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下一代人工智能:基于DaoAI World 世界模型的安全生产管控系统

 

全天候、全覆盖的高效监管

传统工程安全管理高度依赖人工巡检,面临监控时效性差、盲区较多等挑战,难以实现全天候、全覆盖的高效监管。视觉大模型(Visual Foundation Models)技术的快速崛起,为工程领域安全管控提供了突破性的技术支撑,以深度学习(Deep Learning)和计算机视觉(Computer Vision)为核心,实现了智能识别和实时预警的技术跨越。

基于空间智能和视觉大模型技术赋能下的创新安全管控模式:

智能视觉安全管控平台建设:利用视觉大模型和边缘计算(Edge Computing)等技术,开发适用于多种复杂工程场景的智能视觉安全监控系统,全面提升对重大危险源及常规安全风险的智能识别、监测与管控能力。

高精准隐患识别与智能预警:依托卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和Transformer架构,显著提高施工现场安全隐患的识别精度与预警及时性,保障隐患发现与处置的主动性和前瞻性。

全天候、无盲区的自动化管控:采用自动目标检测(Automatic Object Detection)与场景理解(Scene Understanding)技术,极大减少人工巡检的需求,全面实现全天候、无死角的自动化安全监管,提升安全管理整体效率。

施工安全管控模式的数字化创新:积极探索视觉大模型技术在工程安全领域的创新应用模式,为行业提供系统化、标准化和智能化的全新解决方案及参考范式

携手并进,安全生产智能体:基于认知AI模型,赋能安全生产业务场景

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全方位安全检测

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AI视觉识别级配碎石检测:安全生产从原材料质控开始

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基于视觉大模型的现场分区管控

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