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行业痛点

Industry

无智能安全预警 金融营业厅公众密度高、流量大、环境负责多变，传统监控手段无法智能识别安全隐患，无提前预警，遇突发事件响应慢。
管理不智能 工作人员离岗，睡岗，工作玩手机等行为无法智能监管，管理成本高。
运营不精细化 无营业厅客流量及客流信息，无法随时掌握各个营业厅运行情况，缺乏数据驱动决策，提升客户服务水平。

解决之道

Solution

基于人工智能视觉识别技术，替代人工巡查，自动识别工作人员未穿工服，工作玩手机，脱岗，睡岗等行为，实时采集并预警，通知管理人员，实现营业厅管理精细化。
基于人工智能视觉识别技术，替代传统监控，密切关注公众行为，如遇突发事件如打架行为，摔倒行为，人员聚集等，第一时间发出预警通知，做到事先、事中和事后的全方位监控，提升突发应急管理能力。

相关算法应用

Algorithm

口罩识别
口罩识别
基于人工智能视觉分析技术，有效监测工作人员及来访人员口罩佩戴情况，检测到未佩戴者立即标注并进行提醒，有效保障工作场所安全卫生情况，减少人力监管成本。
人流量检测
人流量检测
基于人工智能视觉分析技术，基于动态视频实时统计人流量数据、变化趋势等，进行数据采集， 商业决策，实时突发事件预警。
人员密度检测
人员密度检测
基于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，对动态的现场视频进行分析检测，可实时统计现场人员密度，变化趋势等，密度超过阈值自动告警，极大地提高监管效率。
人脸识别
人脸识别
基于计算机人工智能视觉分析技术，配合现场摄像头，用人脸识别进行客户身份验证，提高业务办理效率和安全度。
滞留检测
滞留检测
基于计算机识别技术，配合现场摄像头，自动识别监控点下同一人物停留时长，对滞留人员实时检测预警，加强安全管控。
人员闯入识别
人员闯入识别
基于人工智能视觉分析技术，配合现场摄像头，自动识别禁入区域，如人员闯入预先设置好的禁止进入区域即可立即报警，确保员工的人身安全。此算法准确率高于 百分之90。对提高人工监管效率有极好的效果。
烟火识别
烟火识别
基于视觉识别技术，配合摄像头， 自动对监控区域内烟火识别，定位烟雾发生区域，发现立即报警，加强安全管控。
人员摔倒识别
人员摔倒识别
基于计算机识别技术，配合现场摄像头，自动识别营业厅内所人员摔倒行为，准确率高于百分之90，及时救援，提高人工监管效果，保障生命安全。
打架识别
打架识别
基于计算机识别技术，配合现场摄像头，自动识别营业厅内所人员打架行为，准确率高于百分之90，及时报警，提高人工监管效果，保障生命安全。
离岗识别
离岗识别
基于计算机识别技术，配合现场摄像头，自动识别离岗脱岗行为，并推送给相关管理人员，便于管理人员对人员有无在岗的情况进行有效监管。
睡岗识别
睡岗识别
基于计算机识别技术，配合现场摄像头，自动识别睡岗行为，并推送给相关管理人员，便于管理人员对人员有无在岗的情况进行有效监管。
人员聚集识别
人员聚集识别
基于人工智能视觉分析技术，配合现场摄像头，实时统计视频区域内人员数量，对超过一定阈值（可自由设定）的情况标记为聚众，并进行告警。
工服检测
工服检测
基于计算机图像视觉分析技术，配合现场摄像头，自动监控员工衣着规范情况，且有效防范外部人员闯入，算法基于大规模工作服数据训练，准确率高于90%，达到高效率监督监管。
人员徘徊识别
人员徘徊识别
基于计算机识别技术，配合现场摄像头，自动识别监控点下同一人物进出次数，对多次进出徘徊人员实时检测预警，填补人为管控死角，加强安全管控。
灭火器摆放识别
灭火器摆放识别
基于人工智能视觉分析技术，配合现场摄像头，对指定区域内灭火器摆放情况进行识别检测，检测灭火器缺失，损坏等情况，自动告警，通知管理人员进行处理，此算法准确率高于百分之90，极大提监管效率，保障环境安全。