行业背景
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应用场景
皮带输送机广泛应用在矿业工厂 、冶炼工厂 、水泥工厂 、化工厂以及隧道施工等需要用皮带运输机运送物料/矿石的场景 -
行业痛点
皮带输送机具有运输量大 、作业连续 、运输距离长等特点 ，主运皮带运输管理的稳定与否 ，关系到物料运输的通畅与否 ，直接影响矿山 、工厂 、工地的运行效率
算法优势
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实时监测
皮带传输系列算法包含皮带撕裂检测 、皮带跑偏检测 、皮带空泡检测 、皮带物料不均检测 、皮带异常物料检测 、皮带下料口堵塞检测 、皮带物料抛洒检测等多种算法 ，对皮带输送机进行实时监测与报警 ，代替传统人工巡检方式 ，极大降低皮带运输等区域安全事故的发生概率 -
管控平台
算法可以接入客户现有管控平台 ，也可以构建独立的边缘管控平台 ，对报警数据进行统计 、分析 、展示；报警时同步上传对应图像 ，由管控平台进行收集 ，为后续优化模型提供数据支持
常见问题
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算法怎么使用
算法支持本地服务器/边缘端/云服务器等部署方式 ，边缘端部署可兼容华为昇腾/算能/瑞芯微/英特尔等边缘计算盒子 ，开箱即用 -
算法怎么收费
算法交付方式灵活 ，可根据实际需求情况和规模进行评估 ，主要有按路数授权/服务器授权/年包授权 -
算法对摄像头有什么要求
正常200万像素即可 ，支持摄像头利旧使用 ，RTSP/RTMP/GB28181等视频流接入 ，节省改造成本 -
算法如何定制
根据实际需求评估 ，通常单场景需要2000-5000张左右图片样本 ，定制流程 ：方案设计→数据采集→数据标注→算法开发→算法测试→算法迭代 -
算法效果如何
平均准确率≥90% ，采用深度学习技术可持续迭代提升效果 ，平均每个算法有500+个细分场景 ，每个场景500-800张/段精准标注数据 ，从数据源头保障算法质量 -
是否支持国产化部署
已与华为昇腾/天数/登临等10余家国产芯片厂商完成适配 ，兼容国产CPU/GPU/NPU高质量满足项目信创要求
