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簡要描述:隨著國家的發(fā)展越來越好,基礎設施的的發(fā)展規(guī)模也不斷擴大,城鎮(zhèn)化步伐和進程穩(wěn)步推進,建設項目規(guī)模越來越大;與此同時,信息技術、通信技術、大數(shù)據(jù)、云計算和智能技術迅速擴大發(fā)展,逐步應用到各行各業(yè)。地下室工程空氣質量監(jiān)測儀KQ-ZL00A
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建筑業(yè)作為我國的支柱產(chǎn)業(yè)之一,具有行業(yè)范圍廣、勞動量大、工期長、風險大等特點。傳統(tǒng)的施工管理方式已難以適應大規(guī)模、高周轉、高速施工和嚴苛要求的現(xiàn)實需求。建設安全、高效、實用、可行的輔助施工管理體系勢在必行。地下室工程空氣質量監(jiān)測儀KQ-ZL00A
關鍵詞:智慧工地;安防系統(tǒng);運用
引言
目前建筑業(yè)工地現(xiàn)場監(jiān)督更多的還是依賴傳統(tǒng)的人為巡場、檢查,覆蓋面和時段性較為局限。安全管理比較繁瑣,管理難度較高,很難做到面面俱到。本文通過互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術,運用深度學習和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法,實現(xiàn)施工現(xiàn)場安全監(jiān)督和防范,提高管理效率,真正能做到主動預防安全事故的發(fā)生,可實質性解決安全管理的難題。地下室工程空氣質量監(jiān)測儀KQ-ZL00A
1智慧安防系統(tǒng)搭建原理
1.1搭建人工智能檢測算法模型
結合深度學習算法和人工精神網(wǎng)絡理論,基于卷局神經(jīng)網(wǎng)絡,利用大量機械學習訓練樣本,構建目標檢測模型。
1.2軟件平臺實時分析異常警告
實時采集前端攝像頭視頻流數(shù)據(jù),根據(jù)構建的檢測模型自動實時分析視頻流數(shù)據(jù),一旦與檢測模型相匹配,實時告警。
1.3大數(shù)據(jù)技術深度分析數(shù)據(jù)價值
系統(tǒng)長時間運行生產(chǎn)大量數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)深度分析,二次開發(fā)利用,實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價值的高效轉化。
1.4被動值守到無人值守全面轉變
將安全管理人員從周期性、繁瑣性、長期性的巡回工作中解放出來,實現(xiàn)人工智能新技術在智慧工地現(xiàn)場中的應用,實現(xiàn)“電子安全員"的監(jiān)督職能。
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