车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起，以保证算法识别的准确性。...车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器，车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。...车辆轮轴监控识别系统应用最新神经网络算法和云计算来应用已有的监控监控摄像头替代人类的眼睛，并自动识别交通卡口处货车车辆的轮轴数。...车辆轮轴监控识别系统依据输入轮轴识别的数量，限定货车车辆的载重标准和收费标准，以护卫车辆在道路上的安全安全驾驶交通出行高效率。
加油站卸油行为监控视频识别系统依据监控摄像机采集加油站现场视频，依据机器视觉视频分析技术，分析和识别视频图象。...加油站卸油行为监控视频识别系统智能识别职工没戴工帽、不穿工作服、烟火（抽烟）、不按规定操作等违规行为。系统会及时报警语音提醒，将报警信息回传给后台，并同步到相关人员得手机上，进行加油站监督的闭环管理。...加油站推广应用双重预防机制、智能化视频监管、重点实际操作行为识别和整个过程视频监管、企业质量管理因素管理方案信息平台，推动加油站智能化战略转型、数字化升级，提升安全生产和监控预警、信息内容监管，降低生产风险保护人员生命安全...加油站卸油行为监控视频识别系统依据AI基础软硬和相关算法搭建加油站智能化管理系统，根据加油站智能化升级、智能化边缘服务器及时推理能力和操作安全分析，进行加油、卸油智能化、也可提供区域侵入、消防器材、抽烟
监控室值班人员脱岗识别系统通过python+opencv网络深度学校模型技术，监控室值班人员脱岗识别系统实现人员脱岗行为、睡岗行为、玩手机行为等场景的AI识别，python解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言
工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警通过python+yolo网络深度学习模型自动识别监控区域内的烟火，工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警发现火焰及烟雾系统可以实时发出预警信息并同步传给后台监控相关人员
人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为，当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域（危险区域）附近出现人员来回反复停留时，系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台，...在绝大多数情况下，传统视频监控系统只起到一个“录像”的能力，在人员作业、异常情况事故发生时，安排人力进行后面摸排取证。但是，在这时候，相关危险事件及损失早已发生，无法挽回。...这种情况下，人员徘徊识别系统应运而生。...人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析，一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况，人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录，有利于之后调查取证，进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题...人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准，将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。
船只监测识别系统通过python+opencv网络模型深度学习技术，船只监测识别系统对河道湖泊区域进行7*24小时不间断实时监测，当船只监测识别系统监测到监控区域出现违规船只时，立即抓拍告警。
河道船只识别系统通过计算机视觉技术对河道中的船只进行监测，如河道船只识别系统识别到有船只违规行为如取土捕鱼采砂等，河道船只识别系统立即抓拍告警同步回传给后台监控及时通知相关人员立即处理。
水尺监测识别系统利用计算机视觉+YOLOv5网络架构机器学习技术对河道湖泊进行实时检测，水尺监测识别系统监测到河道水位异常时，立即告警，推送给后台。...水尺监测识别系统YOLOv5网络架构机器学习极大提升现场区域的管控效率，既方便又节省人力。
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。...相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
河道垃圾识别系统通过yolov7网络模型智能视频分析技术，河道垃圾识别系统对河道水面垃圾进行7*24小时自动不间断实时监测，河道垃圾识别系统监测到河道水面出现垃圾时，立即抓拍告警。
人员超员识别系统通过yolov5深度学习网络模型对现场画面进行实时监测，人员超员识别系统监测到画面中区域人数超过规定人数时，立即抓拍存档预警。
河道水位识别系统采用yolov5网络模型深度学习技术，河道水位识别系统自动识别水尺位置，河道水位识别系统通过AI图像识别技术将数字与水位线位置结合对别，即可识别出水尺读数。
人员行为识别系统人员行为识别系统通过TensorFlow深度学习技术，人员行为识别算法对画面中区域人员不按要求穿戴、违规抽烟打电话、睡岗离岗以及作业流程不规范实时分析预警，发现违规行为立即抓拍告警。
人数超员识别系统基于计算机视觉分析技术yolov5网络架构对监控摄像头视频采集的画面实时分析，如果人数超员识别系统监测到作业区域超员时，立刻抓拍存档并同步报警回传给后台监控管理中心，提示后台人员及时进行处理
裸露土堆识别系统基于于yolov7深度学习架构模型技术，利用建筑工地现场已有监控摄像头实时识别路面/建筑工的土堆裸露情况，若裸露土堆识别系统识别到监控画面中的土堆有超过40%部分没被绿色防尘网覆盖，系统则判定是裸露土堆会立即自动标注抓拍存档并反馈后台人员提醒及时处理
指针仪表读数识别系统通过 yolov7+opencv计算机视觉分析技术，指针仪表读数识别系统利用现场摄像头可以自动识别指针型仪表读数并将读数回传给平台节省人工巡检读表的时间。
工地安全着装识别系统依据很多工作服图片信息数据训练识别模型，对现场视频监控画面实时分析，工地安全着装识别系统利用视频监控机器学习算法判断工地作业人员着装、工作服颜色识别；工地安全着装识别系统识别到违规信息后系统马上把违规图片...工地安全着装识别系统针对建筑工地的监管系统，其作用包含：安全头盔检测、着装检验、烟雾明火检验，区域入侵识别。...工地安全着装识别系统在建筑工地、电力安装、煤矿、石油化工、冶金工业、化工企业等危险工作上自动识别工作人员，有效预防危险事件的发生。...工地安全着装识别系统利用项目现场已经安装的监控摄像机拍的视频画面展开了实时分析，一旦发现工作人员并没有按照要求着装，工地安全着装识别系统会自动报警。...工地安全着装识别系统会自动保存时间、地点及相应的图片，作为事后追溯的依据。
穿戴规范智能识别系统通过yolov7+python网络模型AI深度视觉学习算法，穿戴规范智能识别系统对工厂画面中人员穿戴行为自动识别分析，发现现场人员未按照规定穿戴着装，立即抓拍告警。
工厂静电释放识别系统对烟花生产车间出入口静电释放仪实时检测，不用人工干预。一旦检测到工人未释放静电，工厂静电释放识别系统马上开展警报，通知后台监控人员，并提醒负责人妥善处置。...为了能保证安全生产，工厂静电释放识别系统依据智能视频分析，对烟花生产区实时检测。当检测到工人并没有释放静电时，系统马上警报，大大提升了视频资源的使用率，减少了人力资源的监管成本。
皮带撕裂监测识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术，皮带撕裂监测识别系统自动对运输机皮带状态进行全天候不间断实时检测，皮带撕裂监测识别系统检测到撕裂跑偏时，皮带撕裂监测识别系统立即抓拍告警及时同步信号给运输机停止运输机
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