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工服识别

工服识别算法基于大规模工作服数据识别训练,配合现场摄像头,自动监控员工衣着规范情况,且有效防范外部人员闯入,准确率高于90%,达到高效率监督监管

应用场景

  • 建筑工地

自动识别监测未穿着工衣工服人员,支持实时闯入预警,高效监管,提高厂区安全性,减少人力监管成本

  • 仓储物流

自动识别监测未着工服的外来人员,实时进行闯入预警,高效监管,提高仓储物流工作场所安全性,减少人力监管成本

  • 企业管理

自动监控员工衣着规范情况,支持关键场所实时闯入预警,减少人力监管成本。适用于银行等专业场所妆容、着装规范等场景

 

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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