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      1. 品牌產品

            目前的解決辦法是人工巡檢加各種傳感器進行預防,但效果相差甚遠,時有重大事故發生。不僅難以發現或預防皮帶的重大**,也無法及時避免撕裂堵料等情況的發生,而且巡檢人員現場作業具有很大的人身安全隱患。如何減少、杜絕重大皮帶事故的發生是安全生產迫切需要解決的。我司通過核心的人工智能算法和應用算法,結合業界領先的邊緣計算AI神經網絡芯片硬件方案,針對冶金行業皮帶機運行結構,通過科技手段和過硬技術來歸類數據**、建立研發模型、深度訓練學習,將徹底解決皮帶機撕裂等運輸事故的發生。

        “深度學習+機器視覺”


            運用人工智能中的“深度學習”與“機器視覺”兩大分支技術,功能豐富的機器視覺軟件,系統可不斷內部校優,實現“模板學習→檢測→模板豐富→檢測更精準→模板更豐富→檢測更精準”的良性循環。借助客觀的大數據來調整前端工藝,提高生產效率。

        Al智能分析終端介紹


            AI智能分析終端是本套系統的核心設備。該設備可以通過AI學習掌握事物特征對現場**進行檢測分析。

        ● 高清圖像采集功能、實時播放、歷史回放

        ● 結合神經網絡的AI智能圖像分析。通過深度學習可以檢測各種皮帶撕裂狀況(撕裂,跑偏, 漏洞等)

        ● 可以再次學習完善故障模型

        ● 可以定義**歷史報警狀況,對可容忍漏洞、撕裂不報警

        ● 自定義報警級別,分級報警

        ● 聯動信號輸出,方便聯動其他設備

        ● 具備自動檢測、自動識別。自動報警。一 旦輸送帶發生撕裂,將在第一時間聲光報警并發出聯動控制信號

        ● 在報警同時,將輸送帶撕裂情況的圖像抓拍保存到固定文件夾內,方便用戶查看。分析具體問題以及修補(歷史記錄保留3個月以上)


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