


准确
自研AI大模型與算法提供95%+高准确率与高度弹性

省力
针对复杂场景,通过自然语言描述以进行识别

运行稳定
集群计算与 GPU 智能调度,系统稳定运行
自研AI大模型,兼顾「准确」与「高效」


因应多元复杂检测
自然语言描述及自定检测区域
无需标注训练,透过文字AI即可识别人员/车辆/物件等
系统支持通过文字描述方式定义目标类型(如“穿越马路的行人”/“车辆闯入”),当目标进入指定检测区域后,将自动触发识别与报警机制。
实时监控不中断
集群计算与 GPU 智能调度
统⼀管理摄像头/无人机/虚拟摄像头,并监控计算设备⼯作状态 ,在突发状况下调度到在线节点

拖拽式任务配置流程,部署便捷、操作简单
.webp)
检测项目
智慧校园 应用场景
通过AI视觉技术实现明火识别、缺席检测、考试违规监测、高处预警等功能,全面提升校园安全与秩序管理水平。

智慧国安 应用场景
以视觉 AI 为核心的智慧国安系统,正在重塑公共安全治理方式。通过融合实时图像分析、语义理解与行为识别技术,系统不仅能“看见”,更能“看懂”,实现对风险的主动感知与智能响应。

智慧高速 应用场景
智慧高速是智慧交通体系中的关键组成,通过 AI 分析与大数据平台,实现对高速公路的人、车、路、环境等5大类全面监测与管理,提升行车安全与运营效率。

DaoAI独家自研智慧高速方案
识别液压泵工具改装可疑车辆

智慧工地 应用场景
通过物联网、AI、视频分析等技术手段,实现施工现场的数字化、智能化管理。其核心目标是确保施工安全、规范操作,并实现全流程可视监管。

FAQ
天眼监控系统与一般AI监控系统有何不同?
-
市面上的AI系统大多需技术人员通过脚本或规则设定识别条件;
-
天眼系统支持“文字即识别”,输入如“工人未佩戴安全帽”即可自动配置检测任务,真正做到“零学习门槛”。
如何配置检测任务?是否需要专业编程技能?
采用拖拽式任务配置流程,零编码门槛,配置直观便捷,适合一线人员快速部署。
系统的部署规模有多灵活?
支持从16至256路摄像头接入,分布式架构可扩展至数百乃至上万路设备,适用于智慧园区、大型工地、高速公路等多种场景。
系统稳定性如何保障?
依托集群计算与GPU智能调度,系统可动态调配资源,当某节点挂掉时,可无感迁移任务,确保实时运行不中断。
天眼监控系统如何与现有的监控设备对接?
天眼监控系统具备高度兼容性,可轻松对接市面上绝大多数已有的监控设备,包括传统的摄像头、无人机、虚拟摄像头等多种设备类型,助力快速升级为AI智能监控系统。