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?低暟l(fā)布多模態(tài)大模型AI融合巡檢超腦,為千行百業(yè)帶來安全守護(hù)

無論是地下300米的煤礦、綿延千里的輸電走廊,還是車流不斷的加油站、繁忙運(yùn)轉(zhuǎn)的中央廚房……安全始終是千行百業(yè)最關(guān)注的焦點(diǎn)之一。多模態(tài)大模型為安全管理數(shù)字化帶來技術(shù)革新,基于?涤^瀾大模型技術(shù)體系,?低曂瞥鲂乱淮嗄B(tài)大模型AI融合巡檢超腦,全面升級人、車、行為、事件等算法,為行業(yè)帶來全新的多模態(tài)大模型巡檢體驗(yàn),以更準(zhǔn)確、更高效的智慧巡檢為各行各業(yè)的安全運(yùn)行和發(fā)展保駕護(hù)航。

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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(diǎn)。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)。

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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(shí)現(xiàn)項(xiàng)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(diǎn)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(通常指目標(biāo)檢測類算法),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(yùn)行一段時間后,還可進(jìn)行增量算法迭代(通常指通過AI開放平臺增量訓(xùn)練),讓算法更準(zhǔn)確,巡檢工作提質(zhì)增效。

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

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

       原文標(biāo)題 : ?低暟l(fā)布多模態(tài)大模型AI融合巡檢超腦,為千行百業(yè)帶來安全守護(hù)

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