服装厂计件工资管理长期存在三大痛点：靠人工盘点易出错、效率统计滞后、工序衔接不透明。我们见过太多工厂因5%的统计误差引发劳资纠纷，或因无法实时掌握产线效能导致交期延误。
为什么传统RFID方案在服装厂失效？
服装生产的特殊性导致常规方案水土不服：布料反光干扰图像识别、工人动作幅度大、工序切换频繁。某客户曾反馈其旧系统在缝纫环节误判率高达30%，最终被迫回归纸质登记。
倍特威视BVS-AI视频分析服务器采用三级纠错机制解决该问题：
1. 边缘计算节点实时过滤布料反光干扰
2. 动态姿势识别算法区分正常操作与无效动作
3. 工序切换自动校准模型参数
服装生产全流程的视觉解析能力
- 裁床环节：通过料架位移检测自动统计裁片数量，误差<0.3%
- 缝制工位：精确识别平缝/锁眼/钉扣等不同工序动作，自动归类计件
- 整烫区域：通过蒸汽密度监测有效工作时长，剔除待机时间
- 包装段：箱体计数与吊牌扫描双重校验，杜绝漏扫错扫
我们在浙江某代工厂的实测数据显示：系统上线后统计效率提升8倍，工资核算争议下降92%，同时暴露出3个工序的瓶颈工位。
交付不碰现有生产架构
采用无感式部署方案：
- 兼容海康/大华等主流IPC摄像头
- 支持对接金蝶/用友等ERP系统
- 提供标准MES数据接口
某客户从设备上架到系统联调仅用2个工作日，期间产线零停产。
15年工业场景know-how沉淀
关键技术差异点：
1. 大小模型混合架构：大模型保障泛化能力，小模型适配产线变更
2. 国产化算力适配：同一算法可部署在华为昇腾或英伟达平台
3. 沙盘演练系统：预先模拟不同光照、人流条件下的识别效果
某上市服装集团在5地工厂复制该方案时，我们通过算法沙盘提前发现华东厂区玻璃幕墙反光问题，避免上线后大规模调整。
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