武汉市供应信息
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垃圾桶溢出监测识别系统的核心技术是基于YOLO深度学习模型,系统能够在监控画面中快速识别出垃圾箱外部的垃圾堆放情况。系统经过大量的训练和优化,能够识别出各种垃圾的特征,并能够准确判断是否溢满堆放。一旦检测到垃圾箱外有垃圾堆放或溢出的现象,立即对其进行识别捕捉,可以当场告警乱堆乱放人员,弥补传统人力巡查工作量大以及效率低下的不足。同时,系统会将该信息及时发送给后台管理人员,以便他们能够及时处理这种情况。¥1450/套
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渣土车识别预警系统利用现场监控摄像头,通过AI视觉识别算法分析监控画面,在指定区域内实时监测渣土车的进出状况。一旦系统识别到渣土车,会立即进行识别上报,将相关信息发送给后台工作人员,帮助其掌握道路上的渣土车运输情况。还具备对渣土车未盖篷布的抓拍和预警功能。当系统检测到道路上有未盖篷布的渣土车时,会自动进行抓拍,并记录包含点位、时间及告警信息等详细画面,提供给相关部门进行查看和处理。¥1450/套
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佩戴头盔识别预警系统基于神经网络人工智能视觉算法技术,系统通过已经装好的监控摄像头对作业现场的视频进行实时监测。系统利用多流水线并行处理联邦学习智能视频分析技术,¥1450/套
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烟雾监测识别系统可以通过对空气中的烟雾、火焰等进行实时监测,识别出是否存在火灾事故,并及时发出预警。¥1450/套
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打电话识别系统通过采用yolov5网络框架模型的深度学习算法,利用监控摄像头对工作区域人员行为进行实时监测。系统通过AI技术对监控画面进行分析和处理,能够准确识别出抽烟和打电话等违规行为。¥1450/套
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道路积水识别监测系统采用了AI神经网络和深度学习算法,通过街道两旁装设的监控摄像头,对城市低洼区域进行实时监测。当检测到道路积水时,系统能够迅速进行告警,以确保及时采取措施。支持对化工、道路、工厂、室内、室外等场所的积水进行识别,进一步提高了系统的适用范围和准确性。¥1450/套
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摔倒监测识别预警系统 基于神经网络人工智能视觉算法技术,系统利用已经装好的监控摄像头对养老院内的场景进行实时视频监测。系统能够自动对视频图像信息进行分析识别,无需人工干预。尤其是对老人跌倒这类紧急情况,在监测区域内发生摔倒事件时,系统能够迅速识别出异常情况,并以最快的方式进行预警提醒。可对老人常去区域进行实时监测,当发现有人员跌倒时告警,联动音响语音通知护理人员,迅速妥善处理,避免因看护疏忽带来不当后果。¥1450/套
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员工离岗监测识别预警系统通过在关键区域安装摄像头,利用AI图像分析等技术,根据视频流的智能监测分析对员工是否离岗进行实时监测识别和分析进行。系统24小时不间断运行,对于长时间无人值守、人员睡岗情况进行告警提示,将自动发出警报提示相关人员及时采取措施。¥1450/套
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反光衣监测识别系统基于智能视频分析技术和YOLO深度学习技术,可以实时监测施工现场工作人员是否正确穿着反光衣。通过对视频画面进行实时分析,能够准确判断工作人员是否穿戴了反光衣。一旦系统检测到有人员未穿反光衣的情况,会立即触发告警提示,及时提醒相关人员处理违规情况。系统还可基于报送的结果,结合声光报警作用,第一时间智能提醒违规者,及时纠正违规操作,做到事前预防。¥1450/套
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河道采砂船监测识别系统以AI视觉识别算法为核心,通过安装在水域边缘的摄像头,对水域图像进行分析和处理,实现禁采区域的实时监测。系统能够快速、准确地识别图像中的船舶,并通过与数据库中的禁采区域对比,判断船舶是否违规进入禁采区域。一旦发现违规行为将立即触发告警机制,警示相关人员及时制止违规采砂行为。¥1450/套
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