非機動車進(jìn)行管控,識別外來非機動車的進(jìn)入情況,防止非法車輛進(jìn)入,同時規(guī)范社區(qū)內(nèi)非機動車的停放與通行,提升社區(qū)整體環(huán)境的整潔與安全程度,方便居民日常出行。
算法可部署于本地服務(wù)器及云服務(wù)器,攝像頭接入數(shù)量無限制,且攝像頭路數(shù)與各路攝像頭所應(yīng)用算法種類僅受本地服務(wù)器性能制約,同時支持在國產(chǎn)化服務(wù)器上進(jìn)行部署。
在邊緣端進(jìn)行部署時,能夠與算能、瑞芯微等類型的邊緣計算盒子實現(xiàn)良好兼容,可依據(jù)客戶的特定需求開展定制化部署工作,以充分滿足不同應(yīng)用場景下的多樣化需求。
基于對實際業(yè)務(wù)場景的深入評估與分析,提供契合特定業(yè)務(wù)需求的定制化算法解決方案,算法定制流程:數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)標(biāo)注→算法開發(fā)→算法測試→算法迭代。
為客戶提供為期一年的免費質(zhì)保服務(wù),包括與客戶需求進(jìn)行算法升級工作;提供每周 7 天、每天 24 小時的全天候技術(shù)支持服務(wù)。