AI产线作业合规监测系统方案基于YOLOv12+CNN深度学习算法，AI产线作业合规监测系统方案通过集成AI大模型，利用前沿的神经网络建模推理，将人体关键部位骨略点与关键动作目标点相结合进行深度逻辑判定，系统可以自动检测工人在生产过程中是否按照正确的顺序执行任务，是否使用正确的工具，是否遵守安全规定等。如果系统检测到工人的操作行为违规，它可以立即向管理人员发送警报或停止机器运行，以避免进一步的损失

工作时间离岗智能识别监测系统基于YOLOX和RNN的深度学习算法，工作时间离岗智能识别监测系统系统利用现场已有的监控摄像机识别监控画面中的人员位置和行为特征。通过深度学习算法的处理，系统能够自动识别员工是否离岗，并计算离岗时间。一旦员工离岗时间超出预设的安全阈值，系统将立即触发报警机制。通过智能化手段，系统极大地减少了人工巡检的工作量，降低了管理成本。同时，精准的监测和即时的报警机制提高了管理的响

车间产线作业流程合规检测系统通过在车间内安装多个高清摄像头，车间产线作业流程合规检测系统实时捕捉工人在产线上的操作行为。系统可以自动检测工人在生产过程中是否按照正确的顺序执行任务，是否使用正确的工具，是否遵守安全规定等。如果系统检测到工人的操作行为违规，它可以立即向管理人员发送警报或停止机器运行，以避免进一步的损失和危险。同时，系统还会检测工人是否佩戴了必要的安全装备，如安全帽、防护手套等，以及是

课堂教学智慧评价系统基于YOLOX+RNN深度学习算法，课堂教学智慧评价系统通过集成AI大模型，教学过程数据整合形成动态化师生行为画像，结合课堂视频切片与情绪指数热力图，回溯“学生抬头率骤降”“互动冷场”等关键节点，精准把握课堂兴趣点与薄弱环节，形成“数据洞察—视频回溯—策略生成”三阶反思模型，让教学反思落地为可操作的改进策略。督导报告包含个性化改进建议与教师改进轨迹记录，形成可追溯的教学成长档案

公路山体落石滑坡识别系统 桥梁塌陷检测摄像机基于YOLOv12+CNN深度学习算法，公路山体落石滑坡识别系统 桥梁塌陷检测摄像机通过集成AI大模型，公路山体落石滑坡识别系统 桥梁塌陷检测摄像机对桥梁塌陷、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

骑电瓶车违规载人识别抓拍系统基于YOLOv12和Transformer架构深度学习算法，骑电瓶车违规载人识别抓拍系统通过集成AI大模型，能够自动识别电动自行车骑行人员的违法违章行为，包括但不限于非占机、违规载人、未佩戴安全头盔、逆行、闯红灯、加装伞具等常见违规行为。骑电瓶车违规载人识别抓拍系统通过高清摄像头捕捉道路上的电瓶车骑行画面，并利用先进的AI算法对画面中的骑行者违规载人进行实时识别。一旦发

考试作弊行为监控报警系统基于YOLOv11 和 RNN 的深度学习算法，考试作弊行为监控报警系统实时监控考生出现使用手机、交头接耳、东张西望、站立走动、弯腰捡东西、传递东西等作弊异常行为，一旦系统判定考场内出现作弊迹象，便会立即启动告警机制。综合运用AI大模型和人工智能技术手段，实时检测考生考试过程中的异常行为，对可疑考生进行系统预警，提高疑似违纪行为发现的时效性。系统综合运用 AI 大模型和人工

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。

特种作业考场实操行为考核检测系统基于YOLOv12+RNN深度学习算法，特种作业考场实操行为考核检测系统通过集成AI大模型，可以监测考生考试操作过程中的关键环节，如装配、检测等环节，及时发现问题并记录，从而提升考生考试作业实操行为的准确性；特种作业考场实操行为考核检测系统可以根据检测结果及时对考生的考试实操过程进行识别反馈，并对考生进行培训和调整，提升考生的技能水平。智能行为识别系统正逐步成为企业

河边钓鱼识别检测系统利用AI视频分析技术的智能监控解决方案，专门设计来保护水生资源并执行禁渔政策。河边钓鱼识别检测系统采用计算机视觉和机器学习算法，对湖泊、河流区域的视频流进行实时分析，以识别非法捕鱼行为，如野钓或使用非法捕捞工具。通过图像识别技术检测异常行为或设备，一旦检测到可疑活动，系统自动触发报警机制。