深圳华禹智能有限公司

    通过对大规模区域人员移动图像数据的识别训练，配合现场摄像头，能够精准地监测人员是否跨越了预设的安全边界或区域。一旦检测到有人员跨越了设定的安全边界，系统便会立即触发警报，通知相关管理人员。

      安全帽识别算法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。

       人员跌倒识别算法基于人工智能视觉分析技术，实时监测监控区域内的人员跌倒事件，确保人员安全，并及时响应潜在的危险情况。

      车辆超速识别算法是基人工智能视觉分析技术，专门用于实时监测室外街道监控区域内车辆的行驶速度，并在发现超速行为时及时发出警报，以便相关人员能够迅速处理。

       车辆乱停识别算法用于实时监测室外街道监控区域内的车辆停放情况，能够准确识别并处理车辆乱停乱放行为，及时发出警报通知相关人员进行处理，以提高车辆管理效率和维护道路交通秩序。

      人员逗留识别算法用于实时监测室外街道监控区域内的人员活动情况，尤其是针对长时间逗留的行为进行精准识别。

       人员吸烟识别算法用于实时监测监控区域内的人员吸烟行为，通过精准地识别和分析监控视频中的图像信息，能够准确判断是否存在人员吸烟的情况，并在发现吸烟行为时及时触发报警机制，以便相关人员能够迅速进行处理。

       基于大规模的静电释放场景图像数据进行训练和优化，以实现对静电释放事件的精准识别。通过与现场摄像头的配合，该算法能够自动监控各种环境，如工厂生产线、实验室、仓库等，及时发现并处理可能因静电释放引发的安全风险。

      人员睡岗识别算法用于实时监测室内或室外监控区域内的人员睡岗行为，能够精准地识别出人员是否在岗位上处于睡眠状态。

      使用手机识别算法用于识别和分析个体是否在使用手机，可以帮助企业实现对员工行为的精确监测和管理，提高工作效率和安全性。

      工衣工服识别算法提取出工衣工服的颜色、纹理、形状等特征信息，实现对员工穿着工衣工服情况的自动识别。

      物料超高识别算法用于实时监测仓库、生产线或其他物料堆放区域的物料高度，以确保物料堆放符合安全规定，防止超高堆放导致的安全隐患。

       仪表识别算法用于实现对各种仪表指针读数或数字显示的自动识别与读取，广泛应用于工业自动化、能源管理、环境监测等领域，帮助企业实现智能化、自动化的仪表读数管理，提高工作效率和准确性。

       气体释放识别算法用于实现对室外监控区域内潜在的气体释放事件的自动检测与识别，通过实时分析监控视频，能够迅速发现异常气体释放情况，并触发报警机制，以便相关人员及时响应和处理，从而保障公共安全和环境健康。

      火苗烟雾识别算法用于实时监测和分析监控视频中的火苗和烟雾状况，以迅速发现并应对潜在的火灾风险。

      实时监测并识别环境中的烟雾情况，算法经过大量烟雾图像的训练，能够准确识别出烟雾的特征，并在检测到烟雾时及时发出警报，为火灾等紧急情况的早期发现和应对提供了有力支持。

      通过集成先进的图像识别、传感器技术和大数据分析，实现对火焰等异常现象的快速、准确识别。一旦检测到火焰的存在，会立即触发警报机制，并通过物联网技术将警报信息实时传输给管理人员或消防部门，以便迅速采取灭火措施，有效降低了火灾发生的风险和损失，为公共安全提供了强有力的技术保障。

      区域入侵识别算法监测特定区域内是否有未经授权的人员或物体进入的算法，通常用于安防监控系统中，可以帮助提高安全性和及时响应潜在的威胁。

      对公共场所的消防疏散出口和通道进行实时监控与自动分析，捕捉出口与通道的图像数据，然后运用算法进行精确识别，判断是否存在被堵塞或占用的情况。

       基于大规模的静电释放场景图像数据进行训练和优化，以实现对静电释放事件的精准识别。通过与现场摄像头的配合，该算法能够自动监控各种环境，如工厂生产线、实验室、仓库等，及时发现并处理可能因静电释放引发的安全风险。

      通过大量空呼机图像数据的训练和优化，能够精确捕捉空呼机的特征，并有效区分其与周围环境的差异，可以及时发现并处理可能存在的安全隐患，避免因空呼机使用不当或缺失而导致的安全事故。

      口罩识别算法基于人工智能视觉分析技术，对如医院、后厨等对卫生要求较高的人员工作场所，有效监测工作人员口罩佩戴情况，检测到未佩戴者立即标注并进行提醒，有效保障工作场所安全卫生情况，减少人力监管成本。

       开车电话检测算法通过捕捉驾驶员的手部动作、视线方向以及车辆行驶状态等关键信息，结合驾驶规范和安全标准，精准判断驾驶员是否在使用手机。

     开车不寄安全带检测算法是基于大规模驾驶图像数据集的深度学习和训练而成，专门用于配合车载摄像头实时识别驾驶员是否佩戴安全带。该算法通过提取驾驶员身体轮廓与车辆座椅间的特征信息，精准判断安全带的佩戴状态。

      拥堵检测算法通过捕捉交通流量、车辆速度、车辆间距等多种交通参数，分析并判断道路是否出现拥堵。一旦检测到拥堵情况，算法会立即发出警报，以便交通管理部门及时采取措施，缓解交通压力。

      车辆违停检测算法是基于大规模交通图像数据集的深度学习和训练，通过提取图像中的车辆特征，结合交通规则和道路标线信息，精准判断车辆是否违规停放。一旦检测到车辆违停，算法会立即发出警报，提醒交通管理部门及时进行处理。

      变道检测算法具备高准确性和实时性，能够应对不同交通场景和复杂道路条件下的变道检测需求。无论是在高速公路、城市道路还是乡村道路，算法都能够有效工作，帮助交通管理部门和驾驶员及时识别和应对潜在的安全风险。

      事故检测算法通过捕捉车辆、行人、道路标志等关键元素的位置和运动信息，结合交通规则和安全标准，精准判断交通事故是否发生。一旦检测到事故情况，算法会立即触发警报系统，通知相关部门和救援人员迅速响应。

      占用应急车道检测算法通过捕捉车辆位置、车道线识别以及交通流量等关键信息，结合交通规则和安全标准，精准判断是否有车辆违规占用应急车道。

      行人检测算法是基于大规模行人图像数据集的深度学习和训练，专门用于配合摄像头实时检测监控区域内的行人。该算法通过捕捉图像中的行人特征，结合图像处理和机器学习的技术，精准判断图像中是否存在行人，并给出行人的位置信息。

       路害检测算法用于实时监测和分析室外街道监控区域内的道路路害状况，能够自动检测并识别多种可能存在的路害，如积水、坑洼、障碍物等，并在必要时触发相应的处理机制，以便及时响应和处理，从而提高城管单位对于道路路害的监测和处理效率。

       巡检人员检测算法基于大规模巡检人员图像数据的训练，使模型能够准确识别巡检人员的特征，并配合摄像头进行实时检测，能够实现对监控区域内巡检人员的实时检测与识别。

       巡检区域检测算法基于大规模数据的训练和学习，实时监测和识别特定巡检区域是否存在异常或特定目标，实现对巡检区域的精确检测。

       巡检异常行为检测算法通过大规模数据的训练和学习，实现对巡检异常行为的精确检测，用于实时监测和分析监控区域内的巡检人员行为，以识别出异常或潜在的安全风险。

      物体移动检测算法实时监测视频流中物体的移动情况，并在检测到物体移动时触发相应的响应。

      人员吸烟检测算法用于实时监测监控区域内的人员吸烟行为，通过精准地检测和分析监控视频中的图像信息，能够准确判断是否存在人员吸烟的情况，并在发现吸烟行为时及时触发报警机制，以便相关人员能够迅速进行处理。

      人员逗留识别算法用于实时监测监控区域内的人员活动情况，尤其是针对长时间逗留的行为进行精准识别。

      安全帽检测算法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。

      理财室监测算法基于大规模理财室环境图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控金融机构的理财室中是否有人员在进行不当行为，如未授权的交易操作、信息泄露等，有效防范因监管不力导致的金融风险和违法行为，高效率监督监管。此外，该技术还能用于确保理财顾问遵守职业道德和行为规范，提升金融服务的安全性和专业性。

      临柜人员使用柜外清设备检测算法基于大规模临柜服务场景图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控如银行、证券公司、保险公司等金融机构的柜台人员是否正确使用柜外清设备，有效防范因操作不当导致的交易风险和安全事故，提高服务流程的规范性和监督监管效率。

      客户单独留在集中办公区检测算法基于大规模办公环境图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控如公司、金融机构、政府机关等集中办公区是否有客户单独留下，有效防范因未及时发现和处理而可能发生的意外事件或安全风险，提高安全监督效率。

      运钞车未停在视频监控范围内识别算法基于大规模运钞车和监控摄像头位置数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控运钞车是否停在预设的视频监控范围内，有效防范因运钞车未在监控范围内停留造成的意外伤害事故或安全风险，高效率监督监管。此外，该技术还能协助及时发现并报警运钞车位置异常情况，提升金融押运的安全性和规范性。

      大堂经理缺岗识别算法基于大规模大堂经理图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控如银行、金融机构等场所的大堂经理是否在岗位上，有效防范因大堂经理缺岗造成的服务延误或安全风险，高效率监督监管，确保金融服务质量和客户体验。

      押运钞单人交接识别算法基于大规模押运人员图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控金融押运过程中是否存在单人交接行为，有效防范因未遵循标准交接流程造成的意外伤害事故或安全风险，高效率监督监管。此外，该技术还能协助及时发现并报警违反交接规定的行为，提升金融押运的安全性和规范性。

     遗留尾箱识别算法基于大规模银行尾箱图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控银行网点、自动柜员机等金融环境中是否有人遗留尾箱，有效防范因未及时发现和处理遗留尾箱而可能发生的金融风险和安全风险，高效率监督监管。此外，该技术还能协助银行工作人员快速定位遗失的尾箱，确保金融资产的安全和服务的正常进行。

      临时离柜识别算法基于大规模金融机构柜员图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控金融机构柜员是否在未经许可的情况下临时离开柜台，有效防范因柜员离柜造成的金融风险和安全风险，高效率监督监管。此外，该技术还能协助及时发现并报警非法入侵或破坏柜台的行为，提升金融服务的可靠性和安全性。

遗留物识别算法基于大规模公共场所遗留物图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控如银行、机场、火车站、商场等场所的公共场所是否有人遗留物品，有效防范因未及时发现和处理遗留物品而可能发生的意外事件或安全风险，高效率监督监管。同时，该技术还能协助快速定位遗失物品，确保公共场所的安全与秩序。

      摄像头遮挡检测算法基于大规模监控摄像头图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控摄像头是否被遮挡或损坏，有效防范因摄像头故障或被遮挡而导致的监控盲区和安全隐患，高效率监督监管。该技术还能及时发现并报警非法入侵或破坏监控设备的行为，提升监控系统的可靠性和安全性。

      识别商场顾客手机拍照算法结合场景理解技术来判断顾客是否在使用手机进行拍照，以便为商场管理者提供有关顾客行为的数据支持，优化商场管理和服务。

       户外广告牌识别算法通过图像识别技术自动检测并识别户外广告牌的内容，会进一步分析广告牌的内容。这包括提取广告牌上的文字信息、识别广告品牌和产品、分析广告牌的尺寸和位置等。通过对这些信息的分析，算法可以为广告商提供有关广告曝光量、观众关注度等有价值的数据。

      表情识别算法通过对人脸图像进行分析，识别出人的表情状态，会将结果进行分类，如高兴、悲伤、愤怒、惊讶等。根据应用需求，算法还可以进一步分析表情的强度和持续时间，以提供更丰富的情感信息。

       特殊客户入场识别算法基于大规模特定人群图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控如VIP客户、重要宾客等特殊身份的人员是否按照规定入场，有效防范因未识别特殊客户造成的接待不周或安全问题，高效率监督监管。此外，该技术还能协助及时发现并报警特殊客户入场时的异常情况，提升场所接待管理和安全保障水平。

      久侯客户提醒系统基于大规模顾客行为数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控顾客在营业场所的等待行为，识别出长时间等待的顾客。通过分析顾客的等待时间，系统能够自动向工作人员发送提醒，以便及时关注并服务这些久侯的客户，有效减少顾客等待时间，提升顾客满意度和服务质量。

      客流分析系统基于大规模人群行为数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控并分析公共场所如商场、公园、车站等场所的人流情况。系统能够识别出进入场内的人群数量、停留时间、流动方向等信息，为场所管理者提供实时、准确的客流数据。通过这些数据，管理者能够更好地了解顾客需求、优化场所布局、提高服务质量和安全性。

      人员倒地风险识别系统基于大规模人员行为数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控并分析公共场所如商场、医院、车站等场所的人员状态。系统能够识别出个体是否出现跌倒、晕倒等异常情况，并及时向现场工作人员发送警报，以便迅速响应并提供帮助。通过这种实时监控和风险预警，能够有效降低意外伤害事故的发生率，提高公共场所的安全性和紧急响应能力。

      聚众检测算法基于大规模人群行为图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控公共场所是否出现人员聚集情况，有效防范因人员聚集引发的意外伤害事故或安全风险，高效率监督监管。此外，该技术还能协助及时发现并报警群体性事件，提升公共安全和社会治安水平。

      在监控视频中自动识别和跟踪长时间停留在某一区域的行人。这种算法可以广泛应用于各种场景，如商场、车站、公园等公共场所的安全监控，以及智能家居系统中的异常行为检测。

      柜子检测算法基于大规模柜子图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控如商场、办公室、家庭等场所的柜子是否被非法打开或损坏，有效防范盗窃和意外伤害事故，提高安全保障水平。

      柜子检测算法基于大规模柜子图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控如商场、办公室、家庭等场所的柜子是否被非法打开或损坏，有效防范盗窃和意外伤害事故，提高安全保障水平。

      狗检测算法基于大规模狗的特征数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控如公园、小区、农场等场所是否有未经允许的狗进入，有效防范因狗造成的意外伤害事故，高效率监督监管。

      占用应急车道检测算法通过捕捉车辆位置、车道线识别以及交通流量等关键信息，结合交通规则和安全标准，精准判断是否有车辆违规占用应急车道。

      拎包检测算法基于大规模拎包图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控如商业场所、办公环境和公共交通站点等场所拎包的行为是否异常，有效防范拎包导致的财产损失和意外伤害事故，提高安全监督效率。

      未配备保安值守识别算法基于大规模保安人员图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控公共场所、金融机构、重要设施等敏感区域是否出现未配备保安值守的情况，有效防范因未按照规定配备保安造成的意外伤害事故或安全风险，高效率监督监管。

      面部识别异常检测算法基于大规模人脸图像数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控公共场所是否有人佩戴口罩、墨镜、帽子等遮挡物，有效防范因面部遮挡造成的身份识别错误或安全风险，高效率监督监管。

       贵重物品识别算法用于实时监测和分析监控区域内可能存在的贵重物品。该算法通过深度学习技术提取贵重物品的特征信息，准确判断物品的存在和位置。

      扶梯婴儿车识别算法基于人工智能视觉分析技术，用于实时监测和分析扶梯上可能存在的婴儿车，以确保婴儿的安全。通过该算法，能够准确识别扶梯上的婴儿车，并在必要时触发相应的处理机制，提高公共场所对于婴儿安全的监测和响应效率。

      持刀械行为识别算法旨在实现对公共场所中潜在危险行为的实时监控与自动预警，利用深度学习算法对视频中的图像数据进行实时分析，能够精准识别出人员是否持有刀具或其他危险器械，并在发现异常行为时，立即触发报警机制。

      通道堵塞识别算法用于实时监测和分析监控视频中的通道堵塞情况，能够自动检测通道内是否存在障碍物或异常堆积物。

      车辆乱停识别算法用于实时监测室外街道监控区域内的车辆停放情况，能够准确识别并处理车辆乱停乱放行为，及时发出警报通知相关人员进行处理，以提高车辆管理效率和维护道路交通秩序。

      人员倒地识别算法基于人工智能视觉分析技术，实时监测监控区域内的人员倒地事件，确保人员安全，并及时响应潜在的危险情况。

      人员吸烟识别算法用于实时监测监控区域内的人员吸烟行为，通过精准地识别和分析监控视频中的图像信息，能够准确判断是否存在人员吸烟的情况，并在发现吸烟行为时及时触发报警机制，以便相关人员能够迅速进行处理。

       灭火器识别算法用于实时监测和分析监控视频中的灭火器存在情况，能够自动识别监控区域内的灭火器，并在需要时触发报警机制，以确保在紧急情况下能够迅速找到并使用灭火器，提高火灾应对的效率和安全性。

      充电出库识别算法用于实时监测和分析充电设施区域的车辆出库情况，能够自动识别充电设施区域内车辆充电完成后的出库行为，并在需要时触发相应的处理机制，以优化充电设施的管理和提高运营效率。

      充电入库识别算法用于实时监测和分析充电设施区域的车辆入库情况，能够准确识别充电设施区域内车辆的入库行为，并在必要时触发相应的处理机制，以便及时记录和响应，从而优化充电设施的管理流程和提高使用效率。