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广州暄和人工智能科技有限公司

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在工业厂区、写字楼等场景,可借助 AI 视觉识别技术实现人员违规行为自动识别,重点监测离岗、睡岗、打架、倒地、求救等行为,及时规避安全风险。
技术实现上,核心采用卷积神经网络(CNN):先构建涵盖各类行为的样本数据集(含不同场景、角度的行为图像 / 视频帧),通过 CNN 对样本进行特征学习,提取人体姿态、动作轨迹等关键特征,训练出高精度行为识别模型。
模型部署后,对接现场监控摄像头接入的实时视频流,CNN 会逐帧对视频内容进行推理识别,快速判断画面中是否存在违规行为。一旦识别到离岗、倒地等情况,系统会自动触发预警(如弹窗、声光提示),助力管理人员及时处置,提升场景安全管控效率。

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