思通数科AI应用

摘要： 当安防行业陷入 “硬件内卷” 的困局——传统摄像头堆砌难以应对碎片化需求，单一算法无法适配多元场景，思通数科以AI视频监控技术与算法识别能力，为行业升级提供了破局之道。从被动录像到主动预警，从通用监控到场景定制，思通数科正推动安防从 “看得见” 向 “看得懂、能预警、会决策” 跨越式发展。 场景化算 阅读全文

摘要： 复杂场景的 AI 落地痛点，你是否也遇到过？ 场景环境特殊：在冶金车间，高温熔炉会产生强光与粉尘，导致监控画面频繁出现光斑与模糊；在物流仓库，货架密集形成大量遮挡，人员与货物的动态难以被完整捕捉。通用算法标记面对这些场景时，要么把强光误判为异常热源，要么因遮挡漏检关键动作，识别精度往往跌破 60%， 阅读全文

摘要： 工业园内人员流动频繁、设备种类繁多，安全管理常常面临诸多挑战：人工监控时，保安盯着多块屏幕容易走神，漏看违规行为；设备巡检依赖人工定时检查，小故障难以及时发现，可能酿成大事故；车间里工人偶尔忘记戴安全帽，等安全员发现时已存在安全隐患……思通数科 AI 安监系统借助先进的人工智能视觉识别技术，如同为工 阅读全文

摘要： 引言 在食堂点燃一支烟、在设备区摘下安全帽——这些看似微小的违规行为，实则是企业安全管理的致命漏洞。传统监控依赖人工巡查，漏检率高达40%以上。思通数科基于深度学习与多模态感知技术，推出AI视频卫士行为规范检测系统，让安全监管从“被动响应”迈向“主动拦截”。 技术突破：小目标检测精准度提升300% 阅读全文

摘要： 场景痛点：传统安防的三大失效时刻 夜间失效：废钢码头照明死角多，盗窃者利用夜幕掩护切割运输 误报泛滥：海浪触发移动侦测，海鸟触发车辆报警，无效告警超70% 响应延迟：保安肉眼筛查监控画面，入侵行为平均发现耗时>12分钟 技术方案：三重AI防线构筑立体防护网 防线1：多光谱融合感知 船舶检测：通过吃水 阅读全文

摘要： 深夜码头危机实录 暴雨中，龙门吊正向轨道盲区移动—— ⚠驾驶屏弹出警报：“前方5米检测到叉车！” ⚠警报声同步分级提示（非紧急：低频蜂鸣；紧急：脉冲长鸣） 司机紧急制动，避免了一场价值百万的碰撞。 “传统方案只会喊‘有障碍物’，现在连是人是车都报得清！”某港口设备总监王峰指着监控回放，“这是能救命的 阅读全文

摘要： 一、矿山监管痛点：传统摄像头形同虚设，盗采者把黑夜当保护伞 夜间监控盲区：99% 的盗采在凌晨发生，普通摄像头夜间画面模糊，只能拍 “黑影子”，无法识别车辆作业； 证据碎片化：传统监控仅存录像，人工回看耗时耗力，盗采车辆 “来了又走”，难抓现行； 设备利用率低：矿区已部署的摄像头分散独立，无智能分析 阅读全文

摘要： 一、安全措施总是不到位？​ 在建筑工地、工厂车间等作业现场，因工人未规范佩戴安全防护用品引发的安全事故，远比我们想象中更频繁。比如在某建筑工地，一名工人觉得戴安全帽闷热，便随手摘下放在一旁，不料头顶上方突然掉落钢筋，瞬间砸中头部酿成悲剧；还有工厂流水线上，工人为图操作方便，脱下防护手套直接接触机械部 阅读全文