危险区域闯入识别系统通过YOLOv8网络模型技术，危险区域闯入识别系统对工地危险区域以及厂区重要或危险区域闯入进行检测，发现有人违规闯入禁区，系统立即抓拍告警同步回传后台值班人员及时处理。危险区域闯入识别系统通过AI视频分析技术，降低事故发生有效提高工程质量监控，提醒后台值班人员在事故发生前采取有效措施，促进工地智能化升级管理。

推出“边坡落石滑坡智能识别摄像机”，通过“多光谱感知+AI视觉算法+边缘计算”技术，实现边坡全坡面实时监测、落石/滑坡行为智能识别与秒级预警。某西部高速路段部署后：监测覆盖：单套设备覆盖坡面2000㎡（较传统设备提升10倍）；识别时效：落石识别响应≤0.8秒，滑坡预警提前1-3分钟；事故损失：部署半年内，该路段落石引发的道路阻断事件下降82%（从17次降至3次）。

通过“AI视觉识别+动作捕捉+知识图谱”技术，构建脚手架登高架设操作的智能评估系统，自动对作业的漏操作、误操作、操作顺序错误等进行自动识别，保证了智能评分的准确性和可靠性，确保考试评分更加公平、公正。系统采用最新的图像识别AI技术，使用人工智能实现对作业全过程的要素识别，包括人的动作行为、设备设施的工况状态和作业环境中意外因素等，识别过程中，作业人员正常操作真实设备，不需要做和作业内容无关的额外交

生产作业流程AI监测系统基于YOLOv5和Transformer架构深度学习算法，生产作业流程AI监测系统通过集成AI大模型，识别员工在生产线上的各种动作，包括拿取、运动轨迹、插装位置、动作顺序等，从而实现对漏放、漏拿、漏打等错误的检测，达到防错目的。此外，动作防错系统还可以对员工的操作习惯进行统计分析，帮助企业针对性地进行培训和改进，提高员工的操作技能和规范程度。

疲劳驾驶自动识别摄像头基于YOLOv12和Transformer架构深度学习算法，疲劳驾驶自动识别摄像头通过集成AI大模型，实时捕捉驾驶员面部图像，借助先进的图像识别算法，分析眼睛开合程度、眨眼频率、头部姿态以及面部表情等特征。当驾驶员出现打哈欠、闭眼时间过长、点头等疲劳症状时，摄像头会及时发出警报提醒驾驶员休息，避免事故的发生。系统有效预警疲劳分心驾驶行为，及时发现驾驶员的注意力分散情况，如疲劳

公路落石泥石流识别监控摄像机基于YOLOv12和Transformer架构深度学习算法，公路落石泥石流识别监控摄像机通过集成AI大模型，对桥梁塌陷、边坡落石、泥石流滑坡识别智能分析其风险，能够实现 24 小时不间断的实时监测，随时掌握山体的动态变化，及时发现潜在危险。一旦系统识别到危险迹象，便会立即触发报警机制。基于先进的深度学习技术，识别准确率高，大大减少了误报和漏报的可能性，为决策提供可靠依据

楼道堆积物视觉识别监控系统采用了AI神经网络和深度学习算法，楼道堆积物视觉识别监控系统通过摄像头实时监测楼道的情况，通过图像处理、物体识别和目标跟踪算法，系统能够精确地识别楼道通道是否被堆积物阻塞。楼道堆积物视觉识别监控系统检测到堆积物的存在，立刻通过告警信息提醒相关人员及时处理。对潜在安全隐患进行自动预警信息，确保消防作业的效率，保障消防安全顺利进行。同时，为了确保管理的高效性和及时性，系统还会

自动识别安全帽智能监控系统软件依据智能化视频分析，全自动对视频图像信息内容进行剖析辨别，不用人工控制，自动识别安全帽智能监控能对工程施工工作环境进行全天监控，当监控到工作员未佩戴安全帽未穿工作服装进到时，马上预警信息，有效的帮助管理人员工作上，并大范畴性降低出错和少报的情况，减少人力资源管理管控的成本费用。

设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov8网络模型智能视觉分析技术，设备仪器仪表盘读数识别系统自动识别指针型仪表读数。设备仪器仪表盘读数识别系统对工业仪表盘数据进行实时读取，不需人为干预当监测到指针仪表读数数据异常时，立即自动抓拍告警提醒后台值班管理人员及时处理，避免意外的发生。设备仪器仪表盘读数识别系统主要适用于油田、工厂等场景需要值班人员及时统计指针仪表读数信息。设备仪器仪表盘读数识别系统通过

视频智能分析系统通过各大品牌的摄像头对现场的人员行为、动作、穿戴的分析，此分析是基于视频智能分析系统，运用视频智能分析系统结合人工智能深度学习技术，对出现在摄像头监测画面中的人的状态跟物体的状态进行实时分析。视频智能分析系统对监控摄像头监测的视频画面进行实时监测，当视频智能分析系统发现画面内出现设定的异常状态时，燧机系统主动触发告警提示，并通过短信等方式进行通知。