在安全风险监管的场景
，我们能提供通例AI智能分析算法
，如火焰检测、烟雾检测、安全帽检测、区域入侵、中控室脱岗检测。

但现实的场景需要是千变万化
，还有好多特殊的场景
，如特殊设备开关检测、人员不安全操作行为检测、应急设备搁置检测、；反⒐薇湫渭觳狻⑸璞赴芑导觳獾鹊
，这些极度规的检测需要
，就必要一套成熟、高效、高质量的算法定造规划来满足。

场景痛点

安全保险难
，变乱时有产生
厂区面积广
，风险源多
，难以有效全局
管控人员操作谬误无法实时提醒
，安全隐患难解除   

治理效能低下
，监管易忽略
安全规章繁芜
，监管人员较少
，易存在监管盲区
依赖人力
，安全治理压力大
，无法实使仄握情况

安全治理较传统
，不足先进伎俩
变乱后只能回放检索
，无预警无追踪
，溯源难
传统安全防护措施短缺智能提醒和实时监管 

算法训练数据采集规划

训练数据采集

在定造算法盛开的过程
，采集训练数据是一个关键的环节
，针对极度规的算法类型
，市面上难于找到现成的训练集的情况
，我司提供训练数据采集规划《数据采集领导建议》 
，领导客户现场采集数据。 若是前提允许
， 我司也能够排除技术人员
，现场执行采集数据的工作。

项目周期

规划案例

某钢铁企业传送带异物分类AI智能分析算法定造项目

某化工园区安全风险智能化防控项目

平台职能

主题职能一：数据看板

主题职能二： 预警中心

主题职能三： 算法中心

主题职能四： 工作接入中心

主题职能五： 资源治理中心

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