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电表箱状态识别

基于人工智能视觉分析,用以识别小区(主要是老旧小区),街道,住户门前的电表箱,识别电表箱有破损,生锈,掉漆,粘贴异物,盖子丢失或者盖子打开的状况,及时反馈给工作人员,保护用电安全

应用场景

  • 小区

自动识别老旧小区电表箱有破损、生锈、掉漆、粘贴异物、盖子丢失或者盖子打开的状况,及时反馈工作人员,及时处理

  • 街道

自动识别老旧街道两旁电表箱有破损、生锈,掉漆,粘贴异物、盖子丢失或者盖子打开的状况,及时反馈街道人员注意维护处理

 

常见问题

  • 算法怎么使用

算法支持本地服务器/边缘端/云服务器等部署方式,边缘端部署可兼容华为昇腾/算能/瑞芯微/英特尔等边缘计算盒子,开箱即用

  • 算法怎么收费

算法交付方式灵活,可根据实际需求情况和规模进行评估,主要有按路数授权/服务器授权/年包授权

  • 算法对摄像头有什么要求

正常200万像素即可,支持摄像头利旧使用,RTSP/RTMP/GB28181等视频流接入,节省改造成本

  • 算法如何定制

根据实际需求评估,通常单场景需要2000-5000张左右图片样本,定制流程:方案设计→数据采集→数据标注→算法开发→算法测试→算法迭代

  • 算法效果如何

平均准确率≥90%,采用深度学习技术可持续迭代提升效果,平均每个算法有500+个细分场景,每个场景500-800张/段精准标注数据,从数据源头保障算法质量

  • 是否支持国产化部署

已与华为昇腾/天数/登临等10余家国产芯片厂商完成适配,兼容国产CPU/GPU/NPU高质量满足项目信创要求

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