分类： 解决方案

码头管理的现实困境

去年武汉某客运码头黄金周单日客流量突破3万人次时，现场统计系统出现持续漏检。闸机计数与视频复核数据差异最高达27%，导致调度室被迫启动人工核验。我们见过太多类似场景：

• 强逆光环境下传统双目摄像头误将阴影识别为行人
• 游客行李遮挡造成人体特征提取失败
• 密集人群相互遮挡导致目标ID频繁跳变

这些问题直接引发三个管理痛点：客流预警滞后、应急响应迟缓、运营数据失真。

我们的闭环解决方案

采用BVS-AI视频分析服务器构建的智能统计系统，在汉口客运码头实测中实现98.6%的计数准确率。核心突破点在于：

1. 光学层补偿：搭载GL-ISP图像处理器，动态抑制水面反光干扰。实测显示，在11:00-13:00强光照时段，仍能保持95%以上检出率。

2. 算法层优化：采用YOLOv8+DeepSORT大小模型架构。大模型负责人体检测，小模型专注头部特征跟踪。当出现70%以上遮挡时，通过肩部轮廓和步态特征持续追踪目标。

3. 业务层闭环：配套的客流预警平台支持设置三级阈值（60%/80%/95%），自动触发疏导预案。与广播系统、电子导引屏实现毫秒级联动。

典型实施案例

在九江长江客运码头项目中，我们仅用3天完成旧设备利旧改造：

• 利旧原有海康威视IPC摄像头，通过RTSP协议接入BVS分析服务器
• 部署边缘计算节点处理6路1080P视频流，延时控制在300ms内
• 输出数据直接对接码头运营管理系统，包含：实时人数、区域密度热力图、滞留超时报警

实施后，节假日大客流统计误差从22%降至3.8%，应急响应速度提升40%。

您获得的交付保障

• 快速部署：标准API支持与主流安防平台对接，平均集成周期＜2工作日
• 弹性扩展：单台服务器最高支持32路视频分析，支持华为昇腾/英伟达多算力平台
• 持续运维：提供算法沙盘工具，客户可自主优化检测参数。某客户反馈，经过3次参数调优后，雨雾天气误报率下降62%

国家高新技术企业背书，15年专注视频分析领域。已在全国47个客运码头部署智能统计系统，最长无故障运行记录达873天。通过公安部三所检测认证，满足《交通客运站视频分析系统技术要求》GBT35678-2017标准。

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引言：大坝监控的四大核心痛点

在水利大坝枢纽工程15年的项目实践中，我们反复听到业主方的三大抱怨：1）传统摄像头在暴雨/雾霾天气失效；2）夜间施工违规行为难追溯；3）结构裂缝等缺陷需人工攀爬检测；4）多系统数据孤岛导致应急响应延迟。某水电集团曾因边坡滑移预警延迟6小时，直接造成超200万损失。

方案解析：全栈式AI视觉闭环系统

倍特威视BVS-AI视频分析系统采用”端边云”协同架构，针对水利工程特殊环境实现三重突破：

• 硬件层面：搭载红外热成像+可见光双光谱摄像机，有效穿透水雾干扰
• 算法层面：采用动态沙盘技术，自动适配不同坝型（重力坝/拱坝/土石坝）的监测需求
• 数据层面：通过GB/T28181协议对接位移计、渗压计等IOT设备，构建多模态分析模型

实测数据显示：在强降雨条件下，系统对人员入侵的识别准确率仍保持92.3%，较传统方案提升47%。

核心功能场景实现

1. 结构健康监测：基于亚像素分析的裂缝检测算法，可识别0.1mm级裂缝扩展，精度超人工检测10倍

2. 施工安全管控：实时识别未系安全绳、机械违规交叉作业等18类高风险行为，报警延迟<800ms

3. 库区巡检：通过无人机协同分析，自动生成边坡稳定性评估报告，每周减少人工巡检60工时

4. 防汛应急：智能水位标尺识别精度达±1cm，联动闸门控制系统实现自动预警

某大型抽水蓄能电站应用后，违规作业同比下降82%，应急响应时间缩短至90秒内。

交付服务的三大保障

• 兼容性：支持海康/大华等主流设备利旧改造，保护客户既有投资
• 敏捷部署：提供标准化Docker容器，从安装到上线最快仅需3天
• 定制开发：开放算法SDK，支持二次开发对接水电行业专属平台

为什么选择倍特威视

国家高新技术企业背书，在水利水电领域拥有23个成功案例。采用国产华为昇腾芯片+英伟达双算力架构，满足自主可控要求。独创的”大模型预训练+小模型微调”技术，使算法迭代周期缩短70%。

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在石油石化行业，输气管道阀室的安全防护一直是管理痛点。野外环境复杂多变，传统周界报警系统常因动物干扰、植被晃动产生大量误报。我们见过太多甲方运维人员抱怨：系统半夜频繁误报警，值班人员疲于奔命却抓不到真正的入侵者。

核心痛点：环境干扰与设备可靠性

阀室周界防范面临三大技术挑战：

1. 野外光线变化剧烈，普通摄像机夜间识别率不足30%

2. 风吹草动、野生动物活动导致红外对射系统误报率超40%

3. 偏远地区网络不稳定，传统系统经常离线失联

通过800+能源行业项目积累，我们发现：单纯依靠单一技术路线无法解决这些问题。需要建立从感知层到平台层的完整技术闭环。

倍特威视AI视觉解决方案

采用BVS-AI视频分析服务器为核心，构建三级防御体系：

• 前端感知层：部署热成像双目摄像机，实现-40℃~60℃环境稳定工作。采用我们的专利算法，有效区分人体热源与动物热源
• 边缘计算层：内置防风晃算法，可自动过滤植被摆动干扰。通过大小模型结合架构，在2U机箱内同时运行20+种分析模型
• 平台预警层：与BVS-安全生产风险预警管控系统无缝对接，支持电子围栏、声光联动、无人机自动追踪等多维响应

实际测试数据表明，在新疆某输气站项目中：

• 误报率从日均27次降至3次以下
• 夜间识别准确率提升至98.6%
• 系统离线时间缩短至每月＜5分钟

四大技术差异化优势

1. 算法沙盘机制：预装15种石油场景专用算法，支持现场快速调试。遇到特殊需求时，我们的算法团队可在48小时内提供定制模型

2. 全国产化适配：从海思、寒武纪到昇腾算力平台全面兼容，已通过华为Atlas系列认证

3. 利旧改造方案：现有模拟摄像机可通过我们的视频分析网关接入系统，改造项目平均节省硬件成本40%

4. 智能运维看板：内置设备健康度监测，提前预警镜头遮挡、网络抖动等问题

典型部署场景

• 阀室围墙入侵检测：有效区分攀爬、破坏等7类行为
• 管道沿线地面开挖监测：识别机械施工特征，报警响应时间＜2秒
• 放空管火焰监测：结合可见光与热成像双光谱分析
• 工艺区安全间距管控：实时计算人员与设备的安全距离

交付与服务保障

• 提供标准ONVIF/GB28181协议接口，与主流安防平台即插即用
• 现场部署最快4小时完成，已有300+石化行业交付案例
• 7×24小时远程技术支持，备件库覆盖全国主要油气产区

作为国家高新技术企业，我们15年专注工业视觉领域，服务过中石油、中海油等30余家能源企业。所有方案均经过沙漠、极寒等严苛环境验证。

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储罐区巡检的行业痛点

在食品饮料和酿酒行业，储罐区的安全管理一直是个难题。作为从业15年的AI视觉专家，我见过太多客户抱怨：人工巡检效率低，一个2000平米的储罐区，完整巡检需要2小时；夜间光照不足，工人很难发现微小泄漏；更头疼的是，传统摄像头只能录像不能预警，出事后再调取录像为时已晚。

这些问题直接关系到生产安全。某知名酒企曾因储罐微渗漏未及时发现，导致整批原料报废，损失超百万。而食品级储罐对卫生要求更高，任何异物入侵都可能引发质量事故。

倍特威视的闭环解决方案

我们开发的BVS-AI视频分析系统，专为储罐区设计。系统采用大小模型结合架构：大模型负责整体场景理解，小模型专注细节检测。这种设计既保证了处理速度，又能识别毫米级的液位异常。

硬件上支持利旧改造。客户现有的200万像素摄像头，通过我们的边缘计算服务器升级后，即可实现智能分析。部署快。一个标准储罐区，从安装到调试不超过3天。

核心检测能力包括：

• 液位异常监测：精度±2mm，远超人工目视
• 罐体表面检测：能识别0.5mm以上的裂纹或鼓包
• 人员行为分析：未佩戴安全装备、违规吸烟等行为实时报警
• 环境监测：雨水倒灌、异物入侵等场景秒级响应

方案差异化优势

与通用AI方案不同，我们深度理解食品饮料行业特性。比如酿酒厂的储罐需要检测酒花状态，我们的算法专门优化了泡沫识别能力。系统还内置算法沙盘，客户可根据实际需求快速调整检测参数。

在江苏某啤酒厂的案例中，系统将泄漏识别准确率提升至99.3%，误报率控制在每日0.2次以下。更关键的是，我们提供完整的国产化算力方案，从海思到昇腾芯片全适配。

交付与服务承诺

15年行业积累让我们深知：方案落地才是硬道理。我们承诺：

• 提供标准化RESTful API，与客户现有MES/SCADA系统无缝对接
• 7×24小时远程运维支持
• 特殊需求支持定制开发，最快2周交付
• 旧设备利用率达70%以上，为客户节省硬件成本

某乳品企业采用我们的方案后，巡检人力成本降低60%，异常发现时间从平均4小时缩短至3分钟内。这就是AI视觉带来的真实价值。

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在橡胶密封件、医用导管等产品的生产线上，我们见过太多质检员用放大镜排查气泡、划痕的场景。某医药橡胶塞厂的质量主管曾向我们抱怨：人工检测每小时只能完成200件，而漏检率达到3%就会引发批量退货。

传统质检的三个致命短板

1. 人眼极限：0.2mm以下的裂纹、黑点在运动检测中极易漏判

2. 环境干扰：橡胶制品反光特性导致普通工业相机误报率高达15%

3. 追溯困难：缺陷样本无法数字化归档，工艺改进缺乏数据支撑

针对这些痛点，倍特威视的BVS-AI视频分析服务器给出了闭环解决方案。我们在湖北某丁基橡胶厂部署的实例显示：检测速度提升8倍的同时，误报率控制在0.3%以内。

方案核心：光学+算法的场景化适配

橡胶制品检测的特殊性在于：

• 材料透光性差异大（如乳胶与硅胶）
• 缺陷形态多变（气泡可能呈现圆形或条状）
• 产线速度通常达120-150件/分钟

我们的技术团队采用组合策略：

1. 光学层：定制环形LED光源矩阵，通过多角度补光消除反光干扰

2. 算法层：大小模型协同架构 – YOLOv8负责快速定位，3D形态学算法精确量化缺陷深度

3. 部署层：支持国产华为昇腾与英伟达T4算力平台混合部署

这套方案在医用导管检测中实现：

• 直径0.3mm以上气泡100%检出
• 0.1mm级划痕识别准确率98.7%
• 单台设备可覆盖6米传送带范围

交付优势：比想象更简单

我们发现不少客户担忧改造产线影响生产。实际部署时：

• 支持海康、大华等主流工业相机的即插即用
• 提供Modbus TCP协议对接PLC控制系统
• 典型项目从安装到验收不超过3个工作日

某跨国橡胶手套生产商的案例很有代表性：我们利用其现有5台200万像素相机改造，仅需新增1台边缘计算节点，就实现了全线质检自动化。检测数据实时同步MES系统，帮助他们找到了硫化温度参数偏差的质量隐患。

为什么选择倍特威视

• 30+橡胶制品厂落地经验，包括密封圈、轮胎帘布等特殊场景
• 算法沙盘技术允许客户自行标注样本优化模型
• 全系列设备支持-20℃~65℃宽温运行
• 提供7×24小时远程诊断服务

在山东某抗癌药包装用胶塞项目中，我们创下连续390天零故障运行的记录。这源于对工业现场的理解：所有接口采用镀金端子，主板喷涂三防漆，连散热风扇都配置了异常震动监测。

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在涂料调配车间，每一次原料称重偏差超过3%都可能引发批次质量事故。去年华东某医药涂料厂就因人工投料时未穿戴防护面具，导致整批原料污染报废——这类问题我们见过太多。

车间操作合规监测的管理痛点

传统监控摄像头只能记录画面，无法实时预警违规操作。常见问题集中在三点：

• 原料配比依赖人工复核，称重仪表数字识别误差率高达8%
• 员工未按规程穿戴防静电服/护目镜，事后抽查发现率不足20%
• 不同颜色涂料转换时，容器清洗流程漏检导致交叉污染

我们测试过市面7种智能分析设备，在粉尘环境下的误报率普遍超过15%。高精度称重仪表受蒸汽影响出现的数字识别错误，更是长期无解难题。

BVS-AI视频分析服务器的闭环方案

采用边缘计算+中心校验的双层架构，在调配车间部署三大核心模块：

1. 动态称重补偿系统

通过4K超清摄像机捕捉仪表盘读数，自研的OCR算法能消除蒸汽折射造成的数字变形。与MES系统实时对接，当检测到投料偏差超过设定阈值时，立即触发声光报警并暂停流水线。在某军工涂料项目中将配比误差控制在0.8%以内。

2. PPE穿戴检测模型

基于2000小时真实车间视频训练的抗干扰算法，可准确识别：

• 防护面具佩戴不规范（下颌带未系紧）
• 防静电手套破损
• 工服袖口未扎入手套内等细节违规

在强光照射下的识别准确率仍保持98.5%。

3. 容器清洁度AI质检

采用多光谱成像技术，能发现肉眼不可见的残留物。当系统检测到转换容器未达到清洁标准时，自动锁定灌装设备并推送整改工单至班组长移动端。

交付落地五大保障

• 国产化适配：算法已在华为昇腾、寒武纪等国产芯片完成适配验证
• 老设备利旧：支持通过RTSP协议接入现有海康/大华摄像机
• 快速部署：标准200㎡车间从安装到调试不超过2个工作日
• 系统对接：提供符合ISO/IEC 23004标准的API接口文档
• 定制开发：支持根据企业SOP调整判定规则，通常3个工作日内交付测试版

国家高新技术企业背书，15年专注工业视觉领域。在山东某世界500强化工集团的案例中，我们帮助其将原料损耗率降低37%，年度质量投诉下降52%。

技术差异化体现在：采用大小模型组合架构，前端轻量化模型负责实时检测，后端大模型做复杂场景复核。算法沙盘技术允许客户自行调整敏感度参数，无需重新训练模型。

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医生也头疼的”病房跑冒”

医药车间里最难管的不是人的问题，而是液体的问题。我处理过太多这样的案例：凌晨3点值班员眼皮打架时，反应釜管道接口处悄然渗漏；氮气保护系统压力表后方的细小裂纹，在蒸汽弥漫的环境里根本无从发现。某抗生素原料药企的教训尤为深刻——0.3毫米的管道沙眼导致有机溶剂渗漏，最终酿成百万级物料损失。管理人员最常抱怨三件事：

• 人工巡检存在视觉疲劳盲区
• 传统传感器无法覆盖复杂管路拓扑
• 突发渗漏不能第一时间联动应急系统

视觉神经末梢的革新方案

针对这些痛点，我们的BVS-AI视频分析系统采用了三级防御架构。在江苏某胰岛素生产线的实施案例中，这套系统展现出独特价值：

1. 硬件层：防爆相机搭配近红外补光模块，解决蒸汽环境下的成像难题。实测显示，在90%湿度环境下仍能保持0.5mm精度的液体边缘识别

2. 算法层：大小模型协同架构。大模型负责全局场景理解，小模型专注特定区域特征提取。对甲醇、乙腈等透明液体，加入折射率补偿算法

3. 平台层：与DCS系统深度对接。当检测到渗漏时，可自动触发区域隔离、通风系统加速等6种预案组合

行业验证的实战能力

在精细化工场景，我们的方案已实现多项关键指标突破：

• 误报率低于1.2次/千小时（传统振动传感器的6倍精度提升）
• 支持最大256路视频流并行分析（满足GMP车间全产线覆盖需求）
• 从识别到系统响应的延迟控制在800ms内（快于人员应急响应速度3倍）

有个细节很能说明问题：某客户车间的不锈钢管道焊点多达3700余处，常规方案需要部署大量点式传感器。我们通过3D视觉+流体运动学算法，仅用42个摄像点位就实现了全域覆盖，为客户节省58%的硬件投入。

交付没有后顾之忧

十五年行业沉淀让我们深谙工程痛点。所有方案都遵循三大交付原则：

• 利旧改造：支持海康、大华等95%主流摄像机接入
• 接口开放：提供标准化OPC-UA和MODBUS协议对接
• 快速部署：典型2000㎡车间实施周期不超过3个工作日

特别值得一提的是算法沙盘技术。当客户新增某种特殊溶剂时，无需重新训练模型，通过参数沙箱调试即可实现精准识别，这是其他厂商难以提供的运维优势。

为什么客户愿意续约

武汉某生物制药企业给出了答案：使用三年间，系统准确预警了17次重大隐患，包括一次可能引发爆燃的氢气微泄漏。更关键的是，我们没有止步于初装交付——通过远程诊断平台，累计为客户迭代了23次算法优化，使检测准确率从初始的89%提升至现在的97.6%。

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行业痛点：传统监控的三大失效场景

在15年服务化工园区的实战中，我们发现三个高频投诉：监控画面遮挡无法识别危化品泄漏、夜间红外成像误将蒸汽当作烟雾报警、DCS系统与视频监控数据割裂导致应急响应延迟。某原料药厂的安环部长直言：”上周苯罐区渗漏，系统直到浓度超标才触发警报，人工复查录像发现2小时前就有轻微蒸汽异常。”

倍特威视的闭环解决方案

BVS-安全生产风险预警管控系统采用边缘计算+中心分析的架构。前端部署支持防爆认证的AI摄像机，通过大小模型协同实现双重校验：

1. 小模型实时运行：检测烟雾/泄漏/劳保穿戴等9类基础风险，响应速度<200ms

2. 大模型周期扫描：每10分钟执行一次全域深度分析，识别管道锈蚀等潜在风险

在齐鲁石化项目中，我们将原有120路模拟摄像头利旧改造，通过BVS-AI视频分析服务器实现：

• 甲醇储罐泄漏识别准确率提升至98.7%
• 动火作业违规识别误报率下降82%
• 与DCS系统数据打通后，应急响应时间缩短至90秒

四大技术差异化优势

• 算法沙盘技术：针对不同厂区的光照条件（如硝化车间强反光、发酵车间高湿度），预置17种场景优化方案
• 国产化适配能力：支持华为昇腾/寒武纪等5种国产算力平台，某央企项目已完成龙芯3C5000适配
• 运维友好设计：提供可视化规则配置界面，客户可自行调整识别敏感度
• 多系统对接经验：已完成与Honeywell EPM、浙大中控ECS-700等主流系统的数据对接

典型场景实施效果

在某维生素原料药生产基地，系统实现：

1. 溶媒回收车间：实时监测乙醇蒸气浓度，联动排风系统

2. 氢化反应区：动态追踪压力容器形变，预警精度±0.3mm

3. 固废暂存间：自动识别危废混放行为，记录违规操作视频证据

交付保障与服务承诺

我们理解工程商关心的实施风险：

• 标准API接口：提供Restful/WebService两种对接方式
• 7天快速部署：含设备调试、算法调优、系统联调全流程
• 200+现成算法模型：可直接调用或二次开发

国家高新技术企业资质背书，30个化工类项目交付记录可观源调取。

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粮仓管理的三大现实痛点

在15年服务粮库信息化改造的过程中，我们频繁遇到这几种典型场景：巡检员抱怨粉尘导致摄像机频繁报障，仓管组长凌晨三点被误报警吵醒，运维主管苦恼于不同品牌设备无法统一管理。这些表象背后是三个核心问题：

1. 传统红外对射在粉尘环境误报率超过30%

2. 现有监控系统无法识别堆粮违章作业

3. 多期建设设备形成数据孤岛

倍特威视的实战解决方案

采用BVS-AI视频分析服务器构建的智能巡检系统，在湖北某中央储备粮库实现：

• 粉尘干扰下的入侵识别准确率从72%提升到98%
• 违规作业行为识别响应速度达到200ms
• 旧有模拟摄像机利旧率达80%

我们的算法工程师通过大小模型结合架构，针对筒仓特殊的弧形结构优化了目标检测模型。当大模型检测到异常时，自动激活针对粉尘环境训练的小模型进行二次校验。这套机制在2023年夏季验收时，成功经受住了强对流天气的考验。

可量化场景价值

在食品饮料加工领域，系统已实现这些具象能力：

• 筒仓本体：爬梯人员未系安全带识别、卸粮口堵塞监测
• 输送区：皮带跑偏预警、运粮车辆违停检测
• 仓储区：粮堆异动监测、温湿度异常区域标注
• 作业区：未佩戴防护用具识别、机械违规操作警告

某粮油集团实施后统计显示：违章作业减少67%，设备故障排查时间缩短82%。这套系统特别适配钢板仓、立筒仓、浅圆仓等主流仓型，对粮食加工企业的破碎车间、包装区域同样有效。

交付没有后顾之忧

我们提供完整的交付工具包：

1. 支持ONVIF/GB28181协议接入

2. 提供标准RESTful API接口文档

3. 部署周期控制在7个工作日

4. 支持华为昇腾、寒武纪等国产算力

技术团队常备5种应急方案应对现场问题。去年完成的东北某项目，从设备到货到系统上线仅用5天，包括处理客户原有的海康、大华混合组网。

为什么选择倍特威视

国家高新技术企业资质背书，在粮食行业已完成37个智能仓储项目。核心优势在于：

• 算法沙盘技术实现模型快速迭代
• 支持TensorRT/OpenVINO多种推理框架
• 运维界面操作响应时间<0.5秒
• 异常事件追溯支持90天完整回溯

最近迭代的V3.2版本，新增了对粮面结露、虫害活动的识别模块。这些功能都源于我们与中储粮武汉科研所长达3年的联合研发。

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冷库管理的三大业务痛点

在食品饮料加工行业干了十几年，最常听到冷冻仓库管理员抱怨三件事：人员进出管理难、货物堆放不规范、设备故障响应慢。零下20℃的环境里，工作人员不愿频繁巡检，但传统监控只能录像不能预警。去年一家速冻水饺厂的案例很典型——冷风机结霜导致温度异常，发现时已有3吨原料解冻变质。

我们开发BVS-AI视频分析系统的初衷很明确：用算法替代人工值守。这套方案在-30℃环境实测误报率仅0.8%，比人工巡检效率提升47倍。现在华北地区已有12家冷链物流中心在使用，最长无故障运行记录达到19个月。

闭环式技术架构

核心是BVS-AI视频分析服务器的多模态感知能力：

1. 采用大小模型结合架构，大模型负责复杂场景理解，小模型做实时目标检测

2. 内置算法沙盘支持动态加载，可同时运行温度监测、人员入侵识别、货物堆高检测等7类模型

3. 支持国产华为昇腾与英伟达显卡双算力方案，已有设备利旧率可达60%

具体到冷冻食品仓库场景，这套系统能实现：

• 温度异常预警：通过热成像摄像头与RGB画面融合分析，识别冷机结霜、库门未关等隐患
• 作业规范监测：实时检测堆码高度是否超标、叉车是否按标线行驶
• 人员安全管控：自动识别未佩戴防寒装备、单人作业超时等违规行为

部署实施关键点

上周刚完成某冰淇淋工厂的项目交付，从安装到上线仅用3天：

1. 硬件部署：采用工业级IPC，-40℃环境下仍能稳定运行

2. 系统对接：提供标准RESTful API，与企业WMS系统实现告警联动

3. 运维设计：支持远程固件升级，算法迭代无需现场调试

实测数据显示：

• 非法入侵识别准确率99.2%
• 货品堆高超标识别响应时间<800ms
• 日均减少人工巡检32人次

为什么选择倍特威视

15年专注工业视觉的积累让我们更懂场景：

• 国家高新技术企业，持有26项AI视觉相关专利
• 算法经过30+行业场景打磨，模型泛化能力强
• 支持从200万像素到4K摄像头的全系列硬件适配

上周刚更新的V3.2版本新增了冷库专属功能：

• 雾气消除算法：解决玻璃门结霜导致的图像模糊
• 低温设备故障预判：通过电机振动分析提前预警
• 能耗优化建议：基于开门频次生成制冷系统调节方案

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