为制造/安防企业量身定制的智能监控解决方案
某制造/安防企业希望提升生产线监控和安全管理水平，我们为其定制了一款基于深度学习的动作识别算法，实现了对现场员工与设备动作的实时精准识别，确保操作规范、预防事故，有效降低了安全隐患、提升了生产效率，同时减少了大量人工监控成本。
该制造企业在生产车间和监控系统中，迫切需要对员工操作、设备运转进行实时监控，以保障安全生产和提升管理效率。传统的人工监控方式不仅成本高昂，且存在监控盲区和效率低下等问题。特别是在高危操作环境中，如何及时发现违规操作、预防安全事故，成为企业亟需解决的难题。
项目实施分为四个主要阶段：
我们深入客户生产现场，详细了解具体场景和动作识别需求。通过与安全专家和一线操作人员交流，确定了需要识别的关键动作类型和违规操作模式。随后进行大量视频数据采集，覆盖各种工作环境和操作场景。
基于采集的数据，我们训练了定制化的动作识别模型。通过迭代优化，不断提升模型在各种环境下的识别精度。特别针对工业环境中的特殊因素（如光线变化、遮挡、多人场景等）进行了针对性优化。
将训练好的模型与客户现有监控系统进行集成，开发了一套完整的动作识别与预警平台。系统采用分布式架构，在边缘设备上部署轻量级模型，保证实时响应能力。同时开发了直观的管理界面，方便管理人员查看监控状态和报警信息。
在实际生产环境中进行了为期两周的测试验证，收集系统运行数据和用户反馈。基于测试结果进行了多轮优化调整，进一步提升了系统的可靠性和用户体验。
通过动作识别算法的定制开发和部署，客户获得了显著的安全提升和效率改善：