視頻監(jiān)控在公共建筑的安全秩序維護(hù)中有著廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控主要依賴于人工操作，因此發(fā)生突發(fā)事件時(shí)往往無法得到及時(shí)的處理，隨著人工智能的快速發(fā)展，在建筑安防領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。人員的危險(xiǎn)行為檢測研究是視覺領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)，同時(shí)也是視頻監(jiān)控轉(zhuǎn)向智能監(jiān)控升級的關(guān)鍵所在，在建筑安防的研究領(lǐng)域內(nèi)備受關(guān)注。

傳統(tǒng)的視覺識別方法需要人工進(jìn)行特征設(shè)計(jì)，檢測的準(zhǔn)確率較低，耗時(shí)較久，在行為特征提取方面存在不足，特征提取不準(zhǔn)確、不充分等問題，制約了行為檢測識別的有效應(yīng)用，而基于深度學(xué)習(xí)的視覺識別方法則擁有高效的計(jì)算效率以及較優(yōu)的模型泛化能力。

視覺識別，現(xiàn)代的機(jī)器視覺技術(shù)之一，通過結(jié)合深度學(xué)習(xí)，讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)“思辨”的能力。我們可以讓機(jī)器對現(xiàn)場圖像畫面中的元素進(jìn)行處理分析，以識別各種不同場景下的目標(biāo)和對象。例如，“工地的安全帽是否穿戴不規(guī)范”就是深度學(xué)習(xí)視覺識別系統(tǒng)其中的一種應(yīng)用，通過模仿人類的神經(jīng)元系統(tǒng)，為監(jiān)控?cái)z像頭提供自主學(xué)習(xí)能力。

施工工地、煤礦石化、園區(qū)電力、化工廠車間等高危行業(yè)都有著“危險(xiǎn)地帶”，深度學(xué)習(xí)視覺識別系統(tǒng)可以對現(xiàn)場生產(chǎn)區(qū)域內(nèi)高危地點(diǎn)進(jìn)行檢測，實(shí)時(shí)分析檢測，做到一發(fā)生意外立刻預(yù)警，然后通知相關(guān)人員。在這些過程中，可以做到不需人工干預(yù)，自動識別工地人員安全帽穿戴是否規(guī)范，材料堆積地是否起火等等，為工廠、工地等重要設(shè)施的安全防護(hù)保駕護(hù)航。

虛數(shù)DLIA工業(yè)缺陷檢測，是一款全流程工業(yè)視覺檢測端到端的系統(tǒng)，主要由模型訓(xùn)練、運(yùn)行構(gòu)成，可為工業(yè)制造提供全流程、一站式的AI質(zhì)檢和數(shù)據(jù)管理能力，具備0編程、1鍵部署、2大引擎、3步操作等產(chǎn)品優(yōu)勢，提供從圖像采集到模型部署升級、再到生產(chǎn)線的完整閉環(huán)?？舍槍Ξa(chǎn)線的物料追蹤、缺陷定位、工件計(jì)數(shù)、多分類外觀瑕疵檢測等復(fù)雜場景進(jìn)行AI算法自主訓(xùn)練。支持多種硬件通訊方式，提供流程方案自定義、實(shí)時(shí)顯示、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等功能。虛數(shù)科技致力于打造智能制造標(biāo)準(zhǔn)化交付體系，讓制造業(yè)第一步智能化升級從視覺缺陷檢測開始。