表計(jì)讀取
采用圖像深度學(xué)習(xí)的技術(shù)手段，對(duì)電力、工業(yè)等領(lǐng)域的儀表（如電流表、電壓表、功率表、液位計(jì)、油位計(jì)、閥門、開(kāi)關(guān)、指示燈等）進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別和讀數(shù)提取，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)儀表狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和異常檢測(cè)，提高系統(tǒng)的可靠性和安全性，降低人工巡檢的成本和勞動(dòng)強(qiáng)度。
環(huán)境監(jiān)測(cè)
利用AI算法對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘，提取有價(jià)值的信息，預(yù)測(cè)設(shè)備故障、優(yōu)化運(yùn)維策略。在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，可以對(duì)溫度、濕度、壓力、粉塵、工藝過(guò)程等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)、節(jié)能減排，提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，保障員工的安全。
設(shè)備狀態(tài)
得益于AI技術(shù)的加持，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，包括溫度、壓力、振動(dòng)、轉(zhuǎn)速、跑偏、堵料、漏油、泄漏等關(guān)鍵參數(shù)和狀態(tài)，量化指標(biāo)，自主分析預(yù)警，讓運(yùn)維人員隨時(shí)掌握設(shè)備的運(yùn)行情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。
人員行為
基于巡檢機(jī)器人或安裝在特定區(qū)域的攝像頭捕獲的圖像或視頻數(shù)據(jù)，利用圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)、行為分析等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)人員行為的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和判斷，如人員是否佩戴安全帽、著工作服，是否在特定區(qū)域抽煙、玩手機(jī)、有違規(guī)操作等。
結(jié)構(gòu)缺陷
巡檢系統(tǒng)能夠?qū)I(yè)設(shè)施、市政基建等場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集，AI算法則能夠識(shí)別出相關(guān)場(chǎng)景中的結(jié)構(gòu)裂縫、變形、部件缺失、破損、斷裂、松動(dòng)、銹蝕，以及漏液、結(jié)冰、塌陷等缺陷狀態(tài)，并預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)。實(shí)現(xiàn)巡檢運(yùn)維的無(wú)人化和少人化。
