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通过5G 摄像头实现工业视觉安全生产系统，可全时段大范围实时检测厂区人员违规行为，设备运行状态异常监测及告警等。
该项目使用视觉边缘大脑实现了以下算法应用：
1. 机床异常检测 2. AGV异常检测 3. 行车吊钩位置检测
4. 未戴口罩检测 5. 抽烟检测 6. 未穿工作服检测
7. 入侵检测
工业视觉安全生产系统，可全时段大范围实时检测厂区人员违规行为，异常监测及告警等，对安全生产提供保障。
该项目使用视觉边缘大脑实现了以下算法应用：
1. 特定区域入侵 2. 离岗检测 3. 安全帽检测
4. 工作服检测 5. 火焰检测 6.抽烟检测
通过传统图像处理+深度学习图像处理，搭建一套水质智能识别与设备状态监测系统。这套系统能够实时分析水质图像，准确识别水中异物、水面藻类等影响水质的因素，并通过深度学习技术，精确监控关键设备的工作状态，如泵机、过滤器等，确保其运行健康，一旦发现异常，即刻上传至中控平台，触发相应的工序调度与优化策略，实现资源的高效配置与流程的自动化管理。
为了积极响应市级政府关于餐饮行业食品安全与卫生管理的最新政策要求，运营商与云锦微开展合作，通过集成AI边缘计算智能体搭配传统摄像头，对原有餐饮场所的监控系统进行一次全面的智能化升级。实现对厨房违规行为、食材处理不当、环境卫生不合格等问题的即时识别与智能预警，有效预防食品安全事故的发生，保障消费者健康与权益。
该项目使用视觉边缘大脑实现了以下算法应用：
1. 厨师服检测 2. 厨师帽检测 3. 戴手套检测
4. 戴口罩检测 5. 老鼠检测 6. 垃圾桶满溢检测
7. 煤气罐识别
通过传统图像处理+3D图像处理+深度学习图像处理，解决了上海烟机包装箱装卸的托盘空间位置及姿态等的自动化检测，实现AGV的自动化操作，大幅提高其装卸载的工作效率。
通过电视产线包装工位的摄像头检测包装配件（如底座支架、说明书等）完整性，当检测到配件遗漏时通过视觉边缘AI大脑外接的声光报警提示人员处理。该方案可确保出厂配件无遗漏，有效提高客户满意度及节约售后处理成本。
该项目使用边缘AI大脑实现了以下视觉算法应用：
1. 电视底座支架检测 (左/右) 2. 标签检测 3. 其它配件检测
本项目是为在矿山使用的重型卡车建立换电站，因为处于封闭场景，点对点运输，便于设置换电站，减少因充电导致卡车停运的时间，提高卡车利用率。由于换电站位置偏僻且分散，人力运维巡检的成本较高，通过AI边缘计算代替部分人类感知，可以大幅度降低运维的工作量，大部分运维工作可以远程完成。
该项目使用视觉边缘大脑实现了以下算法应用：
1. 烟雾检测 2. 火焰检测 3. 人员闯入
4. 动物闯入 5. 非许可车辆闯入 6. 电池损伤检测
7. 电池板污物/破损/歪倒
电力工井线缆识别项目是通过对工井实际施工布线图片的分析，自动识别预埋孔、线缆种类及其对应关系等，以对电力数字化平台中的数字资产如施工图纸等匹配和纠错，实现数字资产实物化及数字化验收。
该项目使用VLA边缘服务器实现了以下视觉算法应用：
1. 预埋孔识别 2. 线缆种类识别 3. 孔-缆配对
