人群异常聚集检测告警算法基于yolov5图像识别和数据分析技术，人群异常聚集检测告警算法通过在关键区域布设监控摄像头，实时监测人员的密集程度和行为动态,分析和判断人群密集程度是否超过预设阈值，一旦发现异常聚集，将自...

考场作弊行为自动抓拍告警系统通过yolov7+python网络模型算法，考场作弊行为自动抓拍告警算法实时监测考场内所有考生的行为，对考生的行为进行自动抓拍，并分析判断是否存在作弊行为。考场作弊行为自动抓拍告警算法选择的Y...

工地扬尘智能监测系统算法模型通过yolov7网络算法模型技术，工地扬尘智能监测系统算法模型利用AI视频智能分析技术，并将数据传输到数据中心进行分析。工地扬尘智能监测系统算法模型之所以选择YOLOv7，是因为YOLOv7 的发展...

生产作业流程合规检测算法通过引入yolov8视觉数据智能分析技术，生产作业流程合规检测算法对生产操作流程进行实时监测和合规性检测，通过与预设标准进行比对，系统能够检测出不合规的操作或异常情况，并及时发出警报提示相关...

非煤电子封条系统算法模型通过yolov7+python网络模型技术，非煤电子封条系统算法模型利用智能化AI视频分析，实时监测分析矿井出入井人员人数变化、非煤及煤矿生产作业状态等情况，自动生成、推送报警信息，提示相关人员采取...

人群聚集监测预警系统采用python+opencv网络模型AI视频智能分析技术，人群聚集监测预警算法对人员聚集情况进行实时监测，当人群聚集过于密集时，系统将自动发出警报。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言...

脱岗监测预警系统可以通过python+yolov5网络模型深度学习算法，脱岗监测预警算法对现场人员岗位进行实时监测，自动识别是否存在脱岗行为，并及时发出警报。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创...

学校食堂明厨亮灶算法模型通过yolov8网络模型技术，可以对人员的行为举止等进行监测。YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLAC...

拥挤聚集智能监测算法可以通过yolov7网络模型深度学习框架对人员数量、密度等进行实时监测，拥挤聚集智能监算法识别出拥挤聚集的情况，并及时发出预警。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，它能够同时支持...

睡岗识别可以通过TensorFlowAI深度学习框架智能分析技术，睡岗识别识别出现场人员是否存在睡岗情况，及时发出预警，避免因操作人员的疏忽而导致的安全事故。TensorFlow 是一个开源的机器学习的框架，我们可以使用 TensorFlow...