AI 视觉

在印度尼西亚现场条件下依然精准的视觉模型。

模型使用印度尼西亚现场数据重新训练——在当地的光照、天气和防护装备条件下依然准确。适用于作业安全、人脸考勤以及从摄像头读取文字。

计算机视觉本地现场数据YOLO · Face Reco · OCR本地部署

我们常见的问题

  • 通用模型在现场失准现成模型常常无法识别当地的防护装备、制服或光照条件。
  • 人工监督不稳定只有在检查时才核查 PPE 佩戴情况。
  • 考勤容易代打卡门卡和 PIN 码可以借用;排队打卡拖慢上班时间。

我们的工作

PPE 检测

按摄像头点位检测安全帽、反光背心等安全装备。

人脸识别

基于人脸的考勤与门禁,并与 HRIS 打通。

OCR

从摄像头画面中读取文字和车牌。

危险区域

人员或车辆进入禁区时发出告警。

模型再训练

根据您现场的数据和条件调整模型。

数据隐私

人脸数据和视频存储在约定的服务器上,访问权限受限。

工作流程

  1. 采集数据样本
  2. 模型训练与验证
  3. 在摄像头点位试点
  4. 规则校准
  5. 推广与监测

常见问题

能否使用现有摄像头?

只要分辨率、角度和光照合适即可。我们会在勘察时确认。

人脸数据如何保障安全?

数据存储在约定的服务器上,按角色限制访问,保存期限在项目开始时即明确约定。

准确率有多高?

准确率取决于摄像头位置和光照条件。因此我们先进行试点,并在您的现场实测效果。

咨询

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请告诉我们您的计算机视觉需求。初步沟通免费。

  • 初步沟通免费
  • 无后续义务
  • 安装并全程陪伴
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