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视觉大模型智能识别平台
以图形训练的大模型为核心，对视频、图片中的事件自动识别，覆盖公路养护、施工安全、消防应急、城市治理、
园区管理等场景，实现自动发现、预警与处置闭环。
产品概述
视觉大模型介绍 · 以图形训练的大模型为技术底座，实现事件的自动发现、预警与处置闭环
视觉大模型是基于深度学习与海量图像、视频数据训练的人工智能模型，可对监控画面中的公路病害、未戴安全帽、烟火、垃圾堆放、违停违摆、打瞌睡等事件自动识别。 摄像头采集画面后由模型自动分析，发现事件即时告警并派单处置，形成「识别—预警—处置—复核」闭环，替代人工盯屏与事后查录像。
适用对象
公路养护、建筑施工、消防应急、城市管理、园区物业、仓储物流等。
部署方式
云端 API / 私有化部署 / 边缘盒子，按点位与场景灵活组合。
能力支持
病害识别、安全帽检测、烟火识别、垃圾堆放、违停违摆、打瞌睡检测等。
传统模式下的六大痛点
人工监看
盯屏疲劳，漏看漏报；多路难兼顾；夜间识别弱
公路养护
病害发现晚，巡查成本高；上报滞后；缺留痕
施工安全
违章行为难监管；烟火滞后；缺告警
城市治理
违规事件发现难；违停靠巡逻；垃圾难取证；缺闭环
园区与办公
行为风险难预警；打瞌睡难监测；闯入难防范；录像利用率低
系统与运营
能力孤岛，建设成本高；算法割裂；效果不稳；门槛高
视觉事件识别应用上线的实施流程
场景确认
明确需识别的场景：公路病害、工地、市政、办公、交通等。
- ➜
事件确认
按场景设置事件类别标签。
- ➜
配置素材
上传事件图片并逐一标注。
场景训练
设置训练参数开始训练，调优后模型发布上线。
- ➜
闭环运营
事件自动告警派单，结果回传复核，持续迭代模型。
视觉大模型的应用价值
视觉大模型以「识别即告警、告警即处置」赋能各行业，替代人工盯屏、巡查与事后查录像。
- • 对一线巡查与监管人员：自动识别替代盯屏与巡查，发现即告警，强度大降。
- • 对业务管理人员：自动派单、线上闭环、全程留痕，全天候可追溯。
- • 对单位领导：看板实时掌握全域事件，不受时空限制，信息对称。
核心价值
五大核心价值，覆盖事件识别应用全链路
- 01 效率价值：全天候自动识别，事件发现快
- 02 安全价值：风险早发现早处置，防患未然
- 03 质量价值:识别精准稳定，误报可控
- 04 成本价值:降低人力投入，减少重复建设
- 05 数据价值:沉淀事件数据，支撑科学决策
识别即告警
摄像头接入即持续分析，事件即时发现，多路并发不漏看、不重看。
告警即处置
自动派单、回传复核、全程留痕，闭环处置、责任清晰。
产品优势
七大优势模块，为视觉事件识别应用保驾护航
多场景识别
覆盖病害、安全帽、烟火、垃圾、违停、瞌睡等事件。
全天候监测
夜间逆光雨雾下持续识别，事件不漏报。
实时告警
发现即时多渠道推送，响应快。
事件闭环
识别到复核全流程线上，结果自动回填可追溯。
API 开放集成
标准 API 对接视频平台、业务系统与指挥中心。
安全合规
加密、权限、分级访问、审计，全链路安全。
运营看板
实时统计发现数、处置率、时长，效果可见
产品案例
来自房建、市政、公路等行业的落地实践
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