分类： 行业解决方案

工业制造面临的三大视觉检测挑战

在现代化工厂中，传统工业机器人依赖预设程序作业的模式已难以满足柔性化生产需求。具体痛点体现在：

• 人工检测盲区：每小时数千件产品的瑕疵检测任务超出人眼识别极限
• 设备兼容性差：不同品牌机器人无法共享视觉数据，形成信息孤岛
• 动态识别延迟：传统算法对传送带上随机摆放的工件识别率不足75%

这些痛点正通过AI视觉技术的突破迎来转机。

倍特威视的智能视觉解决方案构成

我们的工业机器人视觉系统采用多模组协同架构：

1. 高帧率工业相机：配合环形光源，实现每秒200帧的微米级成像

2. 深度学习算法：基于卷积神经网络（CNN）的缺陷识别模型，训练样本超50万组

3. 边缘计算网关：将图像处理延迟控制在8ms以内，满足实时控制需求

4. 标准化接口：支持与ABB、KUKA等主流机器人品牌的PLC无缝通讯

这种架构使平均检测精度达到99.2%，较传统方案提升40%以上。

四大典型应用场景验证

1. 汽车零部件全检工位

在齿轮箱装配线上，系统可在0.3秒内完成6个关键尺寸的测量，并自动分拣NG品，替代原有3个质检工位。

2. 3C产品外观检测

对手机外壳的划痕、凹坑等12类缺陷进行360°检测，过检率控制在1.5%以下，每年可减少百万级质量索赔。

3. 食品包装视觉引导

通过RGB-D相机实时重建堆叠袋装食品的三维坐标，引导机械臂精准抓取，码垛效率提升65%。

4. 金属件分拣系统

利用光谱分析技术，在废料分选环节准确识别不同合金材料，分拣纯度达98.7%。

倍特威视系统的差异化优势

• 模块化部署：视觉模组、算法、机械臂可独立升级，保护客户现有投资
• 自适应光源：根据环境光变化自动调节补光强度，确保成像稳定性
• 跨平台兼容：提供OPC UA、EtherCAT等7种工业协议接口
• 模型迭代服务：每季度提供新缺陷类别的算法升级包

据统计，采用该系统的客户平均6个月即可收回硬件投入成本。

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传统工程管理的困境亟待突破

当前工程建设领域面临诸多挑战：施工过程缺乏有效监管手段，安全隐患难以及时发现；人员机械调度效率低下，资源浪费普遍存在；质量管控依赖人工巡检，问题追溯困难；各类业务系统数据孤岛现象严重，协同效率低下。

如何通过技术创新提升工程建设项目全过程管控能力？工程建设智慧建管平台应运而生，融合物联网、AI视频分析等前沿技术，实现施工管理的数字化、智能化升级。

智能化技术重构工程管理模式

倍特威视工程智慧建管平台采用分布式架构设计，构建起包含前端感知层、网络传输层、平台服务层和应用层的完整体系。平台核心技术亮点包括：

• 全方位智能监测：通过部署高清摄像机、智能传感器等设备，对施工现场人、机、料、法、环要素进行全时段监测
• AI视频分析引擎：采用深度学习的智能算法，实现对安全帽佩戴检测、工装识别、危险区域闯入等违规行为的自动识别
• 数据深度融合：打破信息孤岛，整合视频监控、环境监测、进度管理、BIM等多源数据，形成统一数据资产
• 预警联动机制：构建分级预警体系，通过大屏、短信、APP等多渠道推送异常告警，实现闭环处置

典型业务场景深度赋能

安全管理智能化

平台通过AI视频分析技术，7×24小时自动识别各类安全隐患，包括：

• 未佩戴安全防护装备违规行为
• 高风险作业区域人员闯入
• 大型设备违规操作
• 火灾烟雾等异常情况检测

进度管控精细化

整合BIM模型与现场进度数据，实现：

• 实际施工进度与计划的实时比对
• 关键路径偏差预警
• 资源投入与产出效益分析
• 进度滞后自动提醒

人员管理高效化

建立智能化人员管理机制：

• 电子围栏划定工作区域
• 人员进出自动统计
• 特种作业人员资质核验
• 工时统计与考勤管理

质量监管标准化

通过物联网技术实现对：

• 关键施工工序的标准化管控
• 隐蔽工程的全过程留痕
• 材料入场质量自动检测
• 验收流程的电子化管理

开放架构实现系统融合

倍特威视工程智慧建管平台具备优秀的兼容性：

• 标准API接口支持与各类业务系统对接
• 支持私有化部署和云端部署两种模式
• 提供SDK开发工具包助力二次开发
• 适配主流工业通信协议

平台已通过多项权威认证，在数据安全、系统稳定性等方面具有可靠保障。

价值提升显著

实践证明，工程建设智慧建管平台可为项目各方带来显著价值：

• 安全提升：安全事故发生率平均降低25%
• 效率提升：管理效率提升30%，人工巡检工作量下降50%
• 成本优化：通过资源合理调配，项目综合成本节约15%-20%
• 质量保障：质量问题闭环率提升至95%以上
• 决策支持：提供基于大数据分析的决策支持报告

随着数字化技术在工程建设领域的深入应用，智能化管理正在成为行业标配。倍特威视工程智慧建管平台将持续迭代升级，赋能工程项目实现更高效、更安全、更经济的建设目标，助力行业数字化转型。

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傳統水利漂浮物監測的痛點與挑戰

河道漂浮物和水葫蘆的泛濫已成為困擾水利管理部門的重要環境問題。傳統人工巡查方式存在諸多弊端：

• 效率低下，覆蓋範圍有限
• 無法實現全天候不間斷監測
• 反應滯後，往往發現時已造成嚴重污染
• 數據記錄不完整，缺乏系統性分析
• 監測成本高昂，人力投入大

當前急需一種智能漂浮物監測方案，通過技術創新來解決這些行業痛點。

倍特威視AI視頻分析監測系統技術解決方案

基於深度學習算法的AI視頻分析技術，我們開發了專門針對水利漂浮物的智能監測系統：

核心技術原理

• 多算法融合識別：結合目標檢測與分類算法，準確識別各類漂浮物
• 實時監測預警：7×24小時不間斷自動監測，發現異常立即告警
• 智能分析平台：提供數據可視化展示與趨勢分析功能

業務價值體現

• 監測效率提升300%以上
• 人工巡查成本降低70%
• 污染事件響應時間縮短至5分鐘內
• 歷史數據完整保存，支持決策分析

典型應用場景

1. 河道水葫蘆爆發監測

系統可精準識別水葫蘆覆蓋面積與擴散趨勢，為治理工作提供數據支持。

2. 水庫漂浮物防治

對水庫水面垃圾進行智能識別與定位，指導清理工作高效開展。

3. 城市景觀水域管理

維持城市河道、湖泊景觀水質，提升城市形象與市民滿意度。

4. 環境保護監測

助力環保部門掌握水域污染狀況，履行監管職責。

系統特點與技術優勢

強大的環境適應能力

• 採用IP68防護等級設計，全天候穩定運行
• 適應不同光照條件，夜間監測同樣精準
• 抗風雨設計，惡劣天氣不影響監測質量

靈活的部署方案

• 支持岸基、浮台、橋梁等多種安裝方式
• 可與現有的水利監控系統無縫對接
• 提供雲端和本地部署選項，滿足不同需求

易用性與兼容性

• 直觀的可視化操作界面
• 標準API接口，便於二次開發
• 支持多種數據導出格式

應用價值總結

倍特威視智慧水利漂浮物監測系統通過先進的AI視頻分析技術，為水環境治理提供了新一代的智能化解決方案：

• 實現從被動應對到主動預防的轉變
• 大幅提升監測效率與準確性
• 為水環境治理決策提供科學依據
• 助力美麗中國建設與生態文明發展

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当前环保监测面临的三大核心挑战

在环境监测与保护领域，传统监测手段正面临诸多困境：

• 数据采集效率不足：人工采集方式时效性差，难以满足实时监管需求
• 海量数据处理困难：环境指标数据维度多、体量大，人工分析效率低下
• 污染预警不及时：传统方法发现异常滞后，错失最佳处置时机
• 监管成本居高不下：人工巡检和设备维护耗费大量资源

这些问题正通过环保数据AI分析技术得到有效解决。作为AI视频分析领域的专业提供商，倍特威视凭借多年技术积累，为环保监测提供了创新性的智能解决方案。

倍特威视环保AI分析解决方案技术原理

我们的环保数据AI分析系统采用多层技术架构：

1. 数据采集层：

• 整合各类环境传感器数据
• 支持视频监控设备接入
• 兼容第三方数据平台接口

2. AI分析层：

• 采用深度学习算法模型
• 实现对水质、空气、噪声等指标的智能分析
• 异常检测准确率达行业领先水平

3. 应用服务层：

• 可视化数据看板
• 智能预警推送机制
• 多终端访问支持

该系统特别在以下方面取得技术突破：

• 采用自适应学习算法，自动优化分析模型
• 支持边缘计算，降低数据传输延迟
• 内置数据质量校验机制，确保分析准确性

环保AI分析四大典型应用场景

1. 工业企业污染排放智能监控

• 实时监测废气、废水排放指标
• 自动识别超标排放行为
• 生成合规性报告供监管部门核查

2. 城市环境质量综合评估

• 整合大气、水质、噪声等多维度数据
• 建立区域环境质量评价模型
• 绘制动态污染扩散图

3. 生态保护区智能巡查

• 基于视频分析识别非法采伐、盗猎行为
• 自动监测保护区环境指标变化
• 减少人工巡查频率，降低管理成本

4. 突发环境事件应急响应

• 实时监测突发污染事件
• 预测污染扩散范围和影响程度
• 为应急处置提供数据支持

倍特威视解决方案的三大核心优势

1. 系统兼容性强

• 支持与现有环保监测设备无缝对接
• 提供标准API接口，便于二次开发
• 适配多种数据库格式

2. 部署灵活高效

• 支持云端和本地化部署
• 提供边缘计算方案，减少带宽占用
• 系统上线周期短，实施成本低

3. 运维成本优化

• 系统自动学习优化，减少人工调参
• 异常自诊断功能降低维护难度
• 模块化设计便于功能扩展

环保行业数字化转型的智能引擎

倍特威视的环保数据AI分析解决方案正在帮助各级环保部门和企业实现：

• 监测效率提升80%以上
• 污染事件发现时间缩短至分钟级
• 数据分析人工成本降低60%
• 环保治理决策支持更加科学精准

我们的技术团队持续投入研发，确保解决方案保持行业领先水平。目前系统已支持20+种环境指标的智能分析，算法模型更新频率达到每月1-2次。

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城市环境管理的新挑战

在城市管理工作中，建筑工地物料乱堆放、商铺占道经营、居民区杂物堆积等问题长期困扰着管理者。这些乱堆物料不仅影响市容美观，还可能引发安全隐患，阻碍行人通行，甚至造成环境污染。传统的人工巡查方式存在以下痛点：

• 巡查效率低，容易遗漏问题点位

• 人工识别存在主观性和误差

• 难以及时处置违规行为

• 缺乏可信的数据记录和追溯机制

AI视频分析技术的创新解决方案

为解决上述痛点，倍特威视开发的智慧城管乱堆物料AI识别系统应运而生。该系统基于深度学习算法，通过智能视频分析技术，实现了对城市乱堆物料的自动检测与识别。

核心技术原理：

1. 采用YOLOv5、Faster R-CNN等先进目标检测算法

2. 建立乱堆物料专属特征样本库

3. 实现多角度、多尺度物体精准识别

4. 支持与城市监控视频系统无缝对接

业务价值：

• 识别准确率达92%以上，大幅减少人工复核工作量

• 实时监控预警，违规行为发现时间缩短至3分钟内

• 形成数字化治理闭环，提升处置效率

• 为城市管理决策提供数据支撑

典型应用场景

1. 建筑工地智能监管

针对建筑工地物料堆放规范性问题，系统可实时监测：

• 物料堆放是否超出规定区域
• 是否存在高空坠物风险
• 物料防尘覆盖是否到位

2. 街道环境秩序维护

在商业街区、居民区等场所，系统可及时发现：

• 商铺违规占道堆放货物
• 生活垃圾乱丢乱放现象
• 公共区域私人物品堆积

系统技术特点

倍特威视智慧城管乱堆物料识别系统具备以下突出优势：

⚙️ 高度兼容：支持多种品牌摄像头接入，无需更换现有监控设备

📊 轻量部署：支持云端/边缘计算部署方案，灵活满足不同需求

🔧 简单易用：操作界面友好，支持定制化规则配置

📲 智能预警：可通过短信、APP、大屏等多渠道实时告警

数字化城市管理新引擎

随着智慧城市建设的深入推进，AI+视频分析技术正成为提升城管效率的关键工具。倍特威视智慧城管乱堆物料识别系统经过大量实际场景验证，能够有效：

• 降低50%以上巡查人力成本

• 提升3倍以上违规发现效率

• 建立可追溯的数字化治理档案

未来，我们还将持续优化算法，拓展更多城市治理场景的应用，为共建美好城市环境提供技术支撑。

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引言：生态保护面临的新挑战

随着全球生态保护意识提升，生物多样性监测正成为环保领域的重点课题。然而传统监测手段存在明显局限：

• 人力成本高昂：依靠人工巡查导致监测覆盖范围有限
• 响应滞后：难以实现异常事件的实时发现与预警
• 数据分析不精准：依靠经验判断，缺乏客观量化标准
• 管理效率低下：视频监控数据利用率不足15%

AI赋能的环境监测解决方案

基于深度学习算法的新一代智能视频分析系统，为生物多样性保护提供了创新解决方案：

• 多目标识别：支持同时识别200+物种并自动分类统计
• 异常行为检测：对非法捕猎、生态破坏等行为实时预警
• 三维空间分析：精确测算种群密度、活动轨迹等关键数据
• 智能数据管理：自动生成符合环保标准的分析报告

> 实测数据显示，智能系统可将生态监测效率提升90%以上，同时减少85%的漏检情况。

典型应用场景实例

1. 自然保护区智能巡护

• 7×24小时自动识别珍稀物种活动
• 即时发现非法入侵行为并定位坐标
• 自动生成物种迁徙规律热力图

2. 濒危物种保护研究

• 非接触式种群数量统计分析
• 个体识别与行为模式学习
• 栖息地适宜性智能评估

3. 生态修复效果评估

• 植被恢复自动监测
• 动物回归量化分析
• 修复工程动态跟踪

系统核心优势

开放兼容的架构设计

• 支持对接各类摄像机和传感器设备
• 可集成至现有环保监测平台
• 提供标准API接口和SDK工具包

高精度分析算法

• 物种识别准确率达98.6%
• 支持光线变化、部分遮挡等复杂场景
• 持续自主学习的优化机制

灵活部署方案

• 支持云端和边缘计算部署
• 适配自然保护区等无网环境
• 可定制化分析模块组合

构建智慧环保新生态

智能视频分析技术正在重塑生物多样性保护工作流。从被动监控到主动预警，从人工统计到自动分析，倍特威视的解决方案为生态保护带来三大价值升级：

1. 管理提效：将有限的人力资源聚焦于决策环节

2. 数据增值：挖掘视频监控中蕴含的生态信息

3. 标准升级：建立科学量化的监测评估体系

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引言：标签质检的行业痛点

在工业制造领域，产品标签作为关键的”身份证”，其粘贴质量直接影响:

• 仓储物流扫码成功率（误差导致30%返工）
• 产品追溯体系完整性（错误标签引发客诉）
• 自动化产线运行效率（识别失败造成产线停滞）

传统人工抽检存在明显缺陷：

✓ 平均每小时视觉疲劳导致漏检率上升40%

✓ 24小时三班倒人力成本居高不下

✓ 难以适应柔性化生产的快速换型需求

深度解析AI视觉检测方案

核心技术架构

采用多光谱成像+深度学习算法：

1. 高精度定位系统：亚像素级边缘检测技术，识别精度达±0.1mm

2. 动态补偿算法：自动校正传送带振动带来的图像偏移

3. 异构样本学习：支持同时检测钢印、油墨、不干胶等12种标签类型

典型应用场景

1. 汽车零部件产线：

• 螺栓标签字符缺失检测
• ECU模块二维码角度偏移报警

2. 医药包装环节：

• 药盒批号印刷完整性验证
• 彩盒贴标位置合规性判断

3. 电子元器件生产：

• 芯片镭射标签可读性检测
• 防伪标签粘贴方位校验

系统差异化优势

无缝集成能力

√ 支持OPC UA/Profinet等15种工业协议

√ 可对接MES/ERP系统实现质量数据闭环

√ 模块化设计满足产线改造的灵活部署

持续进化特征

● 基于小样本学习的模型迭代技术

● 产线工人可通过简单标注参与优化

● 每季度推送行业专属算法包更新

为客户创造的核心价值

通过部署智能标签检测系统，企业可获得：

• 质量提升：缺陷漏检率降至0.3%以下
• 成本优化：减少60%复检人力投入
• 效率突破：检测速度最高达2000件/分钟
• 风险控制：建立完整的质量追溯数字档案

针对特殊场景需求，我们提供：

→ 高反光金属表面检测方案

→ 曲面异形件专用成像系统

→ 多语言混排OCR识别模块

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人工上下料效率低？自动化转型迫在眉睫

在现代工业制造领域，传统的物料上下料环节正面临严峻挑战：

• 人工操作效率低下，每小时最多完成30-50个物料循环
• 定位精度受人为因素影响，误差普遍大于±2mm
• 长时间重复作业导致质量不稳定，次品率居高不下
• 人力成本持续攀升，招工难度日益增加

这些都是工业制造企业转型升级过程中亟需解决的现实痛点。如何通过智能化手段提升上下料工艺的效率和精度，已成为制造业数字化改造的关键一环。

AI视觉定位技术：颠覆传统上下料方式的核心突破

我们的工业制造自动化上下料定位系统采用基于AI的视觉识别技术，为上述痛点提供了革命性解决方案：

• 高精度识别：采用工业级相机和智能算法，可实现±0.1mm的定位精度
• 智能纠偏：内置动态补偿机制，自动修正物料位置偏差
• 多型号适配：通过深度学习模型，支持多种物料的无缝切换
• 7×24运行：设计符合工业环境要求，可实现不间断稳定作业

技术特点在实验室条件下的测试数据表明，系统可将上下料节拍缩短至10秒以内，定位精度优于±0.15mm，显著提升产线效能。

典型应用场景展示

CNC机床自动上下料

• 自动识别毛坯料位置
• 精准引导机械手抓取
• 完成成品卸料和品质初检

注塑成型自动化生产

• 塑件取出后自动定位
• 实时检测产品完整性
• 分拣合格与不合格品

冲压生产线升级

• 板材自动定位上料
• 冲压成型件自动下料
• 在线检测表面缺陷

装配工作站集成

• 零部件自动供料
• 视觉引导精确定位
• 装配过程质量监控

系统集成优势

• 开放接口：支持与主流PLC、机器人控制系统通信
• 柔性适配：可根据产线布局定制视觉方案
• 二次开发：提供SDK支持深度集成
• 模块化设计：便于后期维护升级

我们的工程团队拥有丰富的工业自动化接口经验，可确保系统与企业现有设备的无缝对接，避免重复投资。

从成本中心到价值创造的转变

实施工业制造自动化上下料定位方案能为企业带来多重收益：

• 效率提升：将单机效率提高30-50%
• 人力优化：每条产线可节省2-3名操作工
• 质量稳定：减少60%以上的定位误差问题
• 快速回本：通常可在12-18个月内收回投资

数据显示，采用自动化上下料解决方案的企业平均产能可提升25%，同时每班次废品率下降40%，为企业带来显著的经济效益。

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电力能源行业作为国家关键基础设施，其油罐区的安全监控直接关系到生产安全和能源保障。传统的监控方式已难以满足日益增长的安全管理需求，智能化升级成为行业共识。

油罐区安全面临的核心挑战

在电力能源油罐区管理过程中，主要存在以下痛点：

• 人工巡检效率低下，难以实现24小时无死角监控

• 传统视频监控依赖人工查看，漏报误报率高

• 危险行为识别不及时，安全隐患难以及时发现

• 分散式管理系统难以形成统一安防合力

智能化解决方案赋能安全升级

基于AI视频分析技术的智能监控系统，为油罐区安全管理提供创新解决方案：

• 采用深度学习算法，实现7×24小时不间断智能分析

• 多重算法融合，准确识别人员入侵、烟火、设备异常等风险

• 三级告警机制确保预警快速响应

• 可视化监管平台实现远程集中管理

四大典型应用场景解析

1. 周界防护场景

AI智能分析有效识别非法入侵、攀爬等行为，联动声光报警装置，构建立体防护网。

2. 防火防爆监控

通过热成像与可见光双光谱分析，准确检测明火、烟雾等险情，提升应急响应速度。

3. 作业规范监管

自动识别未佩戴安全装备、违规操作等行为，规范作业流程。

4. 设备值守监测

对关键设备运行状态进行智能分析，及时发现跑冒滴漏等异常情况。

系统集成与技术优势

• 采用标准化接口协议，支持与现有DCS、SCADA等系统无缝对接

• 适配主流品牌视频设备，保护客户既有投资

• 模块化架构设计，支持灵活扩展升级

• 本地化部署方案，确保数据安全可靠

倍特威视智能监控方案通过了多项行业认证，在实际应用中展现出显著价值：

✓ 危险事件识别准确率达98%以上

✓ 告警响应时间缩短至5秒内

✓ 人力巡检成本降低50%以上

✓ 安全事件处置效率提升3倍

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工程建设行业面临的脚手架管理痛点

在高空作业日益频繁的工程建设领域，脚手架作为关键施工设施，其安全性直接影响施工人员和项目进度。传统人工巡检方式存在三大明显短板：

• 漏检风险高：人工检查难以覆盖所有作业面，小型结构缺陷易被忽视
• 响应延迟：异常情况无法实时预警，从发现到处置存在时间差
• 管理成本攀升：需要配备专业安全员24小时轮班监控

针对这些行业痛点，基于AI视频分析的智能识别技术正在成为提升脚手架安全管理效能的突破口。

倍特威视智能识别系统的技术突破

我们的工程建设攀爬脚手架识别解决方案，采用工业级AI算法与多传感器融合技术，在三个维度实现技术革新：

1. 高精度结构识别算法

• 支持钢管扣件式、门式、悬挑式等18类常见脚手架架构识别
• 通过三维点云重建技术，自动检测杆件缺失、连接松动等结构性缺陷
• 识别精度达到行业领先的98.7%（测试环境数据）

2. 实时动态监测能力

• 200ms内完成单帧图像分析，实现脚手架变形、位移的实时预警
• 集成荷载传感器数据，建立力学模型预判风险趋势

3. 智能工单闭环系统

• 自动生成包含位置坐标和缺陷类型的维修工单
• 与项目管理平台无缝对接，实现整改过程可视化跟踪

四大典型施工场景应用

场景一：超高层建筑外架监测

在100米以上作业高度时，系统通过广角摄像头阵列，自动识别外架连墙件设置是否合规，预防架体倾覆风险。

场景二：地铁深基坑支撑架检测

针对密闭空间作业环境，采用红外热成像技术，识别架体受力异常导致的局部温度变化。

场景三：装配式建筑吊装区域防护

自动划定危险区域，当识别到未按规定搭设防护架时，立即触发声光报警并暂停吊装作业。

场景四：老旧建筑改造工程

通过历史影像对比分析，智能评估既有脚手架材料的疲劳损耗程度，给出更换建议。

工程落地的三大技术优势

1. 灵活部署架构

支持本地服务器、边缘计算盒子、云平台三种部署模式，适应不同项目网络环境需求

2. 全协议兼容性

无缝对接Hikvision、Dahua等主流安防设备，最大程度保护客户现有投资

3. 自适应学习引擎

通过持续收录项目现场数据，系统识别准确率每季度可提升3-5个百分点

创造可见的安全管理价值

实际应用数据显示，采用智能识别系统后：

→ 脚手架相关事故发生率下降72%

→ 日常巡检工时节约65%

→ 应急响应速度提升80%

在数字化转型浪潮下，智能化手段正在重塑工程建设安全管控模式。倍特威视持续迭代的AI识别技术，为施工企业提供兼顾效率与可靠性的脚手架管理解决方案。

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