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关于U乐国际
智慧电力
推动电力企业的信息化、整合化、创新化转型升级,实现人员、设备、环境因素的可持续发展
行业痛点
Industry
高危高压,安全隐患多
电力是一个高危高压的行业,安全隐患多,并且设备大多在户外,并且分散,风险监管难度大。
人工判断,风险易疏忽
传统电力巡检依靠人工为主,容易疏忽遗漏,事前无预警,事后抢修问题查找及处理速度慢。
人员分散,管理难度大
传统电力工作大多都是户外,且非常分散,对员工作业规范等监管难度大。
解决之道
Solution
基于计算机识别算法,自动智能监控,系统自动识别并告警现场风险信息,支持精准风险研判,推送给响应的管理人员,实施风险评估,系统自动生成评估报告和预控措施,实现风险智能监管。
支持AI智能化联动,自动对人员,环境,设备进行监测,移动自动预警,同步发送联动报警,视频等,由后知后觉变为先知先觉,最大限度地保障生产和人员安全。
相关算法应用
Algorithm
烟火识别
烟火识别
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,并在监控画面中实时动态展示报警信息。此算法准确率不低于90%,极大地保障了人员和财产安全。
抽烟识别
抽烟识别
基于人工智能视觉分析技术,实时对进入检测区域的人员抽烟行为进行自动识别,若检测到人员有吸烟动作,可立即报警,报警信号同步推送至管理人员。极大地提升了工作区域的管控效率,保障了工作人员的安全。
烟雾识别
烟雾识别
基于大规模白色烟雾数据识别训练, 配合摄像头, 实时识别监控区内室内白色烟雾情况。如检测到白色烟雾, 立刻发出警报。此算法准确率不低于90%,极大地保障了人员和财产安全。
绝缘手套识别
绝缘手套识别
基于大规模手套数据识别训练,配合现场摄像头,实现自动识别现场作业人员的手套佩戴情况,准确率高于百分之90,达到高效率监督管理。
工服识别
工服识别
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,且有效防范外部人员闯入,准确率高于百分之90,达到高效率监督监管。
安全帽检测
安全帽检测
基于大规模安全帽数据识别训练,配合现场摄像头,实现自动识别现场作业人员的安全帽佩戴情况,此算法准确率高于百分之90,达到高效率监督管理。
护目镜检测
护目镜检测
基于人工智能视觉分析技术,配合现场摄像头,自动监控需佩戴护目镜的特殊环境下人员是否合规佩戴护目镜,此算法准确率高于90%,此减少意外伤害事故,高效监督监管。
金属腐蚀检测
金属腐蚀检测
基于计算机图像视觉分析技术,配合现场摄像头,自动识别目标区域内金属生产原材料、容器、工具等是否出现的金属锈蚀现象,及时告警。
光伏板异物识别
光伏板异物识别
基于人工智能视觉分析技术,配合现场摄像头,自动对画面汇总的光伏板进行检测分割,运用图像处理技术对分割的面板图像校正,检测光伏板上是否有鸟粪或积灰,并输出坐标信息,通知工作人员进行清理、维护、保养。此算法准确率高于90%,极大地提升了管理效率,降低人力成本。
指示灯检测
指示灯检测
基于计算机图像视觉分析技术,配合现场摄像头,自动检测配电房,变电站等指示灯状态,实时反馈到监控中心,出现异常自动告警。此算法准确率高于90%,极大地提升了监管效率。
杆塔倒伏识别
杆塔倒伏识别
基于计算机图像视觉分析技术,配合现场摄像头,实时对杆塔状态进行监测,如果发生倒伏立即报警,通知工作人员,进行及时抢救抢修,保障安全。此算法准确率高于90%,极大地提升了监管效率。
高压隔离开关分合状态识别
高压隔离开关分合状态识别
基于计算机图像视觉分析技术,配合现场摄像头,自动对高压隔离开关分合状态进行监测,实时反馈到监控中心,出现异常自动告警。此算法准确率高于90%,极大地提升了监管效率。
开关柜刀闸状态识别
开关柜刀闸状态识别
基于计算机图像视觉分析技术,配合现场摄像头,自动对开关柜刀闸状态进行监测,实时反馈到监控中心,出现异常自动告警。此算法准确率高于90%,极大地提升了监管效率。
铭牌识别
铭牌识别
基于计算机图像视觉分析技术,配合现场摄像头,自动对作业人员铭牌进行识别验证,保证专人操作,此算法准确率高于90%,极大地提升了监管效率。
仪表盘识别
仪表盘识别
基于人工智能视觉分析技术,自动识别指针型仪表读数,主要适用于工厂、油田等场景,辅助管理人员及时统计监控仪。此算法准确率高于90%,极大地提升了监管效率。
鸟巢识别
鸟巢识别
基于计算机图像视觉分析技术,配合现场摄像头,实现变电站、高压电塔、输电线路杆塔等场景下鸟巢的智能辨识别。
人脸识别
人脸识别
基于计算机图像视觉分析技术,对视频图像中的人脸实时检测,提取面部特征,并比对计算两张人脸的相似度,进行身份验证,方便人员进出,也极大提高了社区安全度。
消防通道堵塞检测
消防通道堵塞检测
基于视觉识别技术,配合现场摄像头,实时识别安全通道堵塞等异常情况,预警安全人员及时清理维修,加强安全管控,一旦发生突发情况,例如火情、地震等灾情时,消防通道的堵塞对于人员撤离的影响至关重要。
疲劳检测
疲劳检测
基于计算机图像视觉分析技术,配合现场摄像头,自动识别人员疲劳、困倦行为,及时告警,保障人员作业安全。
摔倒识别
摔倒识别
基于计算机识别技术,配合现场摄像头,自动识别作业区人员摔倒行为,准确率高于百分之90,及时救援,保障生命安全。
入侵识别
入侵识别
基于计算机图像视觉分析技术,配合现场摄像头,自动识别重点警戒区域的人员闯入行为,准确率高于90%,可以有效提高人工监管效果,达到高效率监督监管。
监控室脱岗监测
监控室脱岗监测
基于计算机识别技术,配合现场摄像头,对镜头分析区域内进行离岗检测识别,检测分析区域内人员数量和时间,自动识别监控室脱岗行为,保证24h监控安全。
睡觉识别
睡觉识别
基于计算机识别技术,配合现场摄像头,对镜头分析区域内进行睡岗检测识别,自动提醒,及时通知管理人员,保证24h监控安全。
仪表检测
仪表检测
基于人工智能视觉分析技术,自动识别指针型仪表读数,主要适用于工厂、油田、园区等场景,辅助管理人员及时统计监控仪。
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。