§1.1.1.1.1  下料口堵塞监测

下料口堵料检测算法主要用于检测工厂中原材料下料口可能存在的堵料问题，可以对下料口的堵塞状况进行自动检测，若检测到堵料现象，立即报警。该算法可以24小时对下料口进行监控，极大的提升了工厂对生产线的维护效率，避免了因堵料问题造成的经济损失；同时，依托大数据分析，可以优化下料口物料流量，提高生产效率。

光流分析：

运用光流法实时计算下料过程中物料的光流长度。当光流长度较小时，表示当前物料的倾泻速度减慢，下料不顺畅，出现堵料的情况。当光流长度小于设定的堵料阈值时，判定下料口出现堵料问题，立即报警，同时发送命令到执行机构，提醒工人进行清赌操作。

§1.1.1.1.1  皮带跑偏分析

皮带跑偏算法主要用于检测工业场景下传送带可能存在偏移问题，可对传送带偏移角度进行自动识别：若检测到皮带出现偏移，立即报警；若检测到皮带朝一个方向不断移动，则判断可能出现偏移，立即预警。该算法极大的提升了工厂对带式输送机的维护效率，避免了皮带偏移带来的皮带磨损、轴辊受力不均、物料散落等问题，提升总体生产效率。

§1.1.1.1.1  吸烟识别

吸烟识别算法主要用于工厂等作业区域，可对进入作业区域的人员进行自动识别：若检测到人员吸烟，可立即报警，报警信号同步推送至管理人员。该算法极大地提升了作业区域的管控效率，避免了人员由于抽烟导致的安全问题。

将从摄像头采集到的成像,通过人体关键点检测，得到人体的18个关键点，然后通过部分亲和域方法，将人体关键点进行正确连接，最后利用脸部和手部的关键点进行人员抽烟的检测，检测后的图像进行输出。

§1.1.1.1.1  气体泄漏检测  

算法概述：

气体泄漏检测主要用于石油，石化，化工等涉及易燃易爆有毒有害气体的行业，对于监控范围内的气体泄漏进行自动识别，若检测到气体泄漏，可立即报警，并将报警信号推送至相关人员。该算法极大地提升了监控区域的管控效率，有效地避免因为易燃易爆有毒有害气体泄漏导致的安全事故。

§1.1.1.1.1        安全帽规范佩戴检测

安全帽识别算法主要用于建筑工地及工厂等作业区域，可对进入作业区域的人员进行自动识别：若检测到人员未佩戴安全帽，可立即报警，报警信号同步推送至管理人员。该算法极大地提升了作业区域的管控效率，保障了作业人员的安全，在华润集团、华电集团等企业的智慧工地、智慧工厂项目中均有落地应用。

§1.1.1.1.1        工艺工服识别

工衣工服识别算法基于大规模工作服数据识别训练，配合现场摄像头，自动监控员工衣着规范情况。可被用于电厂、建筑工地等具有较高管理难度和标准的工作环境。此算法使监管更加高效便捷，并具有高于90%的准确性

§1.1.1.1.1        人流密度检测

人流密度检测算法主要用于人流密集的场所。基于动态视频实时统计大型活动现场人流密度、变化趋势等，进行数据采集，监控不同区域流量及比例，以实现突发事件预警，现场安全把控等作用。

§1.1.1.1.1        监控室脱岗检测

监控室脱岗检测算法被主要应用于工地，幼儿园等需要严格监控的场所。其基于计算机识别技术，通过配合现场摄像头，自动识别监控室脱岗行为。因此，此算法可确保场所处在24小时的监控下，极大程度上保证了人员及财产安全。

§1.1.1.1.1        徘徊检测

 徘徊检测算法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。该算法可被广泛应用于工厂高危场所，填补人为管控死角，加强安全管控。

§1.1.1.1.1        火焰监测

火焰监测算法适用于工厂中任何有火灾隐患的场所，可用于室内室外多种复杂环境。该算法基于大规模火焰数据识别训练，配合摄像头，实时识别监控区内明火情况。如有火灾隐患，立刻发出警报。因此该算法不仅可保障人员安全，而且可以将财产损失最小化。

§1.1.1.1.1        护目镜识别

护目镜识别算法可实时检测视频场景中人员（多人）是否佩戴护目镜，市面上常见的护目镜（黑色护目镜和透明护目镜）以及普通眼镜均可支持识别