多模態(tài)升級，預(yù)警更準(zhǔn)確

在煤炭、電力、物流倉儲、化工園區(qū)、建筑工地等場景，當(dāng)出現(xiàn)人的不安全行為、不安全狀態(tài)等風(fēng)險時，第一時間識別預(yù)警非常關(guān)鍵。

AI巡檢為安全管理提供了技術(shù)助力，但部分復(fù)雜場景中的行為識別仍是行業(yè)難點。AI融合巡檢超腦升級多模態(tài)大模型后，先通過視覺識別，再結(jié)合語義二次研判，可有效過濾各類誤報，提高整體應(yīng)用效果。

例如準(zhǔn)確識別人員跌倒，將能為救援爭取到更多寶貴時間。在原視覺識別方案中，坐姿、躺臥等狀態(tài)由于相似度較高，容易被判斷為人員倒地。升級多模態(tài)大模型后，結(jié)合人員倒地語義描述，坐在地面、蹲在地下、背靠墻面等相似姿態(tài)將被過濾，讓跌倒預(yù)警更快、更準(zhǔn)。

現(xiàn)場算法調(diào)優(yōu)，加速智能應(yīng)用落地

AI融合巡檢超腦創(chuàng)新性支持現(xiàn)場調(diào)優(yōu)，大幅提升智能化落地效率。

例如在北方寒冷地區(qū)，工作人員會佩戴冬季安全帽，其外觀與通用安全帽差異較大，容易被識別為未佩戴安全帽。如何基于原有安全帽算法實現(xiàn)項目現(xiàn)場的快速調(diào)優(yōu)，解決冬季安全帽誤報問題?

加持了多模態(tài)大模型的AI融合巡檢超腦，支持現(xiàn)場正誤報調(diào)優(yōu)，只需簡單幾步操作，即可快速優(yōu)化未佩戴安全帽算法識別效果。

一句話生成算法，需求敏捷響應(yīng)

面對種類繁多、側(cè)重點各異的巡檢任務(wù)，如何快速生成算法，滿足越來越多的個性化需求?

AI融合巡檢超腦推出零樣本啟動方案，在AI開放平臺輸入一句話就能生成所需算法①，將算法導(dǎo)入設(shè)備中即可應(yīng)用，極大提升智能應(yīng)用啟動效率。運行一段時間后，還可進行增量算法迭代②，讓算法更準(zhǔn)確，巡檢工作提質(zhì)增效。

①生成所需算法：通常指目標(biāo)檢測類算法

②增量算法迭代：通常指通過AI開放平臺增量訓(xùn)練

例如在管線密集區(qū)域，通過一句話生成挖掘機識別算法，快速實現(xiàn)防外破監(jiān)測預(yù)警，及時聯(lián)動安全防護措施。

場景策略編排，解鎖多樣化應(yīng)用

隨著用戶對AI了解的深入，多樣化的算法或算法組合，更能快速貼合實際應(yīng)用。AI融合巡檢超腦推出場景策略編排方案，可靈活響應(yīng)用戶需求，提升智能落地效率。

如后廚穿戴合規(guī)巡檢，啟用去重策略，管理員可按需設(shè)置預(yù)警頻率;又比如加油站卸油操作安全巡檢，按標(biāo)準(zhǔn)八步法作業(yè)規(guī)范啟用策略編排，未按步驟執(zhí)行則識別為違規(guī)行為并預(yù)警，確保卸油過程的安全性和高效性。

AI融合巡檢超腦將結(jié)合多模態(tài)大模型技術(shù)深入千行百業(yè)，持續(xù)創(chuàng)新探索，讓這個“AI安全巡檢員”更聰明，成為各種巡檢場景下的得力助手。