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基于大规模安全帽数据识别训练，配合现场摄像头，实现自动识别现场作业人员的安全帽佩戴情况，准确率高于90%，达到高效率监督监管。

该算法基于计算机识别技术，将X光图像信息进行从线条到材质的多层次拆解，对常规行李包、液体、爆炸物等进行自动识别与报警，减轻工作人员负担，广泛适用于机场铁路、会议等安检情景。极视角第二代智能安检分析终端在Intel OpenVINO™的助力下，能优化视觉推理性能，充分发挥英特尔平台的AI算力潜能及多硬件平台可扩展性，算法也由GPU转化为CPU（Intel i3-8100T）分析，在保持原有算法的识别精度和速度的大前提下，在整体方案交付过程中实现硬件成本的降低。

基于动态视频实时统计店铺/活动现场客流量数据、变化趋势等，进行数据采集，综合评估店铺/活动效果，实时突发事件预警，辅助商业决策。

基于大规模火焰数据识别训练，配合摄像头，实时识别监控区内明火情况，立刻发出警报，提醒监控室查看，及时止损。适用于室内外多种复杂环境。

基于大规模烟雾场景数据识别训练，配合摄像头实时监控各区域内烟雾动态情况，定位烟雾发生区域，立即报警迅速救援。

基于深度学习的自动头盔使用检测，配合摄像头，实现自动识别城市骑乘人员头盔佩戴情况，提高交通部门执法效率，达到高效率监督监管。

基于人工智能视觉分析技术，自动识别行驶中车辆驾驶员是否存在不系安全带的行为，如果检测到未系安全带，立即报警，同时输出车牌信息，反馈给交管人员及时处理，同时提醒驾驶员提高交通安全意识。

机动车占道识别/ 车辆违停识别算法主要用于对小区、工业园区，路边停车、消防通道等区域，当车辆进入违停区域或者违规占道时，机动车占道识别/ 车辆违停识别算法可自动检测违停车辆的车牌号码，并将违停车辆的车牌号码和现场违停的车辆图片上传到客户的管理平台，便于管理人员对违停的车辆或者机动车占道行为进行及时处理。

基于人工智能视觉分析，自动识别非机动车闯红灯，检测到闯红灯行为后，立即警报，对非机动车进行轨迹跟踪，精准捕捉违法瞬间，辅助交管人员高效执法。

基于人工智能视觉分析技术，对水下拍摄图片/视频进行图像增强，将原本较为模糊的图像变得更加清晰，改善图像的视觉效果。

基于人工智能视觉分析技术，对机动车道内行驶的三轮车、自行车、电动车、板车、摩托车等非机动车进行检测，如检测非机动车在机动车道行驶，立即反馈给交通管理人员，有效避免安全事故的发生。