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安检机危险品识别

安检机危险品识别算法基于人工智能计算机视觉技术 ,将X光图像信息进行从线条到材质的多层次拆解 ,对常规行李包 、液体 、爆炸物等进行自动识别与报警 ,减轻工作人员负担 ,广泛适用于地铁 、机场 、会议等安检情景
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安检机危险品识别

应用场景

  • 地铁/机场/车站
    在传统X光机安检仪基础上加成AI危险源自动识别算法 ,自动识别刀 、枪 、鞭炮 、炮仗等危险物 ,有效减少肉眼安检盲区 ,提高安检效率
  • 政府/展会/大型活动中心
    自动识别行李包 、液体 、爆炸物等危险物 ,辅助安检人员提高安检准确率 ,保障人员安全

常见问题

  • 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
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